SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC mcp-config

Конфигурация и диагностика серверов MCP. add — добавить сервер (выбор области действия + регистрация) [add.md], move — изменить область действия сервера (проект→локальный, локальный→пользователь) [move.md], format — справочник по формату JSON (различия для каждого агента) [format.md], catalog — список часто используемых серверов [catalog.md], diagnostics — диагностика и устранение сбоев подключения [diagnostics.md]. Используйте, когда: "добавить MCP", "mcp-config", "конфигурация сервера MCP", "добавить context7", "формат MCP", "список серверов MCP", "переместить MCP", "область действия MCP", "изменить область действия", "MCP не удалось подключиться", "ошибка MCP", "не удалось переподключиться", "code-mode не работает", "проблема с сервером MCP".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«MCP server configuration and diagnostics. add - add server (scope sele…»

MCP server configuration and diagnostics. add - add server (scope selection + registration) [add.md], move - change server scope (project→local, local→user) [move.md], format - JSON format reference (differences per agent) [format.md], catalog - list of commonly used servers [catalog.md], diagnostics - connection failure diagnosis and troubleshooting [diagnostics.md]. Use when: "add MCP", "mcp-config", "MCP server config", "add context7", "MCP format", "MCP server list", "move MCP", "MCP scope", "scope change", "MCP connection failed", "MCP error", "Failed to reconnect", "code-mode not working", "MCP server issue".

ClawHub Agent Skills автор: es6kr v0.3.2 MIT-0 9 файлов тело ≈ 327 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Конфигурация и диагностика серверов MCP.

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 75Шаги. Шагов: 3
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 327 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 14 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 622 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 4 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This MCP configuration skill is mostly coherent, but its PostgreSQL examples encourage unrestricted database access and inline credentials without enough warning.
    LLM: suspicious (high) · 18 авг. 2026 г.