SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC mcp-integration

Интегрируйте ИИ-агентов с бизнес-данными через протокол Model Context Protocol. Запрашивайте данные рекламы, аналитики, CRM через нормализованные интерфейсы. Используйте при подключении агентов к бизнес-системам, обеспечении доступа к данным или создании серверов MCP. Активируется по запросам «MCP», «Model Context Protocol», «business data», «agent integration», «Claude MCP».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Integrate AI agents with business data via Model Context Protocol. Que…»

Integrate AI agents with business data via Model Context Protocol. Query ads, analytics, CRM data through normalized interfaces. Use when connecting agents to business systems, enabling data access, or building MCP servers. Triggers on "MCP", "Model Context Protocol", "business data", "agent integration", "Claude MCP".

ClawHub Agent Skills автор: engsathiago v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 123 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 4 дн назад

Интегрируйте ИИ-агентов с бизнес-данными через протокол Model Context Protocol.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияИИ 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%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
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: 2. 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 52/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (mcp-integration) не совпадает с папкой (mcp-business-integration)
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 34
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2123 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 320 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 29 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
    • +4Есть примеры (16 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a documentation-only MCP integration guide; its sensitive examples are relevant to the topic but should be treated as illustrative, not production-ready security guidance.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.