SKILLEMALL.ai

BD MCP Tool Integrator

ОБНОВЛЕНО 2026: MCP переходит в Linux Foundation (2025-11), становится фактическим стандартом для ИИ-агентов. Помощник по интеграции серверов MCP на базе ИИ — создает каркас серверов MCP, подключается к более чем 50 инструментам (GitHub, Slack, Notion, Airtable, Postgres, файловая система), отлаживает соединения MCP и создает пользовательские цепочки инструментов MCP. Создано для ИИ-разработчиков, создателей агентов и DevOps-инженеров, разрабатывающих мультиинструментальные ИИ-агенты. Ключевые слова: MCP, Model Context Protocol, сервер MCP, интеграция ИИ-агентов, Anthropic Claude MCP, интеграция инструментов, разработка ИИ-агентов, LangChain MCP, n8n MCP, ИИ-автоматизация, MCP开发, AI Agent工具集成, 工具链, 自动化工作流, Claude桌面版.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«UPDATED 2026: MCP moves to Linux Foundation (2025-11), becomes de fact…»

UPDATED 2026: MCP moves to Linux Foundation (2025-11), becomes de facto AI agent standard. AI-powered Model Context Protocol (MCP) server integration assistant — scaffold MCP servers, connect to 50+ tools (GitHub, Slack, Notion, Airtable, Postgres, filesystem), debug MCP connections, and build custom MCP tool chains. Built for AI developers, agent builders, and DevOps engineers building multi-tool AI agents. Keywords: MCP, Model Context Protocol, MCP server, AI agent integration, Anthropic Claude MCP, tool integration, AI agent development, LangChain MCP, n8n MCP, AI automation, MCP开发, AI Agent工具集成, 工具链, 自动化工作流, Claude桌面版.

ClawHub Agent Skills автор: lingfeng-19 v4.0.2 MIT-0 2 файла тело ≈ 3 715 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

ОБНОВЛЕНО 2026: MCP переходит в Linux Foundation (2025-11), становится фактическим стандартом для ИИ-агентов.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

ИнтеграцияNotionSlackGitHubAirtableИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
54
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Missing closing "quote at line 7, column 1: description: "UPDATED 2026: MCP moves to Linux Foundation (2025-11), becomes de… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (MCP Tool Integrator) не совпадает с папкой (mcp-tool-integrator)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 42
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3715 токенов

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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -217 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 630 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 54.

Внешние проверки

ClawHub: clean
The reviewed artifacts appear coherent and purpose-aligned, with no scanner or artifact evidence of hidden malicious behavior.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 28 июн. 2026 г.