SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD MCP Integration

Используйте этот навык, когда пользователь просит «добавить MCP-сервер», «интегрировать MCP», «настроить MCP в плагине», «использовать .mcp.json», «настроить Model Context Protocol», «подключить внешний сервис», упоминает «${CLAUDE_PLUGIN_ROOT} с MCP» или обсуждает типы MCP-серверов (SSE, stdio, HTTP, WebSocket). Предоставляет исчерпывающие рекомендации по интеграции серверов Model Context Protocol в плагины Claude Code для интеграции с внешними инструментами и сервисами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«This skill should be used when the user asks to "add MCP server", "int…»

This skill should be used when the user asks to "add MCP server", "integrate MCP", "configure MCP in plugin", "use .mcp.json", "set up Model Context Protocol", "connect external service", mentions "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT} with MCP", or discusses MCP server types (SSE, stdio, HTTP, WebSocket). Provides comprehensive guidance for integrating Model Context Protocol servers into Claude Code plugins for external tool and service integration.

davila7/claude-code-templates Agent Skills автор: davila7 MIT 7 файлов тело ≈ 2 995 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Используйте этот навык, когда пользователь просит «добавить MCP-сервер», «интегрировать MCP», «настроить MCP в плагине», «использовать .mcp.json», «настроить…

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ИнтеграцияAsanaGitHubИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 3 местах: RA-Skills, RA-Skills, Vibe-Skills

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • средняя Утечка данных net-credential-use references/authentication.md:398
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
      curl -H "Authorization: Bearer $API_TOKEN" \
    • низкая Утечка данных read-dotenv references/authentication.md:223
      Чтение файла .env
      Load with: \`source .env\` or \`export $(cat .env | xargs)\`

    Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)

    Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (MCP Integration) не совпадает с папкой (mcp-integration)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 126, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2995 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 16. 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
    • -218 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 438 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 48 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 126 пунктов
    • +4Есть примеры (20 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.