SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD remote-mcp

Публикуйте собственный gbrain через MCP, чтобы другие устройства, настольные приложения и облачные агенты могли получить к нему доступ. `gbrain mcp expose` устанавливает и входит в Tailscale, публикует запущенный `gbrain serve --http` в сети Tailscale (по умолчанию только в сети Tailscale по HTTPS; Funnel только когда клиент находится в облаке поставщика), поддерживает сервер в рабочем состоянии как пользовательскую службу и возвращает URL MCP. Затем зарегистрируйте как минимум одного клиента с минимальными привилегиями для каждого потребителя, выберите нативный OAuth/PKCE или передачу управления на частной машине для этого клиента и проверьте соединение внутри предполагаемой оболочки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Publish the user's own gbrain over MCP so other devices, desktop apps…»

Publish the user's own gbrain over MCP so other devices, desktop apps and cloud agents can reach it. `gbrain mcp expose` installs and signs in Tailscale, publishes the running `gbrain serve --http` on the tailnet (HTTPS, tailnet-only by default; Funnel only when a client lives in a vendor cloud), keeps the server alive as a user service, and hands back the MCP URL. Then register one least-privilege client per consumer, choose native OAuth/PKCE or a private machine handoff for that client, and verify the connection inside the intended harness.

garrytan/gbrain Agent Skills автор: garrytan MIT 1 файл тело ≈ 7 102 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Публикуйте собственный gbrain через MCP, чтобы другие устройства, настольные приложения и облачные агенты могли получить к нему доступ.

Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../setup/SKILL.md, ../postgres-adopt/SKILL.md, ../mcp-access/SKILL.md

ИнтеграцияPostgreSQLGitHubИИ 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
C
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
60
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
45/100
Процесс не доведён
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../setup/SKILL.md, ../postgres-adopt/SKILL.md, ../mcp-access/SKILL.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: gbrain

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Опасные команды cmd-background-process SKILL.md:171
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса (строка таблицы в документации)
    | `tailscale_daemon_not_running` (exit 2) | macOS `open -a Tailscale`; Linux `sudo systemctl enable --now tailscaled`; then re-run |
    таблица

Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7102 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../setup/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../postgres-adopt/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../mcp-access/SKILL.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../conventions/agent-operator-protocol.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "mutating"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "brain_first"
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 322): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../setup/SKILL.md, ../postgres-adopt/SKILL.md, ../mcp-access/SKILL.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): ../setup/SKILL.md, ../postgres-adopt/SKILL.md, ../mcp-access/SKILL.md
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 49, без проверки текущего состояния
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7102 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 29, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (11 тегов): типизированный вызов надёжнее

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)
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 548 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 60.