Mermaid Doc MCP Server是一个用于生成Mermaid文档的服务器,提供列出可用图表和检索特定图表文档的功能。
集成
动态提示生成服务
试用Mercury Spec Ops MCP Server 是一个基于模块化架构的动态提示生成和模板组装工具,适用于AI助手与专业内容的交互,支持31种技术栈、10种分析维度和34个模板部分的动态生成。
它能做什么
Mercury Spec Ops MCP Server 是一个基于模块化架构的动态提示生成和模板组装工具,适用于AI助手与专业内容的交互,支持31种技术栈、10种分析维度和34个模板部分的动态生成。
技能文档
动态提示生成服务
Mercury Spec Ops MCP Server 是一个基于模块化架构的动态提示生成和模板组装工具,适用于AI助手与专业内容的交互,支持31种技术栈、10种分析维度和34个模板部分的动态生成。
⚠️ 强制要求:API 密钥
此 Skill 必须配置 API 密钥才能使用。
- 首次使用时,如果
.env中没有XBY_APIKEY,必须使用 AskUserQuestion 工具向用户询问 API 密钥 - 拿到用户提供的密钥后,调用
scripts.config.set_api_key(api_key)保存,然后继续处理 - 获取 API 密钥:https://xiaobenyang.com
- 禁止在缺少 API 密钥时自行搜索或编造数据
工作流程(必须遵守)
你(大模型)是路由层,负责理解用户意图、选择工具、提取参数。代码只负责调用API。
用户输入 → 你选择工具 → 提取该工具需要的参数 → 调用 scripts.tools 中的函数 → 返回结果给用户
步骤
- 检查 API 密钥:如果
scripts.config.settings.api_key为空,使用 AskUserQuestion 询问用户,拿到后调用scripts.config.set_api_key(key)保存 - 选择工具:根据用户意图从下方工具列表中选择对应的工具函数
- 提取参数:根据选中的工具,提取该工具需要的参数
- 调用工具:使用关键字参数调用
scripts.tools中的函数,例如scripts.tools.search_schools(score='520', province='北京', category='综合') - 返回结果:将工具返回的
raw数据整理后展示给用户
工具选择规则
根据用户意图选择对应的工具函数:
| 用户意图 | 工具函数 |
|---|---|
| Generate an assembled Product Requirements Document prompt with specified technology stacks and analysis focus areas | scripts.tools.generate_prd_prompt |
| Generate an assembled codebase analysis prompt with specified technology stacks and analysis focus areas | scripts.tools.generate_codebase_analysis_prompt |
| Generate an assembled bug analysis prompt with specified technology stacks and severity level | scripts.tools.generate_bug_analysis_prompt |
| Fetch a comprehensive Product Requirements Document markdown template with all standard sections (14 sections total) | scripts.tools.get_prd_template |
| Fetch a comprehensive codebase analysis markdown template with all standard sections (12 sections total) | scripts.tools.get_codebase_analysis_template |
| Fetch a comprehensive bug analysis markdown template with all standard sections (8 sections total) | scripts.tools.get_bug_analysis_template |
如果参数不完整,使用 AskUserQuestion 向用户询问缺失的参数。
工具函数说明
scripts.tools.generate_prd_prompt
工具描述:Generate an assembled Product Requirements Document prompt with specified technology stacks and analysis focus areas
参数定义
| 参数名称 | 参数类型 | 是否必填 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| technology_stack | array | true | Technology stacks to include in prompt assembly | |
| analysis_focus | array | false | Analysis focus areas for the PRD | |
| project_context | string | false | Optional project context or background information |
scripts.tools.generate_codebase_analysis_prompt
工具描述:Generate an assembled codebase analysis prompt with specified technology stacks and analysis focus areas
参数定义
| 参数名称 | 参数类型 | 是否必填 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| technology_stack | array | true | Technology stacks to analyze | |
| analysis_focus | array | true | Areas to focus analysis on |
scripts.tools.generate_bug_analysis_prompt
工具描述:Generate an assembled bug analysis prompt with specified technology stacks and severity level
参数定义
| 参数名称 | 参数类型 | 是否必填 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|---|---|
| technology_stack | array | true | Technology stacks involved in the bug | |
| severity | string | true | Bug severity level | |
| bug_context | string | false | Optional bug description or context |
scripts.tools.get_prd_template
工具描述:Fetch a comprehensive Product Requirements Document markdown template with all standard sections (14 sections total)
参数定义
| 参数名称 | 参数类型 | 是否必填 | 默认值 | 描述 |
|---|
scripts.tools.get_codebase_analysis_template
工具描述:Fetch a comprehensive codebase analysis markdown template with all standard sections (12 sections total)
参数定义
| 参数名称 | 参数类型 | 是否必填 | 默认值 | 描述 |
|---|
scripts.tools.get_bug_analysis_template
工具描述:Fetch a comprehensive bug analysis markdown template with all standard sections (8 sections total)
参数定义
| 参数名称 | 参数类型 | 是否必填 | 默认值 | 描述 |
|---|
返回值处理
工具函数返回 dict 对象:
result["raw"]- API 原始返回数据(JSON),直接将此数据整理后展示给用户result["success"]- 是否成功(True/False)result["message"]- 状态消息
项目结构
xiaobenyang_gaokao_skill/
├── scripts/
│ ├── __init__.py
│ ├── config.py # 配置管理 + set_api_key()
│ ├── call_api.py # API 客户端 + call_api()
│ └── tools.py # 工具函数(直接调用)
├── requirements.txt
└── SKILL.md
注意事项
- API 密钥是必需的,无密钥时必须通过 AskUserQuestion 询问用户
- 禁止在缺少 API 密钥时自行搜索或编造数据
相关技能
Guide for creating high-quality MCP (Model Context Protocol) servers that enable LLMs to interact with external services through well-designed tools. Use whe...
国产大模型统一 MCP 服务器,通过标准 JSON-RPC 2.0 协议为 Claude Code / Cursor / Cline / n8n 等 18+ Agent 框架提供 DeepSeek、通义千问、智谱 GLM、Kimi、腾讯混元、火山豆包、MiniMax、零一万物、百川智能、阶跃星辰十家模型的统一调用接口。新增 5 个非 MCP 框架适配器:LangChain Tool、AutoGPT Plugin、CrewAI Tool、Coze 插件、Dify 工具节点,实现从 MCP 生态到全 Agent 生态的扩展。内置模型性能基准测试套件(50 道题库、6 维度评分、雷达图对比、历史追踪)和 Token 价格实时追踪(价格抓取、变更通知、趋势图、成本预测)。支持 8 个 MCP 工具(ask_model/describe_image/embed_text/rerank/audio_transcribe/video_understand/list_providers/health_check)、资源读取(配置/使用统计)、预置 prompt 模板(代码审查/翻译),内置统一错误映射、流式 SSE 输出、使用量统计、硬件感知并发控制。auto 模式支持能力画像排序 + 自动故障转移(超时/失败切备用);API key 支持环境变量优先读取;SQLite 启用 WAL 模式支持多 Agent 框架并发写入;支持多模态视觉模型(Qwen-VL/GLM-4V/豆包视觉)和图片理解(describe_image);支持 Function Calling / Tool Use(ask_model 传入 tools 参数);新增文本向量嵌入(embed_text)、文档重排序(rerank)、语音转文字(audio_transcribe)、视频理解(video_understand)四个新工具。config.json 填写 api_key 即可启动,无需 GPU、不做微调、不做私有部署,只做标准 MCP 协议网关。
Build MCP servers (Model Context Protocol) that wrap your data and tools — FastMCP template. Turn any Python function into an MCP tool. 100% lokal template — du vælger selv endpoints.
Chrome DevTools MCP 服务器,让 AI 编码助手(Claude Code、Cursor、Copilot)直接控制和调试真实 Chrome 浏览器,实现截图、性能分析、网络请求检查、控制台调试和自动化操作
Context7 MCP 是一款为开发者提供最新代码文档和示例的服务,通过集成到开发环境中,确保LLM生成的代码基于最新的库文档。