Was macht mcp-antigravity-scrape-n-roll-vector-embeddings?
STDIO-basierter MCP-Server zum Sammeln und Bewerten von Stellenausschreibungsdaten, die später mit Skills und Agenten verwendet werden können, um Tokens zu sparen.
STDIO-basierter MCP-Server zum Sammeln und Bewerten von Stellenausschreibungsdaten, die später mit Skills und Agenten verwendet werden können, um Tokens zu sparen.
Dieser MCP-Server (Model Context Protocol) basiert auf STDIO und ist speziell für das Sammeln und Bewerten von Stellenausschreibungsdaten ausgelegt. Er ermöglicht es KI-Agenten wie Claude Code, Cursor oder Codex, relevante Jobdaten effizient zu erfassen, mittels Vektor-Embeddings zu ranken und später in Skills oder Agent-Workflows wiederzuverwenden. Durch die Vorverarbeitung und Strukturierung der Daten werden Tokens gespart, da redundante oder irrelevante Informationen gefiltert werden. Der Server kommuniziert über das STDIO-Protokoll und kann nahtlos in bestehende MCP-fähige Tools integriert werden, um als Datenquelle für Agenten zu dienen. Er ist besonders nützlich für Entwickler, die automatisierte Job-Recherche- oder Analyse-Tools erstellen möchten.
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STDIO-basierter MCP-Server zum Sammeln und Bewerten von Stellenausschreibungsdaten, die später mit Skills und Agenten verwendet werden können, um Tokens zu sparen.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.