Was macht google-contacts-mcp-server?
📇 Greifen Sie sicher auf Google-Kontakte zu mit einem serverlosen MCP-Server auf AWS Lambda, inklusive benutzerspezifischem OAuth für Echtzeit-Datenabruf mit Fokus auf Datenschutz.
📇 Greifen Sie sicher auf Google-Kontakte zu mit einem serverlosen MCP-Server auf AWS Lambda, inklusive benutzerspezifischem OAuth für Echtzeit-Datenabruf mit Fokus auf Datenschutz.
Dieser Skill ermöglicht es einem AI-Agenten (wie Claude Code, Cursor oder Codex), sicher und in Echtzeit auf die Google-Kontakte eines Benutzers zuzugreifen. Er nutzt einen serverlosen MCP-Server, der auf AWS Lambda läuft, und eine per-Benutzer-OAuth-Authentifizierung, um die Privatsphäre zu schützen. Der Skill ist besonders nützlich für Entwickler, die persönliche Kontaktdaten in Workflows oder KI-gestützte Tools integrieren möchten, ohne einen eigenen Server betreiben zu müssen. Durch die serverlose Architektur skaliert er automatisch und reduziert Betriebskosten. Er funktioniert mit jedem MCP-kompatiblen Client und stellt sicher, dass nur autorisierte Benutzer auf ihre spezifischen Kontaktdaten zugreifen können.
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📇 Greifen Sie sicher auf Google-Kontakte zu mit einem serverlosen MCP-Server auf AWS Lambda, inklusive benutzerspezifischem OAuth für Echtzeit-Datenabruf mit Fokus auf Datenschutz.
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.