Was macht mcp-go?
Eine Go-Implementierung des Model Context Protocol (MCP), die eine nahtlose Integration zwischen LLM-Anwendungen und externen Datenquellen und Tools ermöglicht.
Eine Go-Implementierung des Model Context Protocol (MCP), die eine nahtlose Integration zwischen LLM-Anwendungen und externen Datenquellen und Tools ermöglicht.
Diese Fähigkeit stellt `mark3labs/mcp-go` vor, eine Go-Implementierung des Model Context Protocol (MCP). MCP standardisiert, wie LLM-Anwendungen (wie Claude Code, Cursor oder Codex) mit externen Datenquellen und Tools interagieren. Dadurch können Entwickler Erweiterungen erstellen, die LLMs den Zugriff auf Echtzeitdaten, Datenbanken, APIs und benutzerdefinierte Tools ermöglichen, ohne die Sicherheit zu gefährden. Als reine Go-Bibliothek ist sie plattformunabhängig und eignet sich besonders für Go-basierte Backend-Systeme, die LLM-Integrationen benötigen. Die Implementierung folgt der offiziellen MCP-Spezifikation und unterstützt sowohl server- als auch clientseitige Komponenten für eine flexible und robuste Kommunikation.
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Eine Go-Implementierung des Model Context Protocol (MCP), die eine nahtlose Integration zwischen LLM-Anwendungen und externen Datenquellen und Tools ermöglicht.
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.