Verbinde Claude mit Live-CS2-FACEIT-Daten, um Spielerstatistiken, Matchverlauf, ELO-Trends und Direktvergleiche über das Model Context Protocol abzurufen.
Das Skill 'saivi3171/faceit-mcp' ermöglicht es Claude (oder anderen MCP-kompatiblen KI-Assistenten), direkt auf Live-Daten der FACEIT-Plattform für CS2 (Counter-Strike 2) zuzugreifen. Es wurde auf Basis des Model Context Protocol (MCP) entwickelt, das standardisierte Schnittstellen für KI-Modelle bereitstellt. Entwickelt im Zuge der täglichen 'awesomeskills.dev agent-skill'-Suche, vereinfacht dieses Skill den Abruf von Spielerstatistiken, Matchverläufen, ELO-Trends und Head-to-Head-Vergleichen. Es ist besonders nützlich für CS2-Spieler, Analysten oder Entwickler, die KI-gestützte Tools zur Analyse von FACEIT-Daten erstellen möchten. Die Funktionen werden über eine GitHub-Repository bereitgestellt, das den Quellcode und Installationsanweisungen enthält. Mit diesem Skill kann Claude in Echtzeit auf aktuelle FACEIT-Daten zugreifen, ohne dass manuelle API-Abfragen oder zusätzliche Konfigurationen erforderlich sind.
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Verbinde Claude mit Live-CS2-FACEIT-Daten, um Spielerstatistiken, Matchverlauf, ELO-Trends und Direktvergleiche über das Model Context Protocol abzurufen.
Quelle: https://github.com/saivi3171/faceit-mcp
Entdeckt während der täglichen awesomeskills.dev-Agent-Skill-Suche.
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.