Was macht kebab-mcp?
Persönliches MCP-Server-Framework — Stelle dein KI-Backend in 5 Minuten auf Vercel bereit. 86+ Tools, 16 Konnektoren. Ein Endpunkt für Claude Desktop, Cursor, Windsurf, ChatGPT.
Persönliches MCP-Server-Framework – Stelle dein KI-Backend in 5 Minuten auf Vercel bereit. 86+ Tools, 16 Konnektoren. Ein Endpunkt für Claude Desktop, Cursor, Windsurf, ChatGPT.
Dieses Skill, Yassinello/kebab-mcp, ist ein persönliches MCP (Model Context Protocol) Server-Framework, das speziell dafür entwickelt wurde, KI-Backends schnell und einfach auf Vercel bereitzustellen. Es bietet über 86 Tools und 16 Konnektoren, die es Entwicklern ermöglichen, einen einzigen Endpunkt für mehrere KI-Plattformen wie Claude Desktop, Cursor, Windsurf und ChatGPT zu schaffen. Der Hauptvorteil liegt in der extrem schnellen Bereitstellungszeit von nur 5 Minuten und der Integration einer Vielzahl von Funktionalitäten über einen zentralen Einstiegspunkt. Dieses Framework ist ideal für Entwickler, die ihre KI-Agenten mit umfangreichen Werkzeugen ausstatten und gleichzeitig die Komplexität der Verwaltung mehrerer Backend-Dienste reduzieren möchten.
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Persönliches MCP-Server-Framework — Stelle dein KI-Backend in 5 Minuten auf Vercel bereit. 86+ Tools, 16 Konnektoren. Ein Endpunkt für Claude Desktop, Cursor, Windsurf, ChatGPT.
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.