ストックホルムSL交通機関をAIエージェントツールとして公開するMCPサーバー。各応答にrealtime / cached / stale_fallback / scheduled_fallbackのタグを付与し、エージェントがデータの鮮度を常に把握できます。
このMCPサーバーは、ストックホルムのSL（公共交通機関）のリアルタイムデータをAIエージェント向けツールとして提供します。すべての応答には、データの鮮度を示すタグ（realtime: リアルタイム、cached: キャッシュ、stale_fallback: 古いデータでフォールバック、scheduled_fallback: スケジュールベースのフォールバック）が自動的に付与されるため、エージェントは常に使用データの信頼性を把握できます。GitHubリポジトリから発見されたこのスキルは、Claude、Codex、GeminiなどのAIエージェントワークフローやMCPツールと容易に統合可能で、開発者は正確な到着予測や運行状況の取得を効率的に行えます。GTFSリアルタイム仕様に基づくため、標準化された公共交通データを活用でき、特にストックホルム地域の交通情報を必要とするアプリケーションや自動化タスクに最適です。
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MCP server exposing Stockholm SL transit as AI agent tools — every response tagged with realtime / cached / stale_fallback / scheduled_fallback so the agent always knows how fresh its data is.
Source: https://github.com/devon1910/GTFS-Realtime-Transit-MCP-Server
Discovered from GitHub repositories pushed in the last 24 hours for agent skills, Claude/Codex/Gemini workflows, MCP tooling, and adjacent AI-agent automation.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Verification loop for Quarkus projects: build, static analysis, tests with coverage, security scans, native compilation, and diff review before release or PR.
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.
Evidence-first current-state research workflow for ECC. Use when the user wants fresh facts, comparisons, enrichment, or a recommendation built from current public evidence and any supplied local context.