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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ストックホルム SL の交通情報をAIエージェントツールとして公開するMCPサーバー。すべてのレスポンスには realtime / cached / stale_fallback / scheduled_fallback タグが付与され、エージェントはデータの鮮度を常に把握できます。
ソース: https://github.com/devon1910/GTFS-Realtime-Transit-MCP-Server
過去24時間にGitHubにプッシュされた、エージェントスキル、Claude/Codex/Geminiワークフロー、MCPツール、および関連するAIエージェント自動化のリポジトリから発見されました。
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.
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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.