Python と Model Context Protocol (MCP) で構築された、フレームワーク不要な本番環境対応のエージェント型旅行計画ワークフローです。
Fieldy76/Agentic-Travel-Planner は、MCP（Model Context Protocol）を活用したエージェント型の旅行計画ツールです。フレームワークに依存せず、Python スクリプトと MCP ツールの組み合わせで動作するため、軽量かつ拡張性が高くなっています。最近24時間以内に GitHub で公開されたリポジトリから発見され、Claude、Codex、Gemini などのエージェント環境や MCP ツールと連携して動作する設計です。ユーザーは自然言語で旅程をリクエストでき、エージェントが MCP を介して外部リソース（航空券、宿泊、観光情報など）を呼び出し、最適な旅行計画を自動生成します。本ツールは、旅行代理店や個人旅行者向けのプラットフォームに統合可能で、動的な旅行提案や予約支援を実現します。
npx skills add Fieldy76/Agentic-Travel-PlannerPython と Model Context Protocol (MCP) で構築された、フレームワーク不要な本番環境対応のエージェント型旅行計画ワークフローです。
ソース: https://github.com/Fieldy76/Agentic-Travel-Planner
GitHub で過去 24 時間以内にプッシュされたリポジトリから発見されました。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に焦点を当てています。
ElevenLabs text-to-speech with mac-style say UX.
Oracle CLI second-model review/debug/refactor/design with selected files, dry-run token checks, API or browser engine.
Capture and automate macOS UI with the Peekaboo CLI.
Generate multiple radically different interface designs for a module using parallel sub-agents. Use when user wants to design an API, explore interface options, compare module shapes, or mentions "design it twice".
Build a throwaway prototype to flesh out a design — a runnable terminal app for state/business-logic questions, or several radically different UI variations toggleable from one route.
Interview the user relentlessly about a plan or design until reaching shared understanding, resolving each branch of the decision tree. Use when user wants to stress-test a plan, get grilled on their design, or mentions "grill me".