k2view-mcp은(는) 무엇을 하나요?
LLM에 실시간 다중 소스 엔터프라이즈 데이터를 전달하는 고성능 MCP 서버. 엔터티 기반 데이터 가상화.
LLM에 실시간 다중 소스 엔터프라이즈 데이터를 전달하는 고성능 MCP 서버. 엔터티 기반 데이터 가상화.
이 스킬은 k2view/k2view-mcp MCP 서버를 사용하여 개발자와 AI 에이전트가 실시간으로 여러 엔터프라이즈 데이터 소스(데이터베이스, API, 레거시 시스템 등)에 접근하고 가상화된 엔터티 기반 뷰를 통해 LLM에 데이터를 전달할 수 있도록 합니다. 기존 데이터 파이프라인이나 ETL 없이도 통합된 데이터 인터페이스를 제공하여 AI 애플리케이션의 데이터 접근성을 크게 향상시킵니다. 이 MCP 서버는 Claude Code, Cursor, Codex 등 모든 MCP 호환 AI 에이전트 플랫폼에서 사용할 수 있으며, 엔터티 정의와 매핑을 통해 복잡한 조인과 변환을 추상화합니다. SKILL.md 문서에는 서버 설치, 구성, 엔터티 정의 방법과 주요 API 엔드포인트가 설명되어 있어 에이전트가 데이터를 쉽게 조회하고 운영할 수 있습니다.
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LLM에 실시간 다중 소스 엔터프라이즈 데이터를 전달하는 고성능 MCP 서버. 엔터티 기반 데이터 가상화.
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.