kebab-mcp은(는) 무엇을 하나요?
개인 MCP 서버 프레임워크 — 5분 만에 AI 백엔드를 Vercel에 배포하세요. 86개 이상의 도구, 16개의 커넥터. Claude Desktop, Cursor, Windsurf, ChatGPT를 위한 단일 엔드포인트입니다.
개인 MCP 서버 프레임워크 — 5분 만에 AI 백엔드를 Vercel에 배포하세요. 86개 이상의 도구, 16개의 커넥터. Claude Desktop, Cursor, Windsurf, ChatGPT를 위한 단일 엔드포인트입니다.
Yassinello/kebab-mcp는 개인용 MCP(Model Context Protocol) 서버를 구축하고 Vercel에 쉽게 배포할 수 있도록 설계된 프레임워크입니다. 이 스킬은 86개 이상의 내장 도구와 16개의 다양한 커넥터를 제공하여, 개발자가 Claude Desktop, Cursor, Windsurf, ChatGPT와 같은 여러 AI 에이전트 플랫폼에서 사용할 수 있는 단일 API 엔드포인트를 신속하게 생성할 수 있도록 합니다. Vercel에 5분 이내에 배포할 수 있다는 점이 큰 장점으로, 인프라 관리 부담을 줄이고 기능 개발에 집중할 수 있게 해줍니다. 각 도구와 커넥터는 표준화된 인터페이스를 따르므로 확장과 유지보수가 용이하며, 개인화된 AI 백엔드가 필요한 개발자나 팀에게 실용적인 솔루션을 제공합니다.
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개인 MCP 서버 프레임워크 — 5분 만에 AI 백엔드를 Vercel에 배포하세요. 86개 이상의 도구, 16개의 커넥터. Claude Desktop, Cursor, Windsurf, ChatGPT를 위한 단일 엔드포인트입니다.
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.