Servidor MCP para agentes de IA em segurança cibernética: automatize a avaliação de documentos, questionários e relatórios. Análise multiformato, base de conhecimento RAG, riscos, lacunas de conformidade e remediações.
O DocSentinel é um servidor MCP (Model Context Protocol) projetado para agentes de IA especializados em segurança cibernética. Ele automatiza a avaliação de documentos, questionários e relatórios relacionados a segurança, suportando múltiplos formatos de arquivo (PDF, DOCX, TXT, imagens com OCR). Sua funcionalidade principal inclui a extração e análise de riscos, identificação de lacunas de conformidade com frameworks como ISO 27001, PCI DSS e NIST, e geração de recomendações de remediação. O servidor utiliza uma base de conhecimento RAG (Retrieval-Augmented Generation) para fornecer respostas contextuais e precisas. É compatível com plataformas que suportam o protocolo MCP, como Claude Code, Cursor e Codex, permitindo que agentes de IA integrem facilmente análises de segurança em seus fluxos de trabalho.
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Servidor MCP para agente de IA em segurança cibernética: automatize a avaliação de documentos, questionários e relatórios. Análise multiformato, base de conhecimento RAG, riscos, lacunas de conformidade e remediações.
Fonte: https://github.com/arthurpanhku/DocSentinel
Descoberto durante a caça diária de skills de agente em awesomeskills.dev.
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.