O que market-intelligence-mcp faz?
Servidor MCP de Inteligência de Mercado — probabilidade de recessão, pontuação de rotação de capital, análise de investimentos e dados econômicos. Alimentado pela API BullrunData.
Servidor MCP de Inteligência de Mercado — probabilidade de recessão, pontuação de rotação de capital, análise de investimentos e dados econômicos. Alimentado pela API BullrunData.
Este servidor MCP (Model Context Protocol) fornece inteligência de mercado abrangente, incluindo probabilidades de recessão, pontuação de rotação de capital, análise detalhada de investimentos e dados econômicos. Alimentado pela API BullrunData, ele oferece acesso programático a insights macroeconômicos e de mercado para agentes de IA e desenvolvedores que constroem ferramentas de análise financeira. A habilidade é útil para fundamentar decisões de investimento, otimizar alocações de portfólio e realizar pesquisas de mercado automatizadas. Suporta integração com assistentes de código como Claude Code, Cursor e Codex via o protocolo MCP, permitindo consultas naturais sobre indicadores econômicos e pontuações de ativos. O servidor retorna dados estruturados em JSON, que podem ser facilmente processados por agentes de IA para gerar relatórios, alertas ou análises comparativas. Com sua capacidade de fornecer dados em tempo real sobre rotação setorial e riscos de recessão, o BullrunData/market-intelligence-mcp se torna uma ferramenta essencial para equipes de desenvolvimento que buscam integrar análises de mercado sofisticadas em seus fluxos de trabalho.
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Servidor MCP de Inteligência de Mercado — probabilidade de recessão, pontuação de rotação de capital, análise de investimentos e dados econômicos. Alimentado pela API BullrunData.
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.