O que COROS-MCP faz?
Servidor MCP oficial da COROS e habilidades de agente para integrar dados esportivos e de saúde em clientes de IA.
Servidor MCP oficial da COROS e habilidades de agente para integrar dados esportivos e de saúde em clientes de IA.
O **coroslab/COROS-MCP** é uma habilidade de agente (skill) oficial que permite que assistentes de IA como Claude Code, Cursor ou Codex interajam com dados de esportes e saúde da COROS. Ele expõe ferramentas como busca e análise de atividades, obtenção de rotas e consulta a Totais Pessoais (PBs) em diferentes esportes. Suporta múltiplos provedores de modelos de IA e mantém um histórico de conversas por usuário. É útil para desenvolvedores que desejam construir aplicações ou assistentes capazes de acessar dados reais de treinos físicos, como corrida, ciclismo e natação, diretamente de dispositivos COROS. A habilidade é instalada via npm e utiliza arquivos de configuração (como `auth.json` e `coros_mcp_config.json`) para autenticação e definição de preferências do usuário COROS.
npx skills add coroslab/COROS-MCPInstalled? Explore more Pesquisa e Análise de Dados skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
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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.