Alcove é um servidor MCP que concede a agentes de codificação de IA acesso sob demanda à sua documentação privada de projetos — busca híbrida BM25 + vetorial para recuperação de precisão, indexação de código tree-sitter para que agentes entendam a estrutura do seu código e aplicação de políticas para consistência da documentação.
Alcove é um servidor MCP (Model Context Protocol) projetado para agentes de codificação de IA, como Claude Code, Cursor, Codex, etc., fornecendo acesso sob demanda a documentações privadas de projetos. Ele utiliza uma combinação de busca híbrida BM25 + vetorial para garantir recuperação precisa de informações, mesmo em grandes bases de documentação. Além disso, emprega indexação de código com tree-sitter, permitindo que os agentes compreendam a estrutura do código-fonte, facilitando a navegação e a geração de código contextualizado. O servidor também implementa aplicação de políticas para garantir consistência e conformidade da documentação. Suporta integração com ferramentas de desenvolvimento como VSCode, JetBrains e extensões de terminal, tornando-se útil para equipes que desejam manter documentação privada acessível e bem organizada para agentes de IA.
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Alcove é um servidor MCP que concede a agentes de codificação de IA acesso sob demanda à sua documentação privada de projetos — busca híbrida BM25 + vetorial para recuperação de precisão, indexação de código tree-sitter para que agentes entendam a estrutura do seu código e aplicação de políticas para consistência da documentação.
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.