Conecte agentes LLM aos dados analíticos do WireBoard usando o Protocolo de Contexto de Modelo para obter insights em tempo real e históricos dos projetos.
O Felinerelief627/mcp é uma skill que permite que agentes de IA (como LLMs) acessem dados analíticos do WireBoard, uma plataforma de gerenciamento de projetos e análise de dados. Utilizando o Model Context Protocol (MCP), a skill estabelece uma ponte entre o agente e o WireBoard, possibilitando consultas em tempo real e históricas sobre métricas de projetos, como progresso, desempenho e tendências. Isso é particularmente útil para desenvolvedores e equipes de dados que desejam integrar assistentes de IA diretamente aos seus fluxos de trabalho de análise sem precisar de interfaces complexas. A skill foi descoberta durante a caça diária de skills no agent-skill hunt do awesomeskills.dev, indicando que é uma ferramenta recente e promissora para automação de insights. Ela suporta o ecossistema MCP, sendo compatível com agentes que implementam esse protocolo, como Claude Code, Cursor, Codex e outros.
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Conecte agentes LLM aos dados analíticos do WireBoard usando o Protocolo de Contexto de Modelo para obter insights em tempo real e históricos dos projetos.
Fonte: https://github.com/Felinerelief627/mcp
Descoberto durante a caça diária de skills de agentes no 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.