Um servidor MCP que permite que agentes de IA pesquisem conjuntos de dados, obtenham notícias e trabalhem com fontes de informação em tempo real.
O Intellizence/intellizence-mcp é um servidor que implementa o protocolo Model Context Protocol (MCP), permitindo que agentes de IA, como os integrados em assistentes e ferramentas de desenvolvimento, acessem dados atualizados de conjuntos de dados e notícias em tempo real. Ele oferece uma interface padronizada para busca e recuperação de informações, eliminando a necessidade de lidar com APIs complexas ou fontes fragmentadas. O servidor é particularmente útil para desenvolvedores que constroem agentes de IA que precisam de informações atualizadas ou contextos ricos para tomada de decisão, análise de mercado, ou monitoramento de eventos. Descoberto durante a busca diária de skills em awesomeskills.dev, esse servidor suporta plataformas compatíveis com MCP, como Claude Desktop e outras aplicações que consomem esse protocolo, fornecendo uma fonte confiável e estruturada de dados externos.
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Um servidor MCP que permite que agentes de IA pesquisem conjuntos de dados, obtenham notícias e trabalhem com fontes de informação em tempo real.
Fonte: https://github.com/Intellizence/intellizence-mcp
Descoberto durante a caça diária de skills de agentes 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.