Backend multi-inquilino que permite que agentes descubram e executem ações em qualquer API HTTP. Nativo do MCP — expõe ferramentas de busca e execução através do Model Context Protocol. Conectores para GitHub, Jenkins, GitLab, Jira, Kubernetes, Linear e Slack, além de conexões via OpenAPI/URL fornecidas pelo usuário.
O harnex é um backend multi-inquilino projetado para capacitar agentes de IA a descobrir e interagir com qualquer API HTTP. Construído de forma nativa sobre o Model Context Protocol (MCP), ele expõe ferramentas de busca e execução que permitem que agentes localizem endpoints de API relevantes e chamem operações específicas de forma dinâmica. Sua utilidade principal é eliminar a necessidade de integrações personalizadas para cada serviço, oferecendo conectores prontos para plataformas amplamente adotadas como GitHub, Jenkins, GitLab, Jira, Kubernetes, Linear e Slack. Além disso, usuários podem conectar quaisquer outras APIs fornecendo documentos OpenAPI ou URLs simples, tornando o harnex uma solução flexível e escalável para agentes que precisam orquestrar ações em múltiplos sistemas sem depender de hooks específicos de cada ferramenta.
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Backend multi-inquilino que permite que agentes descubram e executem ações em qualquer API HTTP. Nativo do MCP — expõe ferramentas de busca e execução através do Model Context Protocol. Conectores para GitHub, Jenkins, GitLab, Jira, Kubernetes, Linear e Slack, além de conexões via OpenAPI/URL fornecidas pelo usuário.
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.