O que mcp-upgrade faz?
Atualize seus servidores do Model Context Protocol automaticamente em todos os clientes de codificação de IA e ecossistemas de pacotes.
Atualize seus servidores do Model Context Protocol automaticamente em todos os clientes de codificação de IA e ecossistemas de pacotes.
Esta skill, Ramosagustinaolivia23/mcp-upgrade, foi projetada para automatizar o processo de atualização de servidores MCP (Model Context Protocol) em vários ambientes de desenvolvimento de IA. Ela resolve o problema de manter as integrações de servidor MCP atualizadas, que é essencial para compatibilidade e acesso a novos recursos em ferramentas como Claude Code, Cursor, Codex e outras plataformas similares. O funcionamento envolve a detecção da configuração atual do MCP, verificação de atualizações disponíveis nos ecossistemas de pacotes (como npm, PyPI, entre outros), e aplicação das atualizações de forma consistente. Suporta múltiplos clientes de IA e gerencia dependências de pacotes de forma inteligente, garantindo que todos os servidores MCP estejam sincronizados com as versões mais recentes. É particularmente útil para desenvolvedores que gerenciam múltiplos projetos com diferentes configurações de MCP, economizando tempo e reduzindo erros manuais.
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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.