O que rapid7-bulk-export-mcp faz?
Rapid7 Bulk Export MCP - Análise baseada em IA para dados da Plataforma Rapid7 Command usando MCP (Model Context Protocol) & AgentSkills.
Rapid7 Bulk Export MCP - Análise baseada em IA para dados da Plataforma Rapid7 Command usando MCP (Model Context Protocol) & AgentSkills.
O Rapid7 Bulk Export MCP é uma skill que permite que agentes de IA (como Claude Code, Cursor ou Codex) realizem consultas e análises em dados de segurança exportados da plataforma Rapid7 Command. Ele utiliza o Model Context Protocol (MCP) e AgentSkills para interpretar logs, gerar resumos de incidentes, identificar padrões de ameaças e responder a perguntas sobre vulnerabilidades ou eventos de segurança diretamente no ambiente do desenvolvedor. A skill suporta ferramentas como busca em logs, filtragem por horário e tipo de evento, e agregação de dados. É especialmente útil para equipes de segurança e DevOps que precisam de respostas rápidas baseadas em dados sem sair do terminal ou do editor de código. A configuração é feita via variáveis de ambiente para autenticação na API da Rapid7, e a comunicação com a plataforma ocorre através de exportações em lote, garantindo eficiência na análise de grandes volumes de dados.
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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.