O que nse-bse-mcp faz?
Fornece dados de ações indianas em tempo real e históricos da NSE e BSE usando o Model Context Protocol para análise de mercado fácil, sem necessidade de chaves de API.
Fornece dados de ações indianas em tempo real e históricos da NSE e BSE usando o Model Context Protocol para análise de mercado fácil, sem necessidade de chaves de API.
Esta skill fornece acesso a dados do mercado de ações indiano das bolsas NSE (National Stock Exchange) e BSE (Bombay Stock Exchange) sem exigir chaves de API. Utilizando o Model Context Protocol (MCP), ela permite que agentes de IA e ferramentas de desenvolvimento como Claude Code, Cursor e Codex consultem informações em tempo real e históricas sobre ações, índices e outros instrumentos financeiros indianos. A principal vantagem é a eliminação da complexidade de autenticação e integração com APIs financeiras, permitindo que desenvolvedores e traders realizem análises de mercado rapidamente. A skill opera via MCP, expondo ferramentas como 'get_stock_quote', 'get_historical_data' e 'get_index_constituents', que retornam dados estruturados em JSON, facilitando a automação de análises e a criação de dashboards financeiros.
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Fornece dados de ações indianas em tempo real e históricos da NSE e BSE usando o Model Context Protocol para análise de mercado fácil, sem necessidade de chaves de API.
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.