Подключить WikiVibe MCP

Добавьте адрес сервера в настройки MCP или передайте этот промпт вашему AI-агенту.

URL

https://wikivibe.dev/mcp/

Промпт для агента

Подключи MCP-сервер WikiVibe.

URL: https://wikivibe.dev/mcp/
Transport: streamable-http

После подключения выполни tools/list и покажи доступные инструменты.

Назад к скиллам

langchain

Закрывает задачи из области данных: работает с данными, базами, датасетами или RAG-контекстом, собирает повторяемые agent workflows и автоматизации, настраивает промпты, контекст, память или поведение LLM-агента. Ориентир по стеку и темам: memory-rag, agents, ai.

Категория: Данные

Звёзды на GitHub: 141 тыс.

Риск: medium

Автор: langchain-ai

Стек: Pythonagentsaiai agentsanthropicRAG

Когда использовать

README, SKILL.md или topics репозитория совпадают с задачей в проекте.
Нужно дать агенту готовый GitHub-первоисточник, а не писать инструкцию с нуля.

Когда не использовать

Репозиторий не подходит, если нужен полностью готовый результат без проверки лицензии, кода и актуальности.
Не используйте как единственный источник истины для security-sensitive решений.

Признаки проекта

По этим признакам MCP рекомендует скилл агенту.

embeddingsvectorragknowledge-graphPythoncapability:работает с данными, базами, датасетами или RAG-контекстомcapability:собирает повторяемые agent workflows и автоматизацииcapability:настраивает промпты, контекст, память или поведение LLM-агентаtopic:memory-ragtopic:agentstopic:aitopic:ai-agentstopic:anthropictopic:chatgpttopic:deepagentstopic:enterprise

Файлы, которые агент должен проверить

embeddingsvectorragknowledge-graphREADME.md

Инструкция для агента

Используй skill langchain. Открой источник https://github.com/langchain-ai/langchain, изучи README и примеры. Применяй только идеи, которые подходят текущему проекту; не копируй код без проверки лицензии, зависимостей и безопасности.

Похожие скиллы

Данные117 тыс.

awesome llm apps

По README закрывает: RAG, embeddings и поиск по контексту проекта; подключение MCP/tool-use сценариев для агента. Ориентир по стеку и темам: memory-rag, agents, llms.

Pythonagentsllmspython

Подробнее Инструкция на GitHub

Данные81 тыс.

graphify

По README закрывает: генерация, анализ или подготовка изображений; подготовка видео, анимаций или презентаций; работа с базами данных, схемами и датасетами; документация, README, changelog и release notes. Ориентир по стеку и темам: memory-rag, antigravity, claude-code.

Pythonantigravityclaude codecodex

Подробнее Инструкция на GitHub

Данные72 тыс.

Understand Anything

По README закрывает: настройка промптов, правил, памяти и контекста AI-агента; документация, README, changelog и release notes. Ориентир по стеку и темам: memory-rag, antigravity-skills, business-knowledge.

TypeScriptantigravity skillsbusiness knowledgeclaude code

Подробнее Инструкция на GitHub

Подключить скиллы WikiVibe

Скопируйте промпт и отправьте его в Codex, Cursor, Claude или другой AI-агент, чтобы подключить WikiVibe MCP и подобрать скиллы для проекта.

Адрес MCPhttps://wikivibe.dev/mcp/

Инструментыget_skill

prompt.md

Подключи Wikivibe MCP и получи скилл для текущей задачи.

Endpoint: https://wikivibe.dev/mcp/
Transport: streamable-http

После подключения вызови:
- get_skill(slug: "langchain-ai-langchain")

Прочитай скилл, затем проанализируй текущий проект локально. Не отправляй исходный код во внешний MCP: передавай только безопасную выжимку — стек, зависимости, список файлов, цель и проблемы.