ソース情報
- リポジトリ
- yanacuti1121/Yana-AI
- ソースの最終更新活動
- 2026年7月2日 23:25
- 検出された SKILL.md の言語
- 英語
- スター
- 1
- フォーク
- 0
インストール方法
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
ソースファイルを確認
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
メニュー
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
SOC 職業分類に基づく
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/yanacuti1121/Yana-AI --skill openai-cloudflare-building-mcp-server-on-cloudflareコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか?SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SKILL.md を表示中
Sovereign-grade safety OS for AI coding agents. 62 hooks, 2,025 skills, L1 memory, circuit breakers, and cross-engine enforcement — blocks rm -rf, force push, pipe-to-shell, and 40+ attack vectors before they reach your repo.
Use when the user wants to generate or keep repository documentation up to date via OpenWiki (langchain-ai/openwiki) — an LLM-driven CLI that writes a wiki for a codebase (or a personal knowledge base from Notion/Gmail/Slack/X/web search) and keeps it fresh via a scheduled CI pull request. Examples: "set up OpenWiki for this repo", "keep the docs updated automatically", "generate an agent wiki".
Use when implementing the core AR pipeline (camera pose estimation, marker tracking, projection overlay) from first principles — not when just using ARKit/ARCore/Unity's AR framework as a black box. Triggers on: 'build augmented reality from scratch', 'marker-based AR tracking', 'camera pose estimation', 'implement fiducial marker detection', 'AR projection matrix math', 'markerless AR tracking'. Covers marker-based vs markerless tracking, pose estimation, and the projection math to overlay 3D content on a camera feed.
| name | openai--cloudflare--building-mcp-server-on-cloudflare |
| description | | |
| origin | openai/plugins — cloudflare/building-mcp-server-on-cloudflare (MIT) |
| license | MIT |
| version | 0.1.0 |
| compatibility | yana-ai >= 0.14.0 |
Your knowledge of the MCP SDK and Cloudflare Workers integration may be outdated. Prefer retrieval over pre-training for any MCP server task.
| Source | How to retrieve | Use for |
|---|---|---|
| MCP docs | https://developers.cloudflare.com/agents/mcp/ | Server setup, auth, deployment |
| MCP spec | https://modelcontextprotocol.io/ | Protocol spec, tool/resource definitions |
| Workers docs | Search tool or https://developers.cloudflare.com/workers/ | Runtime APIs, bindings, config |
npm install -g wrangler)npm create cloudflare@latest -- my-mcp-server \
--template=cloudflare/ai/demos/remote-mcp-authless
cd my-mcp-server
npm start
Server runs at http://localhost:8788/mcp
npm create cloudflare@latest -- my-mcp-server \
--template=cloudflare/ai/demos/remote-mcp-github-oauth
cd my-mcp-server
Requires OAuth app setup. See references/oauth-setup.md.
Tools are functions MCP clients can call. Define them using server.tool():
import { McpAgent } from "agents/mcp";
import { z } from "zod";
export class MyMCP extends McpAgent {
server = new Server({ name: "my-mcp", version: "1.0.0" });
async init() {
// Simple tool with parameters
this.server.tool(
"add",
{ a: z.number(), b: z.number() },
async ({ a, b }) => ({
content: [{ type: "text", text: String(a + b) }],
})
);
// Tool that calls external API
this.server.tool(
"get_weather",
{ city: z.string() },
async ({ city }) => {
const response = await fetch(`https://api.weather.com/${city}`);
const data = await response.();
{
: [{ : , : .(data) }],
};
}
);
}
}
Public server (src/index.ts):
import { MyMCP } from "./mcp";
export default {
fetch(request: Request, env: Env, ctx: ExecutionContext) {
const url = new URL(request.url);
if (url.pathname === "/mcp") {
return MyMCP.serveSSE("/mcp").fetch(request, env, ctx);
}
return new Response("MCP Server", { status: 200 });
},
};
export { MyMCP };
Authenticated server — See references/oauth-setup.md.
# Start server
npm start
# In another terminal, test with MCP Inspector
npx @modelcontextprotocol/inspector@latest
# Open http://localhost:5173, enter http://localhost:8788/mcp
npx wrangler deploy
Server accessible at https://[worker-name].[account].workers.dev/mcp
Codex MCP client setup:
codex mcp add my-server -- npx mcp-remote https://my-mcp.workers.dev/mcp
Restart Codex after updating the MCP configuration.
// Text response
return { content: [{ type: "text", text: "result" }] };
// Multiple content items
return {
content: [
{ type: "text", text: "Here's the data:" },
{ type: "text", text: JSON.stringify(data, null, 2) },
],
};
this.server.tool(
"create_user",
{
email: z.string().email(),
name: z.string().min(1).max(100),
role: z.enum(["admin", "user", "guest"]),
age: z.number().int().min(0).optional(),
},
async (params) => {
// params are fully typed and validated
}
);
export class MyMCP extends McpAgent<Env> {
async init() {
this.server.tool("query_db", { sql: z.string() }, async ({ sql }) => {
// Access D1 binding
const result = await this.env.DB.prepare(sql).all();
return { content: [{ type: "text", text: JSON.stringify(result) }] };
});
}
}
For OAuth-protected servers, see references/oauth-setup.md.
Supported providers:
Minimal wrangler.toml:
name = "my-mcp-server"
main = "src/index.ts"
compatibility_date = "2024-12-01"
[durable_objects]
bindings = [{ name = "MCP", class_name = "MyMCP" }]
[[migrations]]
tag = "v1"
new_classes = ["MyMCP"]
With bindings (D1, KV, etc.):
[[d1_databases]]
binding = "DB"
database_name = "my-db"
database_id = "xxx"
[[kv_namespaces]]
binding = "KV"
id = "xxx"
init() registers tools before connectionswrangler tail/mcpwrangler deployments listGITHUB_CLIENT_ID and GITHUB_CLIENT_SECRET are sethttp://localhost:8788/callback