소스 정보
- 저장소
- thiagofernandes1987-create/APEX
- 최근 소스 활동
- 2026년 7월 21일 11:53
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 2
- 포크
- 0
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
SOC 직업 분류 기준
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/thiagofernandes1987-create/APEX --skill mcp-server-builder명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SKILL.md 표시 중
Token-aware reasoning workflow with real tools: picks an operating mode to control cost, runs a structured pipeline (decompose → validate → verify → snapshot), and gives Claude Program-of-Thought, RK4/Euler, a code gate, and a safe skill router. Use when: multi-step or high-stakes tasks, real math, precise computation, audits, or the user mentions APEX, PoT, pipeline, or scientific mode.
**v00.33.0**: Ingested from antigravity-awesome-skills community repo
run multiple local CLI agents in parallel (separate tmux sessions)
| name | mcp-server-builder |
| description | You need to expose an internal/external REST API to an LLM agent |
| executor | HYBRID |
| skill_id | engineering.cs-engineering.mcp-server-builder |
| status | ADOPTED |
| security | {"level":"standard","pii":false,"approval_required":false} |
| anchors | ["engineering","design"] |
| tier | 2 |
| input_schema | [{"name":"code_or_task","type":"string","description":"Code snippet, script, or task description to process","required":true}] |
| output_schema | [{"name":"plan","type":"string","description":"Strategic plan or design document"},{"name":"next_steps","type":"array","description":"List of recommended next steps"}] |
Tier: POWERFUL
Category: Engineering
Domain: AI / API Integration
Use this skill to design and ship production-ready MCP servers from API contracts instead of hand-written one-off tool wrappers. It focuses on fast scaffolding, schema quality, validation, and safe evolution.
The workflow supports both Python and TypeScript MCP implementations and treats OpenAPI as the source of truth.
python3 scripts/openapi_to_mcp.py \
--input openapi.json \
--server-name billing-mcp \
--language python \
--output-dir ./out \
--format text
Supports stdin as well:
cat openapi.json | python3 scripts/openapi_to_mcp.py --server-name billing-mcp --language typescript
Run validator before integration tests:
python3 scripts/mcp_validator.py --input out/tool_manifest.json --strict --format text
Checks include duplicate names, invalid schema shape, missing descriptions, empty required fields, and naming hygiene.
code, message, details) for agent recovery.python3 scripts/openapi_to_mcp.py --help
--inputpython3 scripts/mcp_validator.py --help
get__v1__users___id)operationId as canonical tool name when available.Choose the server approach per constraint:
Before publishing a manifest:
tool_manifest.json and review diffs in PR.Implement — MCP Server Builder
If this skill fails to produce the expected output: (1) verify input completeness, (2) retry with more specific context, (3) fall back to the parent workflow without this skill.