agentic-mcp
Agentic MCP - MCPサーバーとのSocket通信を使用した3層プログレッシブディスクロージャー機能です。ユーザーがMCPサーバーと連携したい場合、利用可能なツールを照会したい場合、MCPツールを実行したい場合、またはMCPデーモンプロセスを管理したい場合に使用します。3層プログレッシブディスクロージャーAPIにより、効率的なサーバー連携のためのSocket通信を提供します。
description の原文を見る
Agentic MCP - Three-layer progressive disclosure for MCP servers with Socket daemon. Use when the user needs to interact with MCP servers, query available tools, call MCP tools, or manage the MCP daemon process. Provides socket-based communication for efficient server interaction with three-layer progressive disclosure API.
SKILL.md 本文
Agentic MCP
クイックスタート
agentic-mcp daemon start --config <mcp-servers.json path> # デーモンを開始
agentic-mcp metadata <server-name> # サーバー情報を取得
agentic-mcp list <server-name> # ツール一覧を表示
agentic-mcp schema <server-name> <tool-name> # ツールスキーマを取得
agentic-mcp call <server-name> <tool-name> --params '{"arg":"value"}' # ツールを呼び出し
agentic-mcp daemon stop # デーモンを停止
基本的なワークフロー
agentic-mcp daemon start- デーモンを開始agentic-mcp metadata <server>- 第1層：サーバー情報agentic-mcp list <server>- 第2層：利用可能なツール- `a
...
詳細情報
- 作者
- cablate
- ライセンス
- NOASSERTION
- 最終更新
- 2026/1/21
Source: https://github.com/cablate/Agentic-MCP-Skill / ライセンス: NOASSERTION
関連スキル
agent-browser
AI エージェント向けのブラウザ自動化 CLI です。ウェブサイトとの対話が必要な場合に使用します。ページ遷移、フォーム入力、ボタンクリック、スクリーンショット取得、データ抽出、ウェブアプリのテスト、ブラウザ操作の自動化など、あらゆるブラウザタスクに対応できます。「ウェブサイトを開く」「フォームに記入する」「ボタンをクリックする」「スクリーンショットを取得する」「ページからデータを抽出する」「このウェブアプリをテストする」「サイトにログインする」「ブラウザ操作を自動化する」といった要求や、プログラマティックなウェブ操作が必要なタスクで起動します。
anyskill
AnySkill — あなたのプライベート・スキルクラウド。GitHubを基盤としたリポジトリからエージェントスキルを管理、同期、動的にロードできます。自然言語でクラウドスキルを検索し、オンデマンドでプロンプトを自動ロード、カスタムスキルのアップロードと共有、スキルバンドルの一括インストールが可能です。OpenClaw、Antigravity、Claude Code、Cursorに対応しています。
engram
AIエージェント向けの永続的なメモリシステムです。バグ修正、意思決定、発見、設定変更の後はmem_saveを使用してください。ユーザーが「覚えている」「記憶している」と言及した場合、または以前のセッションと重複する作業を開始する際はmem_searchを使用します。セッション終了前にmem_session_summaryを使用して、コンテキストを保持してください。
skyvern
AI駆動のブラウザ自動化により、任意のウェブサイトを自動化できます。フォーム入力、データ抽出、ファイルダウンロード、ログイン、複数ステップのワークフロー実行など、ユーザーがウェブサイトと連携する必要があるときに使用します。Skyvernは、LLMとコンピュータビジョンを活用して、未知のサイトも自動操作可能です。Python SDK、TypeScript SDK、REST API、MCPサーバー、またはCLIを通じて統合できます。
pinchbench
PinchBenchベンチマークを実行して、OpenClawエージェントの実世界タスクにおけるパフォーマンスを評価できます。モデルの機能テスト、モデル間の比較、ベンチマーク結果のリーダーボード提出、またはOpenClawのセットアップがカレンダー、メール、リサーチ、コーディング、複数ステップのワークフローにどの程度対応しているかを確認する際に使用します。
openui
OpenUIとOpenUI Langを使用してジェネレーティブUIアプリを構築できます。これらはLLM生成インターフェースのためのトークン効率的なオープン標準です。OpenUI、@openuidev、ジェネレーティブUI、LLMからのストリーミングUI、AI向けコンポーネントライブラリ、またはjson-render/A2UIの置き換えについて述べる際に使用します。スキャフォルディング、defineComponent、システムプロンプト、Renderer、およびOpenUI Lang出力のデバッグに対応しています。