create-agent-with-sanity-context
Context MCPを通じてSanityコンテンツへの構造化されたアクセスを備えたAIエージェントを構築できます。Studioのセットアップ、エージェント実装、クライアント側ツールやカスタムレンダリングなどの高度なパターンに対応しています。
description の原文を見る
Build AI agents with structured access to Sanity content via Context MCP. Covers Studio setup, agent implementation, and advanced patterns like client-side tools and custom rendering.
SKILL.md 本文
Sanity Context を使用したエージェントの構築
AI エージェントに Sanity コンテンツへのインテリジェントなアクセスを提供します。埋め込みのみのアプローチとは異なり、Context MCP はスキーマ対応です。エージェントはコンテンツ構造を理由付けでき、実際のフィールド値でクエリを実行し、参照を辿り、構造フィルタとセマンティック検索を組み合わせることができます。
これにより可能になること:
- エージェントがコンテンツタイプ間の関係を理解する
- クエリはテキスト類似性だけでなく、実際のスキーマフィールドを使用する
- 結果がコンテンツモデル(カテゴリ、タグ、参照)を尊重する
- セマンティック検索が必要な場合に利用可能で、構造上に階層化される
注: Context MCP はスキーマ構造を理解しますが、ドメインは理解しません。ドメインコンテキスト(コンテンツの用途、使用方法)はエージェントのシステムプロンプトを通じて提供します。
必要な準備物
開始する前に、次の認証情報を用意してください:
| 認証情報 | 取得方法
...
詳細情報
- 作者
- majiayu000
- ライセンス
- unknown
- 最終更新
- 2026/5/9
Source: https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry-data / ライセンス: unknown
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。