Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

mcp-orchestration(MCP orchestration 搜索)

mcp-orchestration 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

mcp-orchestration 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为调用外部服务;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 48,744。

总安装 679周安装 28GitHub Stars 26下载 222核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:mcp-orchestration(MCP orchestration 搜索)
来源仓库:https://github.com/hhhh124hhhh/godot-mcp
仓库路径:skills/mcp-orchestration
安装命令:
npx skills add https://github.com/hhhh124hhhh/godot-mcp --skill mcp-orchestration
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/hhhh124hhhh/godot-mcp --skill mcp-orchestration

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

mcp-orchestration 用于查找、检索和筛选相关信息,支持关键词快速定位。它适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中根据任务场景获取候选结果。使用 npx skills add 命令从指定仓库安装并调用该技能。安装前应确认权限范围和维护状态,避免触发不必要的网络请求。

建议优先验证最小权限,防止数据泄露或越权访问。

来源仓库内路径:skills/mcp-orchestration

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/hhhh124hhhh/godot-mcp --skill mcp-orchestratio…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要调用外部服务,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

mcp-orchestration 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/hhhh124hhhh/godot-mcp --skill mcp-orchestration。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

mcp-orchestration 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

mcp-orchestration 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

mcp-orchestration 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

mcp-orchestration 用的人多吗?

公开数据是累计安装 679 次,近一周安装 28 次,下载 222 次,GitHub 26 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

mcp-orchestration 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
mcp-orchestration

MCP orchestration 搜索 · 本页

67926调用外部服务未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

MCP工具编排技能

指令

当用户需要执行复杂的开发任务或需要多个工具协作时,自动进行MCP工具编排:

触发条件

  • 需要多步骤的复杂开发流程
  • 涉及多个技术栈或工具链
  • 需要性能分析、代码审查、文档查询等组合操作
  • 项目设置、部署、优化等综合任务

MCP工具使用说明

此技能主要使用以下MCP工具:

  • Chrome DevTools MCP - Web开发和调试工具,用于性能分析和网络监控
  • Sequential Thinking MCP - 逐步推理和问题分解工具,用于逻辑分析和步骤规划
  • Context7 MCP - 自动文档研究和信息检索工具,用于获取技术文档和最佳实践
  • Godot MCP - Godot引擎集成工具,用于场景编辑和脚本生成
  • Skill MCP - 技能调用和管理工具,用于协调其他技能的执行

MCP调用方式

# 并行调用多个MCP工具
const [performance, docs, thinking] = await Promise.all([
  chromeDevToolsMCP.analyze_performance(),
  context7MCP.search('best practices'),
  sequentialThinkingMCP.analyze_problem()
]);

# 串行调用MCP工具
const version = await godotMCP.detect_godot_version();
const analysis = await godotMCP.check_compatibility(code);
const fixes = await godotMCP.fix_issues(analysis.issues);

# 技能内调用其他技能
await useSkill('context7-auto-research', { query: 'user query' });
await useSkill('godot-compatibility-checker', { action: 'check_version' });

支持的MCP工具

已配置工具

  1. Chrome DevTools MCP - Web开发和调试工具
  2. Sequential Thinking MCP - 逐步推理和问题分解
  3. Context7 MCP - 自动文档研究和信息检索
  4. Godot MCP - Godot引擎集成工具

编排模式

1. 串行模式 - 逐步执行

适用于需要严格步骤顺序的任务,确保每步完成后再进行下一步。

示例: Godot项目升级工作流

async function godotProjectUpgrade() {
  // 步骤1: 版本检测
  const version = await useSkill('godot-compatibility-checker', {
    action: 'detect_version'
  });

  // 步骤2: 兼容性分析
  const analysis = await useSkill('godot-compatibility-checker', {
    action: 'analyze_compatibility',
    targetVersion: '4.x'
  });

  // 步骤3: 自动修复
  const fixes = await useSkill('godot-compatibility-checker', {
    action: 'fix_issues',
    issues: analysis.criticalIssues
  });

  // 步骤4: 验证结果
  const validation = await useSkill('godot-compatibility-checker', {
    action: 'validate_fixes'
  });

  return validation;
}

2. 并行模式 - 同时执行

适用于可同时执行的独立任务,提高执行效率。

示例: 项目综合分析

async function comprehensiveProjectAnalysis() {
  const [performance, security, documentation] = await Promise.all([
    useSkill('chrome-devtools', { action: 'analyze_performance' }),
    useSkill('context7-auto-research', {
      query: 'security best practices for web applications'
    }),
    useSkill('sequential-thinking', {
      task: 'analyze project architecture and suggest improvements'
    })
  ]);

  return {
    performance: performance.metrics,
    security: security.recommendations,
    architecture: documentation.suggestions
  };
}

3. 条件模式 - 智能分支

根据中间结果决定后续执行路径,实现智能决策。

示例: 智能问题诊断

async function intelligentProblemDiagnosis(userIssue) {
  // 步骤1: 问题分类
  const classification = await useSkill('sequential-thinking', {
    task: 'classify_problem',
    description: userIssue
  });

  // 步骤2: 根据分类选择解决方案
  switch (classification.category) {
    case 'compatibility':
      return await handleCompatibilityIssue(userIssue);
    case 'performance':
      return await handlePerformanceIssue(userIssue);
    case 'documentation':
      return await useSkill('context7-auto-research', {
        query: userIssue.description
      });
    case 'architecture':
      return await handleArchitectureIssue(userIssue);
    default:
      return await handleGenericIssue(userIssue);
  }
}

4. 循环模式 - 迭代优化

适用于需要逐步改进和优化的场景。

示例: 渐进式代码优化

async function iterativeCodeOptimization(code, targetQuality) {
  let currentCode = code;
  let currentQuality = await measureCodeQuality(currentCode);
  let iteration = 0;
  const maxIterations = 5;

  while (currentQuality < targetQuality && iteration < maxIterations) {
    iteration++;

    // 分析当前问题
    const analysis = await useSkill('sequential-thinking', {
      task: 'analyze_code_improvements',
      code: currentCode
    });

    // 查找最佳实践
    const bestPractices = await useSkill('context7-auto-research', {
      query: `${analysis.improvement_areas} best practices optimization`
    });

    // 应用改进
    const improvedCode = await applyCodeImprovements(currentCode, bestPractices);

    // 验证改进效果
    const newQuality = await measureCodeQuality(improvedCode);

    if (newQuality > currentQuality) {
      currentCode = improvedCode;
      currentQuality = newQuality;
      console.log(`迭代 ${iteration}: 质量提升 ${((newQuality - currentQuality) / currentQuality * 100).toFixed(2)}%`);
    } else {
      console.log(`迭代 ${iteration}: 无明显改进,停止优化`);
      break;
    }
  }

  return {
    optimizedCode: currentCode,
    finalQuality: currentQuality,
    iterations: iteration
  };
}

实际应用场景

场景1: Godot Web游戏完整开发

async function developGodotWebGame(gameSpecification) {
  // 阶段1: 项目设置 (串行)
  await useSkill('godot-compatibility-checker', {
    action: 'setup_project',
    spec: gameSpecification
  });

  await useSkill('chrome-devtools', {
    action: 'setup_dev_server',
    port: 8080
  });

  // 阶段2: 功能开发 (并行 + 串行混合)
  const developmentResults = await Promise.all([
    // 核心功能开发
    developCoreFeatures(gameSpecification.coreFeatures),
    // 资源准备
    prepareAssets(gameSpecification.assets),
    // 文档准备
    prepareDocumentation(gameSpecification.documentation)
  ]);

  // 阶段3: 集成测试 (串行)
  await runIntegrationTests(developmentResults);

  // 阶段4: 性能优化 (循环)
  const optimizationResult = await optimizeForWeb(developmentResults);

  return {
    gamePath: gameSpecification.outputPath,
    performanceMetrics: optimizationResult.metrics,
    buildStatus: 'success'
  };
}

场景2: 智能代码审查工作流

async function intelligentCodeReview(pullRequestContent) {
  // 步骤1: 并行分析
  const [staticAnalysis, securityCheck, bestPractices] = await Promise.all([
    useSkill('godot-compatibility-checker', {
      action: 'static_code_analysis',
      code: pullRequestContent.changes
    }),
    useSkill('context7-auto-research', {
      query: 'security vulnerabilities in Godot games web development'
    }),
    useSkill('context7-auto-research', {
      query: 'GDScript best practices code style 2024'
    })
  ]);

  // 步骤2: 逻辑分析
  const logicAnalysis = await useSkill('sequential-thinking', {
    task: 'analyze_code_logic_and_architecture',
    code: pullRequestContent.changes,
    context: staticAnalysis
  });

  // 步骤3: 生成审查报告
  const reviewReport = generateComprehensiveReview({
    static: staticAnalysis,
    security: securityCheck,
    practices: bestPractices,
    logic: logicAnalysis
  });

  return reviewReport;
}

错误处理和恢复

错误分类策略

const errorRecoveryStrategies = {
  'network_error': {
    retry: true,
    maxRetries: 3,
    fallback: 'use_cached_result'
  },
  'api_limit_exceeded': {
    retry: false,
    fallback: 'use_alternative_tool'
  },
  'invalid_input': {
    retry: false,
    fallback: 'request_user_correction'
  },
  'tool_unavailable': {
    retry: true,
    fallback: 'manual_intervention'
  }
};

恢复执行

async function handleWorkflowError(error, workflowContext) {
  const strategy = errorRecoveryStrategies[error.type];

  switch (strategy.fallback) {
    case 'use_cached_result':
      return await getCachedResult(workflowContext);
    case 'use_alternative_tool':
      return await tryAlternativeTool(workflowContext);
    case 'request_user_correction':
      return await requestUserInput(error, workflowContext);
    case 'manual_intervention':
      return await escalateToHuman(error, workflowContext);
  }
}

配置和优化

工作流配置示例

# workflow-config.yaml
workflows:
  godot-development:
    mode: serial
    steps:
      - tool: godot-compatibility-checker
        action: detect_version
      - tool: context7-auto-research
        query: "Godot 4.x development best practices"
      - tool: godot-compatibility-checker
        action: implement_features

  web-optimization:
    mode: parallel
    steps:
      - tool: chrome-devtools
        action: analyze_performance
      - tool: context7-auto-research
        query: "web performance optimization techniques"
      - tool: sequential-thinking
        task: "analyze performance bottlenecks"

performance:
  default_timeout: 60000
  max_parallel_tasks: 3
  cache_enabled: true
  cache_ttl: 3600000

输出格式

  1. 工作流概述 - 说明执行模式和步骤
  2. 执行结果 - 每个步骤的详细结果
  3. 性能指标 - 执行时间和资源使用情况
  4. 问题诊断 - 遇到的问题和解决方案
  5. 改进建议 - 优化工作流的建议

注意事项

  • 根据任务特性选择最合适的执行模式
  • 设置合理的超时时间避免单个步骤阻塞整个工作流
  • 实施完善的错误恢复机制提高系统健壮性
  • 监控工具性能识别瓶颈并进行优化
  • 合理使用缓存减少重复的网络调用
  • 在并行执行时注意资源竞争和依赖关系

平台分布

Codex

33.82%
按下载量换算75

Claude

29.3%
按下载量换算65

Cursor

19.29%
按下载量换算43

Gemini CLI

9.94%
按下载量换算22

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills