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Agent Skill · 研究检索

mpep-search(mpep 搜索)

mpep-search 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。

mpep-search 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 48,992。

总安装 667周安装 27GitHub Stars 96下载 210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:mpep-search(mpep 搜索)
来源仓库:https://github.com/robthepcguy/claude-patent-creator
仓库路径:skills/mpep-search
安装命令:
npx skills add https://github.com/robthepcguy/claude-patent-creator --skill mpep-search
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/robthepcguy/claude-patent-creator --skill mpep-search

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。

mpep-search 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中快速定位候选结果。适用于需要根据关键词或任务场景进行信息检索的研究与数据整理场景。通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装并使用。

建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网或文件读写操作。可结合来源仓库 README 进一步核验具体用法和功能边界。

来源仓库内路径:skills/mpep-search

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/robthepcguy/claude-patent-creator --skill mpep…;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

mpep-search 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/robthepcguy/claude-patent-creator --skill mpep-search。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

mpep-search 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。

mpep-search 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。

mpep-search 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。

mpep-search 用的人多吗?

公开数据是累计安装 667 次,近一周安装 27 次,下载 210 次,GitHub 96 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。

mpep-search 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
mpep-search

mpep 搜索 · 本页

66796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

MPEP Search Skill

Search MPEP corpus through hybrid RAG (FAISS vector + BM25 keyword + HyDE + cross-encoder reranking).

Sources:

  • MPEP: Manual of Patent Examining Procedure
  • 35 USC: United States Code Title 35
  • 37 CFR: Code of Federal Regulations Title 37
  • Subsequent Publications: Federal Register updates (post-Jan 2024)

Core Operations

1. search_mpep

Inputs:

  • query (string, required): Search query (minimum 3 characters)
  • top_k (int, optional): Number of results (default: 5, max: 20)
  • retrieve_k (int | None, optional): Candidates before reranking (default: top_k * 4, max: 100)
  • source_filter (string | None, optional): Filter by source ("MPEP", "35_USC", "37_CFR", "SUBSEQUENT", or None)
  • is_statute (bool | None, optional): Filter for statute content
  • is_regulation (bool | None, optional): Filter for regulation content
  • is_update (bool | None, optional): Filter for recent updates

Outputs:

{
    "rank": int,
    "source": str,
    "section": str,
    "file": str,
    "page": int,
    "has_statute": bool,
    "has_mpep_ref": bool,
    "has_rule_ref": bool,
    "is_statute": bool,
    "is_regulation": bool,
    "is_update": bool,
    "relevance_score": float,
    "text": str,
    # Optional for SUBSEQUENT:
    "doc_type": str,
    "fr_citation": str,
    "effective_date": str
}

Examples:

# Basic search
search_mpep("enablement requirement 35 USC 112", top_k=5)

# Search only statutes
search_mpep("written description", top_k=10, is_statute=True)

# Search recent updates
search_mpep("AI inventorship", is_update=True)

# Filter by source
search_mpep("fee schedule", source_filter="37_CFR")

2. get_mpep_section

Retrieve all content from specific MPEP section.

Inputs:

  • section_number (string, required): MPEP section number (e.g., "2100", "608.01")
  • max_chunks (int, optional): Maximum chunks to return (default: 50)

Outputs:

{
    "section": str,
    "total_chunks": int,
    "chunks": [
        {
            "text": str,
            "metadata": {
                "source": str,
                "file": str,
                "page": int,
                "section": str,
                "has_statute": bool,
                "has_mpep_ref": bool,
                "has_rule_ref": bool,
                "is_statute": bool,
                "is_regulation": bool,
                "is_update": bool
            }
        }
    ]
}

Error Response:

{"error": "No content found for MPEP section {section_number}"}

Examples:

# Get MPEP 2100 (Patentability)
get_mpep_section("2100", max_chunks=50)

# Get subsection
get_mpep_section("608.01")

Input Validation

Query validation:

  • Minimum 3 characters
  • Case-insensitive
  • No empty/whitespace-only queries

Section number validation:

  • Numeric with optional decimal (e.g., "100", "2100", "608.01")

Limits:

  • top_k capped at 20
  • retrieve_k capped at 100

Implementation Notes

Index Location:

  • FAISS index: mcp_server/index/mpep_index.faiss
  • Metadata: mcp_server/index/mpep_metadata.json
  • BM25 index: mcp_server/index/mpep_bm25.json

Search Architecture:

  1. HyDE Query Expansion (hypothetical documents)
  2. Hybrid Retrieval (FAISS vector + BM25 keyword via RRF)
  3. Cross-Encoder Reranking (final relevance scores)
  4. Metadata Filtering (source/type filters)

Dependencies:

  • sentence-transformers (BGE-base-en-v1.5)
  • FAISS (vector search)
  • rank-bm25 (keyword search)
  • Cross-encoder (reranking)
  • HyDE (optional, graceful degradation)

Error Handling:

  • Clear error messages for missing index/invalid queries
  • Graceful degradation if HyDE fails
  • Input validation before processing

平台分布

Codex

33.5%
按下载量换算70

Claude

31.23%
按下载量换算66

Cursor

16.29%
按下载量换算34

Gemini CLI

9.44%
按下载量换算20

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。

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