SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC miro-mcp

Подключение агентов OpenClaw к Miro через протокол Model Context Protocol (MCP). Используйте при создании диаграмм, визуализации кода, мозговом штурме макетов досок или интеграции Miro в рабочие процессы проектирования на базе ИИ. Поддерживает аутентификацию OAuth 2.1, 14+ совместимых с MCP клиентов (Cursor, Claude Code, Replit, Lovable, VSCode/Copilot, Gemini CLI, Windsurf, Kiro CLI, Amazon Q и др.). Лучше всего подходит для дизайн-мышления, визуализации архитектуры, планирования проектов, совместного идеирования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Connect OpenClaw agents to Miro via Model Context Protocol (MCP). Use…»

Connect OpenClaw agents to Miro via Model Context Protocol (MCP). Use when generating diagrams, visualizing code, brainstorming board layouts, or integrating Miro into AI-powered design workflows. Supports OAuth 2.1 authentication, 14+ MCP-compatible clients (Cursor, Claude Code, Replit, Lovable, VSCode/Copilot, Gemini CLI, Windsurf, Kiro CLI, Amazon Q, others). Best for design thinking, architecture visualization, project planning, collaborative ideation.

ClawHub Agent Skills автор: bigbubbaagent-bot v1.0.0 8 файлов тело ≈ 3 032 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Подключение агентов OpenClaw к Miro через протокол Model Context Protocol (MCP).

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

ПроцедураMiroVS CodeИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Обфускация obf-base64-blob references/rest-api-essentials.md:489
      Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
      "data": "iVBO…mNk+M9QD…ggg==",
      в кавычках
    • низкая Утечка данных net-credential-use SKILL.md:179
      Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис) (хост вендора самого скилла)
      curl -H "Authorization: Bearer $ACCESS_TOKEN" https://api.miro.com/v2/...
      vendor-host

    Просканировано файлов: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 50
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3032 токенов

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 460 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 27 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
    • +4Есть примеры (11 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a documentation-only Miro integration skill whose live board read/write capabilities are disclosed and aligned with its purpose, though users should handle shared-board edits and sensitive content carefully.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.