SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC mcp-colombia

MCP Colombia Hub — агрегирует колумбийские сервисы через протокол MCP. Интегрирована проверка личности Soulprint — проверяйте колумбийских пользователей перед выполнением конфиденциальных операций. Используйте при поиске товаров на MercadoLibre, поиске отелей через Booking.com (цены в реальном времени), поиске авиабилетов (Avianca/LATAM/Skyscanner), подаче заявок на вакансии из реальных объявлений El Empleo/Computrabajo/LinkedIn, сравнении CDTs, симуляции кредитов/займов или сравнении банковских счетов в Колумбии. Требуется клиент, совместимый с MCP (Claude Desktop, OpenClaw и т. д.).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«MCP Colombia Hub — aggregates Colombian services via MCP protocol. Sou…»

MCP Colombia Hub — aggregates Colombian services via MCP protocol. Soulprint identity verification integrated — verify Colombian users before sensitive operations. Use when: searching MercadoLibre products, finding hotels via Booking.com (real-time prices), searching flights (Avianca/LATAM/Skyscanner), applying to jobs with real listings from El Empleo/Computrabajo/LinkedIn, comparing CDTs, simulating credits/loans, or comparing bank accounts in Colombia. Requires an MCP-compatible client (Claude Desktop, OpenClaw, etc.).

ClawHub Agent Skills автор: Manuel Felipe Arias v1.0.9 2 файла тело ≈ 1 791 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

MCP Colombia Hub — агрегирует колумбийские сервисы через протокол MCP.

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияИИ 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
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 15
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1791 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 527 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 25 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
    • +4Есть примеры (16 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is mostly coherent, but it should be reviewed because it handles identity/reputation tokens and job-application personal data with incomplete privacy and consent boundaries.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.