AB meo-mai-moi-mcp
Подключайтесь, авторизуйтесь и безопасно используйте Meo Mai Moi через шлюз OAuth MCP для профилей питомцев, записей об уходе и здоровье, привычек, микрочипов, обмена информацией, пристройства или передачи, профилей помощников, сообщений, групп, финансов питомцев, уведомлений и рабочих процессов учётной записи. Используйте, когда пользователь просит агент с поддержкой OAuth, такой как Codex, Cursor или OpenClaw, подключить или авторизовать Meo Mai Moi, управлять данными Meo, выбирать области действия или предустановки, перечислять питомцев, координировать уход за питомцами или автоматизировать рабочий процесс, связанный с питомцами. В OpenClaw настройте нативный вход MCP, завершите OAuth, протестируйте и попросите пользователя начать новую сессию перед первым вызовом Meo. Не используйте для прямых интеграций через REST API или личные токены; используйте отдельный навык meo-mai-moi вместо этого.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Connect, authorize, and safely use Meo Mai Moi through its OAuth MCP g…»
Connect, authorize, and safely use Meo Mai Moi through its OAuth MCP gateway for pet profiles, care and health records, habits, microchips, sharing, rehoming or placement, helper profiles, messages, groups, pet finances, notifications, and account workflows. Use when a user asks an OAuth-capable agent such as Codex, Cursor, or OpenClaw to connect or authorize Meo Mai Moi, manage Meo data, choose scopes or presets, list pets, coordinate pet care, or automate a pet-related workflow. In OpenClaw, configure the native MCP entry, complete OAuth, probe, and have the user start a new session before the first Meo call. Do not use for direct REST API or personal-token integrations; use the separate meo-mai-moi skill instead.
Подключайтесь, авторизуйтесь и безопасно используйте Meo Mai Moi через шлюз OAuth MCP для профилей питомцев, записей об уходе и здоровье, привычек…
Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу
Как улучшить
- 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: 6. 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 73/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 22
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 956 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
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 725 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.