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DocsMCP est un serveur Model Context Protocol (MCP) qui offre aux grands modèles de langage (LLMs) un accès en temps réel à la documentation locale et distante, améliorant les flux de travail des développeurs et l'assistance par IA grâce à une recherche de documentation instantanée et contextuelle.
Le serveur MCP Cloudflare fait le lien entre les assistants IA et les services cloud de Cloudflare, permettant l’automatisation en langage naturel des configurations, journaux, builds et documentation. Intégrez facilement les API Cloudflare et l’observabilité dans des workflows pilotés par l’IA avec une configuration sécurisée et robuste.
MCP Discovery est un outil en ligne de commande basé sur Rust qui automatise la découverte et la documentation des capacités, outils et ressources des serveurs MCP. Il génère une documentation complète et à jour en formats Markdown, HTML ou texte, pour une intégration fluide dans les workflows des développeurs et les pipelines CI.
Le Microsoft Docs MCP Server offre un accès en temps réel et fiable à la documentation Microsoft pour les assistants IA, les IDE et les outils de développement. Améliorez vos flux de travail grâce à un contenu à jour et digne de confiance provenant de Microsoft Learn, Azure, Microsoft 365 et bien plus.
Le serveur MCP ScreenshotOne relie les assistants IA à l’API ScreenshotOne, permettant la capture automatisée de captures d’écran de sites web pour le développement, la QA, le reporting et la documentation. Intégrez un contexte visuel en temps réel à vos flows FlowHunt de façon sécurisée et efficace.
Le serveur MCP Starwind UI intègre des outils de développement spécifiques à Starwind UI avec des assistants IA, permettant l’automatisation de la création de projets, la gestion des composants, la récupération de documentation et la détection du gestionnaire de paquets pour optimiser les workflows de développement d’interface utilisateur.
Le serveur OpenAPI MCP connecte les assistants IA avec la capacité d'explorer et de comprendre les spécifications OpenAPI, offrant un contexte API détaillé, des résumés et des informations sur les points de terminaison pour les développeurs et les LLM sans exécution directe des endpoints.
Le serveur LLM Context MCP fait le lien entre les assistants IA et des projets de code ou de texte externes, permettant des workflows contextuels pour la revue de code, la génération de documentation et l’exploration de projet via le Model Context Protocol (MCP).
Le serveur MCP Azure Wiki Search permet aux agents IA et aux développeurs de rechercher et de récupérer du contenu du wiki Azure DevOps, facilitant ainsi l'accès à la documentation interne et aux bases de connaissances via la spécification MCP.
Le serveur OpenAPI Schema Explorer MCP permet un accès structuré et efficace aux spécifications OpenAPI/Swagger en tant que ressources MCP, reliant les assistants IA et les développeurs à la documentation API pour l'exploration, la validation de schémas et l'automatisation.
Le serveur MCP Inkeep connecte les assistants IA et les outils de développement à la documentation produit à jour gérée dans Inkeep, permettant une récupération directe, sécurisée et efficace du contenu pertinent pour les workflows RAG, les chatbots et les solutions d’onboarding.
Le serveur MCP Schéma GraphQL permet aux assistants IA et aux développeurs d'explorer, d'analyser et de documenter des schémas GraphQL de manière programmatique. Doté d'une suite d'outils puissants, il facilite la découverte du schéma, l'inspection des types, la recherche de champs et les recherches basées sur des motifs, rationalisant ainsi l'intégration d'API et les workflows de documentation.
Le serveur MCP Schéma OpenAPI expose des spécifications OpenAPI aux grands modèles de langage, permettant l'exploration d'API, la recherche de schémas, la génération de code et la revue de sécurité en fournissant un accès structuré aux endpoints, paramètres et composants.
Intégrez vos agents IA à la documentation Outline en utilisant le serveur Outline MCP. Activez la recherche documentaire, la gestion de contenu, la gestion des collections et les workflows de commentaires directement dans FlowHunt, améliorant ainsi la gestion des connaissances organisationnelles et la productivité des développeurs.
Le serveur Scrapling Fetch MCP permet aux assistants IA et chatbots d’accéder au contenu texte et HTML de sites web dotés de protections contre les robots, rendant possible la récupération de documentation et de ressources de référence pour améliorer les flux de développement.
Le composant Note dans FlowHunt vous permet d'ajouter des commentaires et de la documentation directement dans votre workflow. Utilisez-le pour clarifier, annoter ou fournir des instructions au sein de votre flow, afin de rendre les automatisations complexes plus faciles à comprendre et à maintenir.
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