Integrations
Allows creation and management of prompt templates from markdown files in the 'prompts' folder, with variable templating support using {{variable}} format
Provides web search results with summaries through perplexity.io as a tool for AI agents
Server implementation that exposes customizable prompt templates, resources, and tools for AI-assisted development
Protocolo de contexto de modelo (MCP) Servidor Python para usar con continue.dev
Servidor MCP que expone plantillas de avisos, recursos y herramientas personalizables. Utiliza FastMCP para ejecutarse como aplicación de servidor.
Dependencias, compilación y ejecución administradas por la herramienta uv.
Funcionalidad proporcionada
indicaciones
Avisos creados a partir de archivos Markdown en la carpeta de prompts . Se puede agregar contenido adicional mediante plantillas, con nombres de variables en formato {{variable}}. Lista inicial de avisos:
- Revisar código creado por otro llm
- Verifique la legibilidad del código y confirme con las reglas de Código Limpio
- Utilice un LLM conversacional para centrarse en una idea
- Termine al final de la lluvia de ideas para guardarlo como archivo
spec.md - Desarrollo impulsado por pruebas, para crear pruebas a partir de especificaciones
- Redactar un plano detallado, paso a paso, para el proyecto de construcción a partir de las especificaciones.
recursos
NOTA: continuar no entiende plantillas, por lo que el nombre del recurso debe contener toda la información. El nombre del recurso se deja tal como aparece en el mensaje, de modo que no confunda a llm.
- Extraer el contenido de la URL como Markdown
- Documentación completa sobre las bibliotecas, preferiblemente desde llms-full.txt
- Estructura y contenido completo del proyecto, creado por
CodeWeaweroRepomix
herramientas
- Búsqueda web, utilizando
serpero - Resultados de búsqueda web con resumen, por
perplexity.io - encontrar pruebas perdidas
- ejecutar pruebas unitarias y recopilar errores
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Un servidor Python que implementa el Protocolo de Contexto de Modelo para proporcionar plantillas de indicaciones, recursos y herramientas personalizables que mejoran las interacciones de LLM en el entorno continue.dev.