data-fetching

qmd es una herramienta CLI de búsqueda e indexación local que permite a los desarrolladores indexar y buscar en archivos locales mediante búsqueda híbrida que combina BM25, embeddings vectoriales y reranking. Es compatible tanto con uso desde la línea de comandos como con modo MCP (Model Context Protocol) para integración con Claude. La herramienta utiliza Ollama para los embeddings y almacena los índices localmente, lo que la hace ideal para buscar documentación o bases de código directamente desde la terminal.

Esta habilidad ejecuta planes de implementación asignando un nuevo subagente para cada tarea independiente, con revisión de código entre tareas. Permite una iteración rápida mientras mantiene controles de calidad a través de este proceso de revisión. Úsala cuando trabajes en tareas mayormente independientes dentro de la misma sesión para garantizar un progreso continuo con verificaciones de calidad integradas.

La habilidad mcporter permite a los desarrolladores gestionar y llamar servidores del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) directamente desde Claude. Proporciona comandos para listar servidores disponibles, llamar a sus herramientas con argumentos, y manejar la autenticación y el ciclo de vida del daemon. Utiliza esta habilidad para integrar y probar la funcionalidad de servidores MCP en tu flujo de trabajo de desarrollo.

Esta habilidad despliega y orquesta agentes Vertex AI ADK utilizando el protocolo A2A, gestionando el descubrimiento de AgentCard, el envío de tareas y soportando herramientas como el Sandbox de Ejecución de Código y el Banco de Memoria. Permite construir sistemas multiagente con patrones de orquestación secuencial, paralela o en bucle en Python, Java o Go. Úsela cuando se le solicite desplegar agentes ADK u orquestar flujos de trabajo de agentes en Google Cloud.