Stunt Double

Stunt Double MCP 服务

部署 AI 用户角色，以规模化验证用户旅程。在真实用户遇到问题之前，找出 UX 瓶颈。

Stunt Double 部署具有逼真用户角色的 AI Agent，以规模化验证用户旅程。创建演员，针对任意 Web 应用运行自动化工作流和清单，并在真实用户遇到问题之前发现阻碍点。可与 Claude、Linear、GitHub 和 Slack 集成。

目录

• 此仓库
• 快速开始：Claude Code、Claude Code 插件、技能、Claude、ChatGPT 和 Codex、Codex CLI、Gemini CLI、VS Code、OpenCode、Windsurf、其他客户端、Cursor
• 身份验证：连接可以访问的内容
• 可用工具：账户、工作区、搜索、项目、指南、演员、知识、对话、清单、工作流、反馈、GitHub、访谈、提示词、资源、Stunt Double 索引
• 示例提示词：演示目标
• 隐私政策
• 支持
• 传输
• MCP 注册表
• 链接
• 验证更改
• 许可证

此仓库

此仓库包含插件和 MCP 配置（Claude 使用的 .claude-plugin/plugin.json 和 .mcp.json、Cursor 使用的 .cursor-plugin/plugin.json、marketplace.json 和根目录 mcp.json，以及 MCP 注册表使用的 server.json），以及技能、Agent 和 Cursor 规则。这里没有 package.json，也没有可运行的服务端：MCP 端点由 Stunt Double 主代码库托管，地址为 https://app.stuntdouble.io/api/mcp。请参阅 CONTRIBUTING.md，了解如何验证编辑内容，以及如何避免将此文件夹误认为 Node 程序包。

快速开始

Claude Code

claude mcp add --transport http stuntdouble https://app.stuntdouble.io/api/mcp

Claude Code 插件

此仓库同时也是一个 Claude 插件：它将托管的 MCP 服务（.mcp.json）与 skills/ 中的技能和 agents/ 中的 Agent 打包在一起。

claude plugin marketplace add stunt-double/stuntdouble-mcp
claude plugin install stuntdouble@stuntdouble

技能（适用于任何 Agent）

skills/ 中的技能可通过 skills CLI 安装到 Claude Code、Cursor、Codex、OpenCode 以及其他可读取 SKILL.md 文件的 Agent 中。这些技能会调用上面的 MCP 服务，因此也要连接该服务。

npx skills add stunt-double/stuntdouble-mcp                          # pick from the list
npx skills add stunt-double/stuntdouble-mcp --skill verify-change     # just one

技能	功能说明
check-agent-readiness	使用 Stunt Double Index 检查 AI Agent（ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity 等）查找、理解网站并采取行动的能力，解释真实 Agent 会话得出的评分，与同类产品进行比较，并在修复后重新评分
check-brand	根据品牌和语气指南审核产品或网站
check-compliance	根据 Stunt Double 上的法律与合规要求检查产品（Cookie 同意、隐私政策和条款的访问、必需的披露、声明依据、取消订阅流程），并收集证据供法律顾问审查
check-continuity	检查 Stunt Double 上各个界面之间的一致性
check-design-system	根据 Stunt Double 上的设计系统审核在线产品
create-actor-panel	创建并配置 Stunt Double 角色（AI 人设），并添加知识条目，以模拟真实用户
design-review	收集多个 Stunt Double 角色对拟议设计或流程的反馈，开展设计评审
maintain-automations	修改现有的 Stunt Double 自动化流程或检查清单，同时保留运行历史记录：调整触发时间、编辑并重新连接工作流步骤、构建条件分支、就地更新检查项，以及暂停或退役不再需要的内容
run-qa-suite	运行完整的 Stunt Double QA 套件
run-user-interview	在 Stunt Double 上规划、配置并启动由 AI 参与者参与的结构化用户访谈，然后查看综合报告
run-ux-validation	通过运行 Stunt Double 工作流或检查清单来验证用户旅程，并报告结果
setup-guardrails	在 Stunt Double 上设置持续运行的防护措施
triage-feedback	跨项目审查、分类和管理 Stunt Double 反馈提交
verify-change	通过让 Stunt Double 角色体验受影响的用户流程，验证已发布或预览的代码更改；也可选择在拉取请求中报告结果

Claude（Web、桌面端、移动端）

前往 设置 → 连接器 → 添加自定义连接器，然后粘贴：

https://app.stuntdouble.io/api/mcp

ChatGPT 和 Codex

该代码库还附带一个 OpenAI 插件清单（.openai-plugin/plugin.json，采用 Agent Plugins 格式），其中包含目录列表、审核测试用例和发行说明。运行 node scripts/build-openai-plugin.mjs 会根据 OpenAI 的限制检查清单，并生成 dist/stuntdouble-openai-plugin.zip（采用门户接受的 Codex 布局：清单位于 .codex-plugin/plugin.json，包含用于托管服务的 .mcp.json、技能和徽标）；该文件将提交到插件提交门户。

在插件发布到目录之前，可在 ChatGPT 开发者模式（设置 → 应用 → 高级）中将其作为自定义连接器添加，并使用：

https://app.stuntdouble.io/api/mcp

清单运行和索引报告工具会在 ChatGPT（以及其他 MCP Apps 宿主，包括 Claude）中以卡片形式呈现。

Codex CLI

codex mcp add stuntdouble --url https://app.stuntdouble.io/api/mcp
codex mcp login stuntdouble

也可以手动将其添加到 ~/.codex/config.toml，然后运行 codex mcp login stuntdouble：

[mcp_servers.stuntdouble]
url = "https://app.stuntdouble.io/api/mcp"

Gemini CLI

gemini mcp add --transport http stuntdouble https://app.stuntdouble.io/api/mcp

也可以将其添加到 ~/.gemini/settings.json（或项目中的 .gemini/settings.json）：

{
  "mcpServers": {
    "stuntdouble": {
      "httpUrl": "https://app.stuntdouble.io/api/mcp"
    }
  }
}

在 Gemini CLI 中运行 /mcp auth stuntdouble 以登录。

VS Code（GitHub Copilot）

code --add-mcp '{"name":"stuntdouble","type":"http","url":"https://app.stuntdouble.io/api/mcp"}'

也可以将其添加到工作区中的 .vscode/mcp.json（或针对每个工作区运行 MCP: Open User Configuration）：

{
  "servers": {
    "stuntdouble": {
      "type": "http",
      "url": "https://app.stuntdouble.io/api/mcp"
    }
  }
}

这些工具会显示在 Copilot Chat 的 Agent 模式中。

OpenCode

将其添加到项目中的 opencode.json（或 ~/.config/opencode/opencode.json），然后运行 opencode mcp auth stuntdouble：

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "mcp": {
    "stuntdouble": {
      "type": "remote",
      "url": "https://app.stuntdouble.io/api/mcp"
    }
  }
}

Windsurf

将其添加到 ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json（或前往 Windsurf 设置 → Cascade → MCP 服务 → 查看原始配置）：

{
  "mcpServers": {
    "stuntdouble": {
      "serverUrl": "https://app.stuntdouble.io/api/mcp"
    }
  }
}

其他客户端

任何支持 Streamable HTTP 和 OAuth 的客户端都可以直接连接到 https://app.stuntdouble.io/api/mcp。对于只能运行本地（stdio）服务的客户端，可使用 mcp-remote进行桥接；它会处理 OAuth 登录：

{
  "mcpServers": {
    "stuntdouble": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://app.stuntdouble.io/api/mcp"]
    }
  }
}

Cursor

该代码库是一个 Cursor 插件：包含 .cursor-plugin/plugin.json 和 .cursor-plugin/marketplace.json、根目录下的 mcp.json（托管的 MCP 服务），以及 skills/ 中的技能、rules/ 中的规则和 agents/ 中的 Agent。插件的 logo 为 assets/logo.png。认证方式为采用 PKCE 的 OAuth 2.1；无需 API 密钥。

**作为插件安装（推荐）：**发布后，可从 Cursor 市场安装 Stunt Double。对于团队市场或本地克隆，可将此代码库添加为市场，然后安装 stuntdouble 插件；Cursor 会从默认文件夹中发现 MCP 服务、技能、规则和 Agent。

**仅使用 MCP（不含技能、规则或 Agent）：**将以下代码块添加到 Cursor 的 MCP 配置中：

• **项目本地：**项目根目录下的 .cursor/mcp.json。
• **全局（所有项目）：**macOS/Linux 上的 ~/.cursor/mcp.json（请参阅适用于你操作系统的 Cursor MCP 文档）。

{
  "mcpServers": {
    "stuntdouble": {
      "url": "https://app.stuntdouble.io/api/mcp"
    }
  }
}

远程服务只使用 url（系统会自动协商 Streamable HTTP）。"type": "streamable-http" 等额外键并不属于 Cursor 文档中规定的 mcp.json 格式，可能会导致插件验证失败。

server.json 文件是单独的 MCP 注册表清单，供 mcp-publisher 和目录列表使用；Cursor 安装程序不会使用它。

身份验证

系统会通过采用 PKCE 的 OAuth 2.1 自动处理身份验证。AI 客户端首次连接时，会打开浏览器窗口，让你登录并授权访问自己的 Stunt Double 账户。无需 API 密钥或令牌。

对于 Cursor，OAuth 重定向 URI 固定为 cursor://anysphere.cursor-mcp/oauth/callback（文档）。

连接可以访问的内容

服务只会以你的身份操作，绝不会超出你的权限。每个工具都会解析要操作的工作区，并在执行任何操作前检查你是否为其成员。因此，连接只能访问 list_workspaces 为你返回的工作区，而归档工作区无法访问。对于你不是成员的工作区，返回结果与工作区不存在时相同：“not found”。

这同样适用于 ID，不只是你传入的 workspace_id。如果工具接收其他对象的 ID（例如自动化步骤的检查清单、访谈参与者的角色），它会在存储或运行该对象前检查其是否属于同一工作区；否则会拒绝请求并返回“not found in this workspace”。拒绝请求时，绝不会透露该 ID 实际属于哪个工作区。

作用域只会进一步缩小权限，绝不会扩大权限。授权页面会列出连接请求的权限；获授 mcp:read 的令牌根本看不到写入或运行工具：这些工具不会出现在 tools/list 中，而不是显示出来后再拒绝请求。

作用域	允许的操作
mcp:read	读取你的工作区及其内容
mcp:write	在你的工作区中创建和编辑内容
mcp:run	启动检查清单运行、自动化运行和访谈（这些操作会消耗工作区运行额度）；重新运行你拥有的领域的 Stunt Double Index 评分；以及添加 Index 尚未跟踪的网站

可用工具

账户

工具	描述
get_me	此连接所代表的账户：ID、电子邮件、姓名、时区、通知渠道

通知渠道和时区是账户设置，而非工作区设置，因此在所有工作区中返回的结果都相同。创建定时工作流时，请传入 timezone；否则，“每个工作日早上 9 点”会按 UTC 时间执行。

工作区

工具	描述
list_workspaces	列出你的工作区
get_workspace	按 ID 或 slug 获取工作区详情，包括由管理员设置的控制项（settings）
list_workspace_members	列出工作区成员

get_workspace 会在 settings 中报告工作区的安全控制项：公开分享、反馈小组件、可自托管的工作进程以及网络策略。这些是管理员设置的上限，因此在此处关闭的功能无法针对单个项目重新开启。

搜索

工具	描述
search	搜索工作区中的项目、角色、清单、访谈、自动化、问题、目标、反馈、角色知识、洞察、设计评审、项目资源和对话。结果按相关性排序，并可使用可选筛选条件

search 接受 workspace_id，以及可选的 query、types 筛选条件、project_id 筛选条件和 limit（最多 50）。搜索词会按前缀匹配，因此输入部分词语即可。 省略 query 可浏览最近更新的条目。结果包含匹配获取工具所需的 id，因此通常比 列出某类实体后自行筛选更省事。创建任何内容前都应先使用它，查找已有的、能够胜任该任务的角色或 清单。

项目

工具	描述
list_projects	列出工作区中的项目
get_project	获取项目（由清单、工作流和反馈跟踪的产品）
create_project	创建项目（使用清单、工作流和反馈进行跟踪的产品）
list_project_mcp_servers	此项目的运行可访问的 MCP 服务

项目可以归档，但不能删除；归档项目在此处的所有工具中都会显示为缺失。在仪表板中注册 MCP 服务并将其关联到项目属于工作区管理员操作；使用 list_project_mcp_servers 可以检查运行实际可用的工具，再编写依赖这些工具的清单。

指南

团队要求产品遵循的长期规则：设计系统、语气、品牌、内容、无障碍、合规、安全、性能或共享知识。指南归 工作区 所有，并附加到适用的项目，因此一条规则可以适用于每个项目，无需重复输入。当前生效的所有规则都会呈现在该项目的每次清单检查、设计评审、访谈和分诊中。

工具	描述
list_workspace_guidelines	工作区指南库，以及每条规则适用的项目数量
add_workspace_guideline	向指南库添加规则，可选择将其附加到项目
update_workspace_guideline	编辑规则、将其关闭，或将其应用于工作区中的每次设计评审
remove_workspace_guideline	从指南库中移除规则，并将其从所有项目中解除附加
list_project_guidelines	本项目必须遵循的规则
add_project_guideline	记录规则，并要求本项目遵循该规则
set_project_guideline	将指南库规则附加到项目、解除附加，或在项目中将其关闭

两个开关决定规则是否对某个项目生效：指南库中的 enabled 和附件中的开关。list_project_guidelines 会将它们合并为一个 enabled，因此你无需分别判断两者。如果规则设置了 apply_to_design_reviews，那么从 Slack 或 Linear 发起的设计评审也必须遵循该规则，即使这些评审没有可供附加规则的项目。

将标准编纂为指南，而不是在每份清单中重复书写；编写新规则前，先搜索指南库：附加已有规则，就能让团队标准集中在一处编辑。

行动者

工具	描述
list_actors	列出工作区中的活跃行动者
get_actor	获取行动者详情，包括系统提示词和能力
create_actor	在工作区中创建新的行动者
update_actor	更新行动者名称、描述、系统提示词、能力或状态。将状态设为 "archived" 可软删除

知识

工具	描述
list_actor_knowledge	列出行动者的知识条目
add_actor_knowledge	向行动者添加知识条目
remove_actor_knowledge	移除知识条目

对话

工具	描述
list_conversations	列出对话，可选择按行动者筛选
get_conversation	获取包含消息的对话

检查清单

工具	说明
list_checklists	列出工作区中的检查清单
get_checklist	获取检查清单详情、检查项和最近的运行记录
get_checklist_run	获取检查清单运行记录及各检查项的结果
run_checklist	触发检查清单运行（异步）。返回运行 ID
create_checklist	创建基于浏览器的 QA 检查清单（通过项目或 URL 托管，包含执行者、说明和检查项）
update_checklist	更新检查清单（传入 checks 可替换全部检查项）
delete_checklist	删除检查清单及其检查项和运行记录

工作流

工作流是一个图，而不是列表：其步骤通过连接关系依次运行。步骤工具会维护这些连接，因此只需添加、移除和重新排序步骤即可构建工作流。只有在需要分支时才需要使用 connect_workflow_steps。

工具	说明
list_workflows	列出工作区中的工作流
get_workflow	获取工作流及其步骤、边、运行顺序和最近的运行记录
run_workflow	触发工作流运行（异步）。返回运行 ID
get_workflow_run	获取工作流运行记录及步骤级详情
create_workflow	创建工作流（多步骤自动化）
update_workflow	更新工作流的名称、说明或触发器
toggle_workflow	启用或暂停工作流
delete_workflow	删除工作流及其步骤和运行记录
add_workflow_step	添加步骤并将其连接到运行流程中
update_workflow_step	原地更改步骤类型或配置
remove_workflow_step	移除步骤并填补留下的空缺
reorder_workflow_steps	设置步骤的运行顺序
connect_workflow_steps	将一个步骤连接到另一个步骤，用于条件的 True 和 False 分支

反馈

工具	说明
list_feedback	列出项目的反馈，按时间从新到旧排序
get_feedback	获取反馈提交及其回复
update_feedback_status	更新反馈状态

GitHub

工具	说明
list_pull_requests	列出 GitHub 仓库的拉取请求
get_pull_request	获取 GitHub 拉取请求的详情（标题、作者、分支、统计数据）
comment_on_pr	在 GitHub 拉取请求中发表评论

访谈

结构化用户访谈：参与者或生成的用户画像会针对目标 URL，按照讨论指南（章节 + 问题/任务）进行讨论，随后 Stunt Double 综合归纳主题并提出建议。

工具	描述
list_interviews	列出工作区中的访谈，可按项目筛选
get_interview	获取访谈及其讨论指南（章节 + 条目）和参与者
create_interview	在项目中创建新的访谈（名称、目标 URL、研究简报）
update_interview	更新访谈的名称、目标 URL、研究简报或状态
add_interview_section	在讨论指南中添加章节
add_interview_item	在章节中添加问题或任务
add_interview_participant	添加参与者，可以是现有参与者，也可以是临时的 persona_spec
get_interview_participant	获取参与者信息，包括其本次运行的完整记录
get_interview_report	获取当前综合报告（摘要、主题、建议、各问题汇总）
launch_interview	启动访谈轮次（异步）。返回触发运行的 ID
regenerate_interview_report	对现有记录重新进行综合分析（异步）。返回触发运行的 ID

提示词

大多数 MCP 客户端（Claude、Claude Code、Cursor）会将这些提示词显示为斜杠命令。每个提示词都是一套独立的操作方案：要调用哪些工具、按什么顺序调用，以及如何汇报结果。

提示词	描述
validate_design	使用 AI 用户画像验证线上设计、原型或预览 URL（Figma Make、Claude artifact、v0、staging）
verify_change	通过让参与者走查受影响的流程，验证已发布或预览中的代码变更；也可选择在 PR 中发表评论
run_user_research	开展结构化的多用户画像访谈研究，并综合归纳主题和建议
triage_feedback	处理项目中的用户反馈：对反馈进行聚类，让参与者重现问题，并更新状态
setup_guardrails	为关键流程搭建检查清单，并设置在计划时间或部署/PR 事件发生时重新运行这些检查的工作流
check_brand	根据品牌和语气指南审核产品，并附上证据标记偏差
check_design_system	根据设计系统（排版、颜色、间距、组件）审核线上产品的渲染页面
check_compliance	检查产品是否符合法律和合规要求，并收集供法律顾问审核的证据
check_continuity	检查营销内容、产品、文档和电子邮件等不同渠道之间的一致性（定价、术语、承诺）
stuntdouble_guide	Stunt Double 使用指南：功能介绍、适用场景及完整工具目录

资源

客户端无需调用工具即可附加的只读上下文。指南和连接始终会列出；工作区资源需要 mcp:read，与返回这些数据的工具所需权限相同。

URI	MIME 类型	描述
stuntdouble://guide	text/markdown	Stunt Double 的功能、适用场景、完整工具目录以及如何轮询一次运行
stuntdouble://connection	application/json	连接代表的身份、持有的权限范围、这些权限解锁的工具，以及缺少的权限
stuntdouble://workspaces	application/json	连接可访问的工作区及你的角色（与 list_workspaces 返回的数据相同）
stuntdouble://workspaces/{workspace_id}/projects	application/json	一个工作区中的活跃项目，按最近打开时间从新到旧排列（与 list_projects 返回的数据相同）

resources/list 会为每个工作区包含一个项目条目，因此客户端无需展开模板即可浏览项目。

Stunt Double Index

Stunt Double Index 是一项公开排名，用于衡量 AI Agent 对网站的体验：每个受追踪的域名都会根据 HTTP 探测和实时 Agent 会话获得 0 到 100 分，每个 AI 提供商和基准任务各进行一次会话。Index 数据是公开数据，而非工作区数据，因此读取工具可以访问任何受追踪的网站。

工具	描述
get_index_report	网站的分数、等级、排名、类别和提供商分数、阻碍因素、未通过的探测检查，以及最近评分时间。未评分的网站会说明原因
list_index_sessions	评分所依据的 Agent 会话（默认显示最新运行结果，也可传入 run_id），包括状态、分数、证据、摘要和阻碍因素。可按 provider 或 category 筛选
search_index_domains	按域名或名称（query）查找网站，或浏览排行榜；也可以按 sector 筛选
request_index_rerun	为你拥有的域名重新评分（mcp:run）。立即进行新一轮探测，并在几分钟内完成约 24 个 Agent 会话
request_index_score	将 Index 尚未追踪的网站加入其中并进行首次评分（mcp:run）。默认执行轻量 HTTP 探测；include_agent_sessions 还会启动实时 Agent 会话

get_index_report、list_index_sessions 和 request_index_rerun 接受 domain，也可接受 project_id，以使用与该项目关联的 Index 域名（这会像读取任何项目一样检查你的成员资格）。domain 可以是完整 URL：协议、路径和开头的 www. 都会被去除。

只有域名所有者可以重新运行评分：已认领该域名的人，或在域名尚未被认领时，使用该域名工作邮箱的账户。一个域名每 10 分钟只能重新运行一次。重新运行后，每隔约 60 秒使用返回的 run_id 轮询 list_index_sessions，直到会话完成，然后读取 get_index_report。

任何已登录账户都可以使用 request_index_score。它只为公开 Web 域名评分，遵守 robots.txt 和 X-Robots-Tag 退出设置，也不会重新为 Index 已追踪的网站评分（会返回 already_tracked；此时请使用 request_index_rerun）。网站会显示在公开排行榜上。探测会在一分钟内完成；通过 include_agent_sessions 请求的 Agent 会话会占用共享的每日额度，因此可能会排队，延至当天稍后运行（此时 agent_sessions 的状态为 deferred 或 retrying）。可立即读取 get_index_report 获取探测分数；如果会话已启动，则使用 run_id 轮询 list_index_sessions。

读取工具无需账户： search_index_domains、get_index_report 和 list_index_sessions 也可通过 https://app.stuntdouble.io/api/mcp/index 以只读方式提供，无需登录。将任意 MCP 客户端连接到该 URL，并将 OAuth 字段留空。此接口只提供这三个工具，且无法解析 project_id，因此请传入 domain。request_index_rerun 和 request_index_score 需要使用已登录的服务端。

示例提示词

连接后可用于测试服务核心功能的四条提示词：

1. 验证流程：“创建一个清单，完成 https://checkout.demo.stuntdouble.io 上的结账流程并到达确认页面，然后运行清单并告诉我哪些检查未通过。”
2. 开展用户访谈：“围绕在 https://parlour.demo.stuntdouble.dev 上预订餐桌，设置一场包含三种角色（首次用餐者、常客和屏幕阅读器用户）的访谈，启动访谈并总结报告。”
3. 检查 Agent 就绪度：“根据 Stunt Double Index，AI Agent 使用 stripe.com 的表现如何？哪些类别拉低了它的评分？”
4. 分类整理反馈：“总结我主要项目中的未处理反馈，按主题分组，并将已修复的内容标记为已解决。”

演示目标

无需将服务指向你自己的产品，即可试用。以下公开演示应用包含供 Agent 查找的特意设置的缺陷，因此运行不会影响真实客户：

App	说明
checkout.demo.stuntdouble.io	Trailhead Outfitters：单页结账流程
flights.demo.stuntdouble.io	Skyline Fares：单程航班搜索、结果、预订和确认
parlour.demo.stuntdouble.dev	Ondine，位于 Parlour：包含订金的餐厅预订流程

隐私政策

该服务由 Stunt Double 托管，并以已登录用户的身份运行。它只会读取和写入该用户所属的工作区，且仅限于用户授予的 OAuth 权限范围（mcp:read、mcp:write、mcp:run）。除传递给每次工具调用的参数外，它不会读取你与 AI 客户端的对话，也不会访问客户端的记忆、聊天记录或文件。

通过该服务创建的数据（项目、Agent、清单、运行、访谈、反馈）会存储在你的 Stunt Double 工作区中，并依据 Stunt Double 隐私政策处理，其中涵盖数据收集、使用、存储、子处理方、保留期限及你的权利。你可以随时在 AI 客户端中断开连接，以撤销连接。

支持

• 电子邮件：[email protected]
• 帮助中心和文档：stuntdouble.io/support
• MCP 参考文档：stuntdouble.io/support/docs/api/mcp
• 安全问题报告：参见 SECURITY.md

传输方式

此服务使用 Streamable HTTP 传输。端点为：

https://app.stuntdouble.io/api/mcp

MCP Registry

该服务已列入官方 MCP Registry，名称为 io.stuntdouble/mcp-server，因此基于 Registry 的客户端和目录可以按名称找到它：

curl "https://registry.modelcontextprotocol.io/v0.1/servers?search=io.stuntdouble/mcp-server"

每个合并到 main 的版本都会自动发布到该 Registry（参见 CONTRIBUTING.md）。

链接

• 网站
• 文档
• MCP 服务参考文档
• 隐私政策
• 服务条款
• llms.txt

验证更改

在仓库根目录中运行：

node scripts/validate-json.mjs
npx --yes [email protected] --check README.md CONTRIBUTING.md SECURITY.md CHANGELOG.md mcp.json .mcp.json server.json .cursor-plugin/plugin.json .cursor-plugin/marketplace.json .claude-plugin/plugin.json .claude-plugin/marketplace.json

更多背景信息请参阅 CONTRIBUTING.md。GitHub Actions 会在推送和拉取请求时运行相同的检查。

许可证

MIT