Ghosty Studio docs

Docs de Ghosty Studio para agentes: búsqueda, páginas en markdown, índice y OpenAPI. Sin auth.

사용해야 할까요

품질 및 안전성

A
설명 품질
93%
스키마 완전성
70%
이름 품질
100%
오염 위험
100%
권한 일치
100%
프로토콜 준수
100%

발견 사항 (1)

  • LOWTool 'read_doc' description lacks action verbread_doc에서

도구 정의와 프로토콜 준수에 대한 자동 분석을 기반으로 합니다.

컨텍스트 비용

~327토큰 (도구 정의)
~356 B일반적인 응답 크기
최소한의 주의 영향 (128k 컨텍스트의 0.26%)

이는 서버의 도구가 모델의 컨텍스트에 로드될 때마다 소비되는 대략적인 토큰 수입니다. 수치가 높을수록 다른 작업에 사용할 수 있는 주의가 줄어듭니다.

설치

원클릭 설치

`claude_desktop_config.json` 파일에 다음을 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "docs": {
      "url": "https://www.ghosty.studio/mcp/docs"
    }
  }
}

원격 엔드포인트

https://www.ghosty.studio/mcp/docsstreamable-http

할 수 있는 일

도구 목록

도구 (4)

🟢 읽기 전용🟡 쓰기🔴 삭제⚪ 알 수 없음
🟢search_docs(query, locale)

Busca en la documentación de Ghosty Studio (búsqueda léxica por título, encabezados y texto). Devuelve hasta 8 páginas con slug, título, sección, fragmento y URL. Úsala antes de read_doc.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "query": {
      "type": "string",
      "description": "Palabras clave, p. ej. «PKCE», «WhatsApp», «skills»."
    },
    "locale": {
      "type": "string",
      "enum": [
        "es",
        "en"
      ],
      "description": "Idioma de la doc. Default: es."
    }
  },
  "required": [
    "query"
  ]
}
🟢read_doc(slug, locale)

Devuelve una página completa de la documentación en markdown, por su slug (p. ej. «api/autenticacion», «configurar»).

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "slug": {
      "type": "string"
    },
    "locale": {
      "type": "string",
      "enum": [
        "es",
        "en"
      ]
    }
  },
  "required": [
    "slug"
  ]
}
🟢list_docs(locale)

Lista todas las páginas de la documentación agrupadas por sección, con slug, título y descripción.

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "locale": {
      "type": "string",
      "enum": [
        "es",
        "en"
      ]
    }
  }
}
⚪openapi

Devuelve la especificación OpenAPI 3.1 de la API pública de Ghosty Studio (YAML).

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {}
}

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