Skip to main content
Glama
aidesignblueprint

AI Design Blueprint Doctrine

Official

Интеграции AI Design Blueprint

integrations MCP server

Официальные интеграции и устанавливаемая доктрина для AI Design Blueprint в MCP, правилах IDE, файлах промптов и средах выполнения агентов.

Что находится в этом репозитории

  • shared/: файлы доктрины для различных инструментов

  • mcp/: публичная конфигурация MCP и заметки по использованию

  • docs/setup/: руководства по настройке для каждого инструмента

  • cursor/, windsurf/, github-copilot/, gemini/: файлы инструкций для конкретных провайдеров

  • open-weights/: статические наборы промптов для рабочих процессов с открытыми весами и локальными моделями

  • exports/: структурированный экспорт доктрины

Related MCP server: FleetQ

Публичный контракт

Канонические публичные эндпоинты:

  • Сайт: https://aidesignblueprint.com

  • MCP: https://aidesignblueprint.com/mcp

  • Документация для разработчиков: https://aidesignblueprint.com/en/for-agents

Быстрый старт

  1. Выберите руководство по настройке в docs/setup/.

  2. Добавьте соответствующий файл или конфигурацию MCP в свой репозиторий или клиент.

  3. При использовании MCP выполните инициализацию по адресу https://aidesignblueprint.com/mcp.

  4. Выполните первый проверочный вызов:

    • clusters.list()

  5. Затем выполните второй проверочный вызов:

    • examples.search(query="orchestration visibility steering", limit=3)

Публичные инструменты MCP

Инструменты публичного получения данных (разрешен анонимный доступ, только чтение)

  • principles.list(cluster?)

  • clusters.list()

  • principles.get(slug)

  • clusters.get(slug)

  • examples.get(slug)

  • principles.search(query, limit?)

  • examples.search(query, principle_ids?, difficulty?, library?, limit?)

  • assets.list()

  • guides.list()

  • guides.get(slug)

  • guides.search(query, limit?)

Инструменты публичных сигналов (разрешен анонимный доступ, запись по выбору)

  • signals.report(event_type, surface_used?, brief_context?, perceived_value?, workflow_stage?, would_recommend?, team_size?) — записывает момент получения ценности; предлагайте только после того, как пользователь явно выразил, что что-то было полезным; никогда не вызывайте автоматически или без уведомления

  • signals.feedback(task_type?, surface?, rating_clarity?, rating_usefulness?, what_helped?, what_missing?, would_use_again?, contact_email?, permission_to_follow_up?) — явная качественная обратная связь; вызывайте только тогда, когда пользователь явно просит оставить отзыв

Инструменты сигналов записывают только те структурированные поля, которые вы передаете. Никакие промпты, код или содержимое файлов не сохраняются. Полную информацию об обработке данных см. в политике конфиденциальности.

Защищенные инструменты (требуется аутентификация, не являются частью пути анонимной настройки)

  • me.learning_path()

  • me.coaching_context()

  • architect.validate(implementation_context, ..., private_session?) — Pro/Teams; установите private_session=true, чтобы пропустить все логирование на стороне сервера для этого вызова

  • team.summarize(days_back?, private_session?) — Pro/Teams; рефлексия использования и рекомендуемые следующие активы

  • me.add_evidence(course_slug, stage_id, note)

Правила обратной связи и сигналов ценности

  • Вызывайте signals.report только после того, как пользователь четко выразил, что что-то было полезным. Никогда не вызывайте автоматически или без уведомления. Предлагайте не чаще одного раза за сессию после явного сигнала об успехе.

  • Вызывайте signals.feedback только тогда, когда пользователь явно просит оставить отзыв. Никогда не запрашивайте его проактивно.

  • Никогда не включайте проприетарный код, содержимое файлов или секреты в brief_context.

Значки управления

Покажите, что ваш агент или репозиторий следует доктрине Blueprint.

Бесплатный значок — вставьте в свой README.md (учетная запись не требуется):

[![AI Design Blueprint](https://aidesignblueprint.com/api/badge/free.svg)](https://aidesignblueprint.com)

Pro-значок — запустите architect.validate() через MCP. Ответ включает run_id, badge_url и review_url:

[![AI Design Blueprint](https://aidesignblueprint.com/api/badge/run/<run_id>.svg)](https://aidesignblueprint.com/en/readiness-review/<run_id>)

Pro-значок отображает ваш уровень (Governed · X/Y или Reviewed · X/Y) и ведет на страницу публичного обзора готовности. Требуется учетная запись Pro или Beta.

Чего здесь пока намеренно нет

  • нет публичной схемы OpenAPI

  • нет публичного контракта HTTP API, кроме MCP и статических активов

  • нет CLI-установщика

  • нет спекулятивных дистрибутивов для конкретных партнеров

Источник истины

Этот репозиторий предназначен для отражения канонического публичного контракта, уже опубликованного на aidesignblueprint.com.

Перед публикацией изменений здесь убедитесь, что:

  • /mcp

  • /llms.txt

  • /agent-assets/[slug]

  • /en/for-agents

остаются согласованными с файлами, зафиксированными в этом репозитории.

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
A
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
2dRelease cycle
3Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

  • A
    license
    A
    quality
    B
    maintenance
    A Model Context Protocol server that fetches up-to-date, version-specific documentation and code examples from libraries directly into LLM prompts, helping developers get accurate answers without outdated or hallucinated information.
    Last updated
    2
    1,139,612
    60,192
    MIT
  • A
    license
    A
    quality
    A
    maintenance
    AI Agent Mission Control — 200+ MCP tools across 31 domains. Manage agents, experiments, workflows, crews, skills, tools, credentials, approvals, signals, budgets, marketplace, knowledge bases, chatbots, and more. Self-hosted, open-source (AGPL-3.0). Supports stdio + Streamable HTTP/SSE with OAuth 2.0 auth.
    Last updated
    34
    56
    AGPL 3.0

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/aidesignblueprint/integrations'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server