AI Design Blueprint Doctrine
OfficialИнтеграции AI Design Blueprint
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 инструментовmcp/: публичная конфигурация MCP и заметки по использованиюdocs/setup/: руководства по настройке для каждого инструментаcursor/,windsurf/,github-copilot/,gemini/: файлы инструкций для конкретных провайдеровopen-weights/: статические наборы промптов для рабочих процессов с открытыми весами и локальными моделямиexports/: структурированный экспорт доктрины
Related MCP server: FleetQ
Публичный контракт
Канонические публичные эндпоинты:
Сайт:
https://aidesignblueprint.comMCP:
https://aidesignblueprint.com/mcpДокументация для разработчиков:
https://aidesignblueprint.com/en/for-agents
Быстрый старт
Выберите руководство по настройке в
docs/setup/.Добавьте соответствующий файл или конфигурацию MCP в свой репозиторий или клиент.
При использовании MCP выполните инициализацию по адресу
https://aidesignblueprint.com/mcp.Выполните первый проверочный вызов:
clusters.list()
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 уведомленияsignals.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; установитеprivate_session=true, чтобы пропустить все логирование на стороне сервера для этого вызоваteam.summarize(days_back?, private_session?)— Pro/Teams; рефлексия использования и рекомендуемые следующие активыme.add_evidence(course_slug, stage_id, note)
Правила обратной связи и сигналов ценности
Вызывайте
signals.reportтолько 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.feedbackтолько 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):
[](https://aidesignblueprint.com)Pro-значок — запустите architect.validate() через MCP. Ответ включает run_id, badge_url и review_url:
[](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.
Maintenance
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
- AlicenseAqualityBmaintenanceA 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 updated21,139,61260,192MIT
- AlicenseAqualityAmaintenanceAI 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 updated3456AGPL 3.0
- AlicenseAqualityAmaintenanceThe interface protocol for AI agents. 8 kernel primitives + 16 stdlib operations to operate any interface. Forge once, run forever — zero AI at runtime. 81 skills across 41 sites.Last updated1112MIT
- AlicenseAqualityCmaintenanceProvides AI agents with direct access to the Ray Group DeFi UX rubric, named patterns, and cognitive-bias glossary for grounded UX assessments of DeFi protocols.Last updated5MIT
Related MCP Connectors
Read-only tools over the Safer Agentic AI framework: 238 patterns + 14 heuristics.
Design-system contract verification, scoring, and review tools for AI agents.
Search harness engineering, agentic AI patterns, architectures, governance and agent taxonomy.
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
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