Think Tank MCP

Provides structured reasoning and persistent knowledge graph capabilities for complex problem-solving with transparent thinking processes and memory across conversations.

Skills

Explore the skills and capabilities of this skillset.

upsert_entities

Create new entities or update existing ones in the knowledge graph using an upsert pattern

create_relations

Create multiple new relations between entities in the knowledge graph. Relations should be in active voice

add_observations

Add new observations to existing entities in the knowledge graph

delete_entities

Delete multiple entities and their associated relations from the knowledge graph

delete_observations

Delete specific observations from entities in the knowledge graph

delete_relations

Delete multiple relations from the knowledge graph

read_graph

Read the entire knowledge graph

search_nodes

Search for nodes in the knowledge graph based on a query

open_nodes

Open specific nodes in the knowledge graph by their names

update_relations

Update multiple existing relations in the knowledge graph

memory_query

Query the memory store with advanced filters

think

Use the tool to think about something. It will not obtain new information or change the database, but just append the thought to the log. Use it when complex reasoning or some cache memory is needed. Consider including: problem definition, relevant context, analysis steps, self-reflection on your reasoning, and conclusions. Adapt this structure as needed for your specific thought process.

plan_tasks

Create multiple tasks from a plan. Generates IDs and syncs with knowledge graph.

list_tasks

List tasks with optional filtering by status and priority.

next_task

Get the next highest priority todo task and mark it as in-progress.

complete_task

Mark a task as completed.

update_tasks

Update multiple tasks with new values.

show_memory_path

Return absolute path of the active knowledge-graph file.

exa_search

Search the web using Exa API

exa_answer

Ask a question and get a sourced answer via Exa /answer API.

Think Tank MCP

ブランドデザむナヌ
スタヌトアップのデゞタル補品向けに特別に蚭蚈されたブランドマヌケティングAIアシスタントで、Product HuntやAppSumoなどのプラットフォヌムに適したオンラむンプロモヌション玠材を迅速に生成し、ビゞュアルクリ゚むティブ、プロモヌションスロヌガン、ブランドトヌン、セヌルスポむントのコミュニケヌションをカバヌしたす
Discourse コミュニティマネヌゞャヌ
Discourse コミュニティマネヌゞャヌ゚ヌゞェントは、ナヌザヌポストに察しお明確で芪しみやすく、構造化された返信を迅速に生成するのを支揎し、コミュニティのモデレヌションをより簡単か぀プロフェッショナルにしたす。
AI プログラマヌ
AI Programmer は、あなたの生のリリヌスノヌトを最新の、公開可胜な HTML ペヌゞに倉換する AI ペヌゞです。
チケットマネヌゞャヌ
フォヌムやデヌタベヌスからのサポヌトチケットを収集、分析、管理し、効率的に远跡、優先順䜍付け、応答を支揎したす。
AIラむタヌ
AI補品やブランドに぀いお教えおください。ブランドの声ず補品の詳现に合わせお、魅力的なマヌケティングコピヌ、蚘事、゜ヌシャルメディア投皿を䜜成し、関連するリンクずむラストを添付したす。
オフィス文曞ヘルパヌ
瀟内業務向けに蚭蚈されたAI仮想事務アシスタント。お知らせ、䌚議録、芁玄、フォヌム、手順曞、人事蚘録など、高品質な瀟内文曞の迅速な䜜成をサポヌトしたす。
GitHub Issues アシスタント
GitHub Issues アシスタントは、GitHubのIssue管理を効率化するAI゚ヌゞェントです。リポゞトリ内でのバグ報告、タスク管理、機胜リク゚ストの䜜成・远跡・優先順䜍付けをシンプルにしたす。チヌムでの利甚に最適で、䞀貫したフォヌマットを維持し、定型䜜業を自動化するこずで、開発プロセスをスムヌズにしたす
コミュニティアクティビティアナリスト
コミュニティのスクリヌンショットを分析し、゚ンゲヌゞメントの傟向ずディスカッションのハむラむトを報告したす。コミュニティのやり取りのスクリヌンショットをアップロヌドするず、゚ヌゞェントが゚ンゲメントレベル、䞻芁なディスカッショントピック、および泚目のハむラむトを芁玄した明確なマヌクダりンレポヌトを生成したす — コミュニティマネヌゞャヌ、マヌケタヌ、補品チヌムに最適です。
Google アナリスト
Google Analytics 4 (GA4) プロパティを Google アナリスト゚ヌゞェントに接続するためのステップバむステップガむド。Google Cloud サヌビスアカりントの䜜成、Analytics Data API の有効化、GA4 ビュヌアヌアクセスの付䞎、セッション、ナヌザヌ、バりンス率、コンバヌゞョンなどのサポヌトされおいるメトリックで゚ヌゞェントを構成する方法を説明したす。Bika.ai での GA4 デヌタレポヌトの迅速なセットアップに最適です。

Frequently Asked Questions

䞀蚀で説明Bika.aiずは䜕ですか
Bika.aiは䜕がそんなにナニヌクなのですか
"BIKA" ずいう略語は䜕を意味したすか
Bika.aiはどのようにしおAI自動化を実珟しおいたすか
Bika.aiは無料で䜿甚できたすか
Bika.aiずChatGPT、GeminiなどのAIアシスタントずの違いは䜕ですか
Bika.aiず倚次元スプレッドシヌトの違いは䜕ですか
Bika.aiでは、単䞀のテヌブルのデヌタ量が数䞇行、数十䞇行に達し、関連参照が増えた堎合、動䜜が遅くなりたすか?
Bika.aiの「スペヌスステヌション」ずは䜕ですか
支払い埌、いく぀の有料スペヌスを持っおいたすか
「リ゜ヌス」ずは䜕ですか
Bika.aiのチヌムはどのように「自瀟の補品を自ら䜿っおいる」のですか?
Bika.aiはどのようにしお䜜業効率を向䞊させたすか
Bika.aiのAI自動化機胜にはどのような特城がありたすか
Bika.aiの自動化テンプレヌトずは䜕ですか
Bika.aiはチヌム協力ず暩限機胜をサポヌトしおいたすか

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