MCPunk

MCPunk provides tools for performing Roaming RAG

Skills

Explore the skills and capabilities of this skillset.

get_task

Get a single task. Do not use this tool unless explicitly told to do so. After you complete the task, mark it as done by calling the `set_task_done` tool.

add_tasks

Add tasks to be completed by an LLM in the future. Do not add a task unless explicitly instructed to do so. When adding tasks, provide all required context. For example: step 1 set up the ~/git/p1 and ~/git/p2 repos projects step 2 load the diff with ref develop step 3 confirm that the function added in /examples/script.py is consistent with the existing /examples/other_script.py file. The common_prefix is prefixed to each task's action (if not None), it's provided to avoid having to repeat the common context for each task. Call this tool multiple times to add many tasks.

get_a_joke

Get a really funny joke! For testing :)

chunk_details

Get full content of a specific chunk. Returns chunk content as string. Common patterns: 1. Final step after find_matching_chunks_in_file finds relevant chunks 2. Examining implementations after finding definitions/uses

diff_with_ref

Return a summary of the diff between HEAD and the given ref. You probably want the ref to be the 'base' branch like develop or main, off which PRs are made - and you can likely determine this by viewing the most recently checked out branches.

mark_task_done

Set a task as done wth a specific outcome. You can call this multiple times to update the outcome.

configure_project

Configure a new project containing files. Each file in the project is split into 'chunks' - logical sections like functions, classes, markdown sections, and import blocks. After configuring, a common workflow is: 1. list_all_files_in_project to get an overview of the project (with an initial limit on the depth of the search) 2. Find files by function/class definition: find_files_by_chunk_content(... ["def my_funk"]) 3. Find files by function/class usage: find_files_by_chunk_content(... ["my_funk"]) 4. Determine which chunks in the found files are relevant: find_matching_chunks_in_file(...) 5. Get details about the chunks: chunk_details(...) Use ~ (tilde) literally if the user specifies it in paths.

list_all_files_in_project

List all files in a project, returning a file tree. This is useful for getting an overview of the project, or specific subdirectories of the project. A project may have many files, so you are suggested to start with a depth limit to get an overview, and then continue increasing the depth limit with a filter to look at specific subdirectories.

find_files_by_chunk_content

Step 1: Find files containing chunks with matching text. Returns file tree only showing which files contain matches. You must use find_matching_chunks_in_file on each relevant file to see the actual matches. Example workflow: 1. Find files: files = find_files_by_chunk_content(project, ["MyClass"]) 2. For each file, find actual matches: matches = find_matching_chunks_in_file(file, ["MyClass"]) 3. Get content: content = chunk_details(file, match_id)

find_matching_chunks_in_file

Step 2: Find the actual matching chunks in a specific file. Required after find_files_by_chunk_content or list_all_files_in_project to see matches, as those tools only show files, not their contents. This can be used for things like: - Finding all chunks in a file that make reference to a specific function (e.g. find_matching_chunks_in_file(..., ["my_funk"]) - Finding a chunk where a specific function is defined (e.g. find_matching_chunks_in_file(..., ["def my_funk"]) Returns array of {n: name, t: type, id: identifier, chars: length}

list_most_recently_checked_out_branches

List the n most recently checked out branches in the project

Configuration

Customize the skillset to fit your needs.
MCP Server

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Google アナリスト
Google Analytics 4 (GA4) プロパティを Google アナリストエージェントに接続するためのステップバイステップガイド。Google Cloud サービスアカウントの作成、Analytics Data API の有効化、GA4 ビューアーアクセスの付与、セッション、ユーザー、バウンス率、コンバージョンなどのサポートされているメトリックでエージェントを構成する方法を説明します。Bika.ai での GA4 データレポートの迅速なセットアップに最適です。
メールマーケティングアシスタント
リードを見つけ、3日間のフォローアップメールシーケンスを自動的に送信します。
オフィス文書ヘルパー
社内業務向けに設計されたAI仮想事務アシスタント。お知らせ、会議録、要約、フォーム、手順書、人事記録など、高品質な社内文書の迅速な作成をサポートします。
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ーンショットを分析し、エンゲージメントの傾向とディスカッションのハイライトを報告します。コミュニティのやり取りのスクリーンショットをアップロードすると、エージェントがエンゲメントレベル、主要なディスカッショントピック、および注目のハイライトを要約した明確なマークダウンレポートを生成します — コミュニティマネージャー、マーケター、製品チームに最適です。
要件文書ライター
製品や機能のアイデアについて教えてください。ユーザーストーリー、受け入れ基準、技術仕様などを含む包括的で詳細な要件文書の作成をお手伝いします。
X/Twitter アシスタント
AI駆動のTwitterアシスタントで、コンテンツクリエイターがAI製品の体験をバイラルツイートに変換します。自動ポリッシュ、スマートリサーチ、ワンクリック投稿機能を備えています。
チケットマネージャー
フォームやデータベースからのサポートチケットを収集、分析、管理し、効率的に追跡、優先順位付け、応答を支援します。
Discourse コミュニティマネージャー
Discourse コミュニティマネージャーエージェントは、ユーザーポストに対して明確で親しみやすく、構造化された返信を迅速に生成するのを支援し、コミュニティのモデレーションをより簡単かつプロフェッショナルにします。
カスタマーサポート文書作成者
カスタマーサポートチームが高品質なサポートドキュメント(FAQ、チケット返信、謝罪状、SOP)を作成するのを支援するAIアシスタント。内部リソースと顧客向け資料の両方の作成をガイドします。

Frequently Asked Questions

一言で説明:Bika.aiとは何ですか?
Bika.aiは何がそんなにユニークなのですか?
"BIKA" という略語は何を意味しますか?
Bika.aiはどのようにしてAI自動化を実現していますか?
Bika.aiは無料で使用できますか?
Bika.aiとChatGPT、GeminiなどのAIアシスタントとの違いは何ですか?
Bika.aiと多次元スプレッドシートの違いは何ですか?
Bika.aiでは、単一のテーブルのデータ量が数万行、数十万行に達し、関連参照が増えた場合、動作が遅くなりますか?
Bika.aiの「スペースステーション」とは何ですか?
支払い後、いくつの有料スペースを持っていますか?
「リソース」とは何ですか?
Bika.aiのチームはどのように「自社の製品を自ら使っている」のですか?
Bika.aiはどのようにして作業効率を向上させますか?
Bika.aiのAI自動化機能にはどのような特徴がありますか?
Bika.aiの自動化テンプレートとは何ですか?
Bika.aiはチーム協力と権限機能をサポートしていますか?

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