io.github.byPawel/tachibot-mcp

Multi-model AI orchestration 使用 31 工具、YAML 工作流、和 5 token-optimized profiles。

这个条目提供什么？

io.github.byPawel/tachibot-mcp 是 ChatHome Skills 收录的 MCP 条目，来源为 Official MCP Registry，质量分 67/100。作为 Model Context Protocol 服务器，它向 Claude、Cursor、Copilot 等兼容 MCP 的 LLM 客户端暴露可直接调用的工具，让 agent 的能力超出模型内置范围。该条目由 ChatHome Skills 的每日抓取从官方 registry 和 GitHub 发现查询中收录，每次运行都会重新核验仓库事实、新鲜度信号和安装元数据。质量分综合了官方 registry 收录情况、可用安装命令、许可证完整性、仓库活跃度和 GitHub star 趋势，完整算法说明见来源页。安装命令已列于上方，可直接复制使用。在将 io.github.byPawel/tachibot-mcp 加入生产 agent 工作流前，请核对上方的最近更新日期和仓库状态——下方事实快照是最近一次抓取的时点值。

事实快照

来源: Official MCP Registry
质量: 67/100
安装方式: npm
仓库: byPawel/tachibot-mcp
仓库更新: 2025年11月20日

安装命令

npx -y tachibot-mcp@2.0.5

安装方式: npm

运行此命令前，请先核对上游源码。

GitHub 项目

质量

仓库 Stars

仓库更新

2025年11月20日

质量分如何计算？

由六个维度加权得出，满分 100。
来源可信度（25）：是否收录于官方或精选 registry。
可安装性（25）：可直接运行的命令 > 已声明传输方式 > 仅源码。
维护活跃度（20）：最近推送时间；已归档条目此项为 0。
采用度（20）：仓库 star 数，按对数曲线计分。
文档完整性（10）与描述质量（10）：是否有已解析的 manifest 或 SKILL.md frontmatter，以及是否为真实描述而非占位文本。
某个来源结构上无法提供的维度（registry 不提供 star 和许可证）不计入该条目的平均分，而不是记为 0 分，因此不同来源的条目仍可横向比较。

MCP manifest

{
  "_meta": {
    "io.modelcontextprotocol.registry/official": {
      "status": "active",
      "isLatest": true,
      "updatedAt": "2025-11-20T21:38:25.23954Z",
      "publishedAt": "2025-11-20T21:38:25.23954Z",
      "statusChangedAt": "2025-11-20T21:38:25.23954Z"
    }
  },
  "server": {
    "name": "io.github.byPawel/tachibot-mcp",
    "$schema": "https://static.modelcontextprotocol.io/schemas/2025-10-17/server.schema.json",
    "version": "2.0.5",
    "packages": [
      {
        "version": "2.0.5",
        "transport": {
          "type": "stdio"
        },
        "identifier": "tachibot-mcp",
        "registryType": "npm",
        "environmentVariables": [
          {
            "name": "PERPLEXITY_API_KEY",
            "format": "string",
            "isSecret": true,
            "isRequired": true,
            "description": "Perplexity API key for web search, research, and reasoning (https://www.perplexity.ai/settings/api)"
          },
          {
            "name": "GROK_API_KEY",
            "format": "string",
            "isSecret": true,
            "isRequired": true,
            "description": "Grok/xAI API key for code analysis, debugging, and architecture (https://console.x.ai/)"
          },
          {
            "name": "OPENAI_API_KEY",
            "format": "string",
            "isSecret": true,
            "isRequired": true,
            "description": "OpenAI API key for GPT-5 analysis and comparison (https://platform.openai.com/api-keys)"
          },
          {
            "name": "GOOGLE_API_KEY",
            "format": "string",
            "isSecret": true,
            "description": "Google Gemini API key for brainstorming and code/text analysis (https://aistudio.google.com/apikey)"
          },
          {
            "name": "OPENROUTER_API_KEY",
            "format": "string",
            "isSecret": true,
            "description": "OpenRouter API key for Qwen3 Coder and other models"
          },
          {
            "name": "TACHIBOT_PROFILE",
            "format": "string",
            "description": "Tool profile selection: minimal, research_power, code_focus, balanced, or full (default: balanced)"
          }
        ]
      }
    ],
    "repository": {
      "url": "https://github.com/byPawel/tachibot-mcp",
      "source": "github"
    },
    "description": "Multi-model AI orchestration with 31 tools, YAML workflows, and 5 token-optimized profiles."
  }
}

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