AI Blocks

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

• Conexión: Se ejecuta en la nube
• Transporte: Streamable HTTP
• Categoría: Búsqueda y memoria de IA

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Necesitas

• Se ejecuta en la nubeNo hay nada que instalar; se conecta por internet

¿Qué app usas?

https://useaiblocks.com/mcp

claude mcp add --transport http library https://useaiblocks.com/mcp

{
  "mcpServers": {
    "library": {
      "url": "https://useaiblocks.com/mcp"
    }
  }
}

{
  "servers": {
    "library": {
      "type": "http",
      "url": "https://useaiblocks.com/mcp"
    }
  }
}

https://useaiblocks.com/mcp

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Nombres y descripciones de las herramientas tal como los informó el servidor el 6 nov 2026. Los escribió el creador, no nosotros; los mostramos como texto sin formato.

• start_outcome

  The front door for any goal or problem the owner states, in their own words. Returns a new engagement waiting for its brief, the next step and the files for outcomes/ /, with METHOD.md (brief frame with examples, research protocol, composition and run rules). include_example adds

• advance_outcome

  Apply one event to an engagement. Before the run: brief (the pinned-down outcome), plan (research and the composed plan, checked against our rules and the live catalogue), approve_plan (owner only). During the run: data, start, complete (with outputs and checks), approve (owner o

• record_outcome_decision

  Record what the owner chose, the options considered (best-ranked first), what they passed over and why. Passing over the top option needs a reason. Returns a line for decisions.jsonl and, if a durable rule was stated, a learning candidate with where to save it.

• record_outcome_experiment

  Register a test before it goes live (action register: change, metric, baseline, window, minimum volume, guardrails), then close it (action close: observed, volume, guardrail results, verdict). Low volume forces INCONCLUSIVE; a broken guardrail is never a WIN. Returns a line for e

• read_back_outcome_experiment

  Without a reading: the read-back schedule for every open experiment and a routine prompt for a host scheduler (Claude Code scheduled task or cron), set up only if the owner agrees. With a reading: compares it with the registered baseline, minimum volume and guardrails; flags a gu

• prepare_outcome_pattern

  After a finished round, returns the exact anonymised PATTERN.json the owner would share (names, figures, links and contact details removed) and its sha256. Only if the owner says yes to that file, call again with consent to get PATTERN-SUBMISSION.json for review by a person at AI

• find_specialist

  Find worker candidates for a deliverable. Compare their remit and outputs, then use prepare_specialist to onboard the chosen worker. Keep unrelated private context out of discovery.

• prepare_specialist

  Supply role_id only to load a complete base specialist: README, setup, SOUL, intake, playbook, handoff and best-practice files, pinned methods and a full ZIP download. The host AI asks task and output questions in the conversation; no website context form is required. Optionally

• search_library

  Find one item for a task (for a whole business goal, use start_outcome). Find skills, workflows, agents, prompts, minds, AI tools and mini tools by keywords and intent. Filters: type, job, level, tested, since (what's new). With no query, a job or since browses. Returns compact r

• plan_workflow

  Find candidate steps for a multi-step job; these are suggestions, not a complete context-validated plan. First use the current chat, supplied files and authorized me.md (get_me when available) to form a task brief: outcomes, formats, audience, constraints, available inputs and ch

• get_skill

  Retrieve a skill. Concise (default): summary, inputs, outputs, how to use, file list with hashes, and step_map (what usually goes before and after it and the input each passes on). response_format detailed adds the full SKILL.md instructions and resource links; use it before runn

• get_workflow

  Retrieve a public workflow, its declared order and skill references, plus handoff_check: which step passes each input to which, and which inputs the user gives. Returns a diagram you can show the user (Mermaid; detailed adds a text outline) and open_in_builder, a link that opens

• get_resource

  Read one inventoried resource at an exact skill revision. Text returns bounded ordered chunks; follow next_offset until null and verify full character coverage. Binary files return a download descriptor for the host to retrieve and verify. Paths are archive-relative, never arbitr

• prepare_workflow

  Check a workflow, or a change to one. Call it whenever the user wants to see, check or change a workflow (swap, add, remove or reorder steps), and before showing any plan. Quick check: send slugs, the step ids in order (from get_workflow steps or plan_workflow), with an optional

• get_item

  Get one item of any kind by the id from search_library: an agent, prompt, mind, AI tool or mini tool (skills and workflows work too). Concise (default): what it does, inputs and outputs, how to use it, files or links, and for AI tools the price, limits and when we last checked. r

• search

  Search AI Blocks in the shape ChatGPT deep research and company knowledge use: results with id, title and url. Read one with fetch. search_library does the same with filters and one-line summaries.

• fetch

  Read one item by the id from search (such as skill/ad-angle-planner): its full text (the SKILL.md, or the AI tool or mini tool record), url to cite and metadata. Text over 48,000 characters is cut; metadata.rest says how to read the rest.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 6 nov 2026

• ! Precaución

  El creador coincide con el repo

  El registro no indica ningún repo de código fuente, así que no podemos relacionar a quien lo publicó (useaiblocks.com) con el código

• … Aún sin revisar

  Sigue en mantenimiento

  Todavía no hemos leído este repo en GitHub

• … Aún sin revisar

  Tiene licencia

  Todavía no hemos leído este repo en GitHub

• ✓ Superada

  El endpoint responde

  Respondió en 481 ms (HTTP 200)

• – No aplica

  Inicio de sesión con OAuth

  No hace falta iniciar sesión

• ✓ Superada

  Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

  Leímos 17 descripciones de herramientas y no encontramos instrucciones ocultas para la IA

Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi

• Más estrellas que el 0% de los otros 7243 servidores de esta categoría
• Publicado en el registro más recientemente que el 97% de los otros 7243 servidores de esta categoría
• Revisiones básicas iguales o mejores que el 40% de los otros 7243 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

README del creador

No se encontró un README en el repo