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AI-Tools

Skills​

SVAR Skills funktionieren mit KI-Coding-Agenten, die die SKILL.md-Konvention unterstützen, darunter Claude Code, Cursor, OpenAI Codex CLI und Gemini CLI.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um den Skill zu installieren:

npx skills add svar-widgets/skills --skill svar-react

Sie können den Skill-Ordner auch manuell aus dem Skills-Repository herunterladen.

Skills verwenden​

Skills werden automatisch geladen, wenn der Agent entscheidet, dass sie zur Aufgabe passen. Um sicherzustellen, dass ein Skill verwendet wird, rufen Sie ihn explizit auf:

  • In Claude Code: Starten Sie Ihre Eingabe mit /svar-react
  • In OpenAI Codex CLI: Starten Sie Ihre Eingabe mit $svar-react

Einfache Kontextdateien für andere Tools​

Wenn Sie Tools ohne native Skill-Unterstützung verwenden, wie ChatGPT, GitHub Copilot oder browserbasierte Playgrounds, stellt der Guides-Ordner denselben Kontext als einfache Markdown-Dateien bereit, die Sie einfügen oder anhängen können:

  • svar-react-editor.md — Kontext für das Editor-Paket
  • svar-react-all.md — Kontext für alle Pakete in einer Datei

MCP​

In der modernen Entwicklungslandschaft sind KI-Automatisierungstools für effizientes Programmieren und Problemlösen unverzichtbar geworden. Um dies zu unterstützen, stellen wir dedizierte Ressourcen bereit, die es KI-Agenten ermöglichen, unsere Produkte besser zu verstehen und mit ihnen zu arbeiten.

SVAR MCP​

Derzeit bieten wir einen Model Context Protocol (MCP)-Server an, der Ihren KI-Assistenten direkt mit unserer aktuellen Dokumentation und Codebeispielen verbindet.

Der SVAR MCP-Server fungiert als Brücke zwischen unserer Dokumentation und Ihrem KI-Coding-Tool. Große Sprachmodelle (LLMs) haben häufig ein Trainingsdaten-Enddatum, was bedeutet, dass sie möglicherweise keine Kenntnisse über die neuesten Funktionen, API-Änderungen oder Best Practices unserer Bibliotheken haben.

Unser MCP-Server löst dieses Problem durch die Bereitstellung von:

  • Aktueller Dokumentation: Echtzeitzugriff auf die neueste Version unserer Dokumentation.
  • RAG-basierten Lösungen: Eine benutzerdefinierte Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Lösung, die relevante Informationen findet und präzise Code-Snippets basierend auf Ihren spezifischen Anfragen generiert.

Wenn aktiviert, kann Ihr KI-Agent unseren Server um Hilfe „bitten" und so sicherstellen, dass der für Sie generierte Code korrekt, aktuell ist und unseren empfohlenen Mustern folgt.

Server-URL: https://docs.svar.dev/mcp

Gehosteter Dienst​

Der SVAR MCP-Server wird als vollständig verwalteter, gehosteter Dienst bereitgestellt. Aufgrund seines hohen Ressourcenbedarfs und seiner zustandslosen Natur (er greift nicht auf lokale Benutzerdaten zu und speichert diese nicht) ist er nicht für die lokale Bereitstellung verfügbar.

Der Dienst speichert keine personenbezogenen Daten der MCP-Nutzer. Anfragen, die an den Server gesendet werden, können jedoch für Debugging- und Serviceverbesserungszwecke gespeichert werden. Wenn Sie dies ablehnen möchten, kontaktieren Sie uns bitte unter info@svar.dev. Wir können eine kommerzielle Version des Dienstes mit garantierten Keine-Protokollierung-Richtlinien bereitstellen.

Integrationsanleitungen​

Hier finden Sie Anweisungen zur Aktivierung des SVAR MCP-Servers in gängigen KI-Coding-Tools.

Claude Code​

Um den MCP-Server mit Claude Code zu verwenden, können Sie ihn über die Befehlszeile hinzufügen oder in Ihren Projekteinstellungen konfigurieren.

Über die CLI:

Führen Sie den folgenden Befehl in Ihrem Terminal aus:

claude mcp add --transport http svar-mcp https://docs.svar.dev/mcp

Manuelle Konfiguration:

Sie können ihn auch zu Ihrer Konfigurationsdatei ~/.claude.json oder .mcp.json hinzufügen:

{
  "mcpServers": {
    "svar-mcp": {
      "type": "http",
      "url": "https://docs.svar.dev/mcp"
    }
  }
}

Weitere Informationen finden Sie in der offiziellen Dokumentation.

Cursor​

Cursor verfügt über integrierte Unterstützung für MCP-Server.

  1. Öffnen Sie die Cursor-Einstellungen (Cmd+Shift+J oder Ctrl+Shift+J).
  2. Navigieren Sie zu Tools & MCP.
  3. Klicken Sie auf Add Custom MCP.
  4. Geben Sie die Serverkonfiguration ein
{
  "mcpServers": {
    "svar-mcp": {
      "url": "https://docs.svar.dev/mcp"
    }
  }
}

Nach dem Hinzufügen können Sie ihn in Ihren Chats referenzieren (z. B. „Fragen Sie SVAR Docs, wie der Editor konfiguriert wird").

Alternativ können Sie den SVAR MCP-Server direkt in Cursor mit einem Klick installieren:

MCP für Cursor installieren

Weitere Informationen finden Sie in der offiziellen Dokumentation.

VS Code​

Klicken Sie auf die Schaltfläche, um den SVAR MCP-Server direkt in VS Code zu installieren:

MCP für VS Code installieren

Google Antigravity​

Antigravity 2.0​

info

Weitere Informationen finden Sie in der offiziellen Dokumentation.

Befolgen Sie die folgenden Schritte:

  1. Öffnen Sie die Befehlspalette und geben Sie „mcp add" ein
  2. Wählen Sie „HTTP"
  3. Geben Sie die URL https://docs.svar.dev/mcp ein
  4. Geben Sie den Namen svar-mcp ein

Antigravity CLI​

info

Lesen Sie die entsprechende Anleitung, um mehr über die Migration von Gemini CLI zu Antigravity CLI zu erfahren.

Um den Server mit dem Antigravity CLI-Tool zu verwenden:

agy mcp add --transport http svar-mcp https://docs.svar.dev/mcp

Alternativ können Sie ihn manuell konfigurieren:

  1. Erstellen Sie Ihre MCP-Konfigurationsdatei an einem der folgenden Speicherorte:
    • Global: ~/.gemini/config/mcp_config.json
    • Arbeitsbereich: .agents/mcp_config.json
  2. Fügen Sie den Server zum mcpServers-Objekt hinzu:
{
  "mcpServers": {
    "svar-mcp": {
      "serverUrl": "https://docs.svar.dev/mcp"
    }
  }
}
  1. Führen Sie agy im Terminal aus.

Andere IDEs / Tools​

  1. Überprüfen Sie die Einstellungen auf Model Context Protocol oder Kontextquellen.
  2. Fügen Sie eine neue benutzerdefinierte Quelle mit der URL https://docs.svar.dev/mcp hinzu.

ChatGPT​

So aktivieren Sie den Server in ChatGPT:

  1. Öffnen Sie ChatGPT und navigieren Sie zu Einstellungen / Apps & Connectors.
  2. Klicken Sie auf Erweiterte Einstellungen.
  3. Aktivieren Sie den Entwicklermodus
  4. Gehen Sie „Zurück" – nun müssen Sie die Schaltfläche „Erstellen" auf dem Bildschirm „Connectors" sehen, klicken Sie darauf
  5. Geben Sie den Namen svar-mcp ein
  6. Geben Sie die URL https://docs.svar.dev/mcp ein
  7. Wählen Sie Keine Authentifizierung als Authentifizierung
  8. Klicken Sie auf Erstellen, um den Vorgang abzuschließen

Sie können Ihren Custom GPT nun bitten, „den SVAR MCP-Server zu konsultieren", wenn Sie Fragen zum React Editor stellen.

Vollständige Einrichtungsdetails finden Sie in der offiziellen Dokumentation.