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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 folgenden Befehl aus, um den Skill zu installieren:

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

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: beginnen Sie Ihren Prompt mit /svar-svelte
  • In OpenAI Codex CLI: beginnen Sie Ihren Prompt mit $svar-svelte

Flat-Context-Dateien 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-svelte-editor.md — Kontext für das Editor-Paket
  • svar-svelte-all.md — Kontext für alle Pakete in einer Datei

MCP​

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

SVAR MCP​

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

Der SVAR MCP-Server fungiert als Brücke zwischen unserer Dokumentation und Ihrem KI-Coding-Tool. Large Language Models (LLMs) haben häufig einen Stichtag für Trainingsdaten, was bedeutet, dass sie möglicherweise nichts über die neuesten Features, API-Änderungen oder Best Practices unserer Bibliotheken wissen.

Unser MCP-Server löst dieses Problem durch:

  • Aktuelle Dokumentation: Echtzeit-Zugriff auf die neueste Version unserer Dokumentation.
  • RAG-basierte 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 „anfragen" und so sicherstellen, dass der generierte Code korrekt, aktuell und gemäß unseren empfohlenen Mustern ist.

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

Gehosteter Dienst​

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

Der Dienst speichert keine personenbezogenen Daten der MCP-Nutzer. Anfragen, die an den Server gesendet werden, können jedoch zu Debugging- und Serviceverbesserungszwecken gespeichert werden. Wenn Sie sich davon abmelden möchten, kontaktieren Sie uns unter info@svar.dev. Wir können eine kommerzielle Version des Dienstes mit garantierten No-Logging-Richtlinien bereitstellen.

Integrationsleitfäden​

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 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 ~/.claude.json- oder .mcp.json-Konfigurationsdatei hinzufügen:

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

Weitere Informationen finden Sie in der offiziellen Dokumentation.

Cursor​

Cursor bietet integrierte Unterstützung für MCP-Server.

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

Nach dem Hinzufügen können Sie in Ihren Chats darauf verweisen (z. B. „Check SVAR Docs for how to configure the editor").

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

Install MCP for Cursor

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:

Install MCP for VS Code

Gemini CLI​

So verwenden Sie den Server mit dem Gemini CLI-Tool:

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

Alternativ können Sie ihn manuell konfigurieren:

  1. Suchen Sie Ihre Konfigurationsdatei, die sich üblicherweise unter ~/.gemini/settings.json befindet.
  2. Fügen Sie den Server zum mcpServers-Objekt hinzu:
{
  "mcpServers": {
    "svar-mcp": {
      "url": "https://docs.svar.dev/mcp"
    }
  }
}
  1. Starten Sie die Gemini CLI neu.

Weitere Details finden Sie in der offiziellen Dokumentation.

Antigravity (Google)​

Für Googles Antigravity-Agent:

  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.

Weitere Hinweise finden Sie in der offiziellen Dokumentation.

Andere IDEs / Tools​

  1. Suchen Sie in den Einstellungen nach Model Context Protocol oder Context Sources.
  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 Settings / Apps & Connectors.
  2. Klicken Sie auf Advanced settings.
  3. Aktivieren Sie den Developer mode.
  4. Gehen Sie auf „Back" – Sie müssen nun die Schaltfläche „Create" auf dem Bildschirm „Connectors" sehen, klicken Sie darauf.
  5. Geben Sie als Name svar-mcp ein.
  6. Geben Sie als URL https://docs.svar.dev/mcp ein.
  7. Wählen Sie No authentication als Authentication.
  8. Klicken Sie auf Create, um den Vorgang abzuschließen.

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

Vollständige Einrichtungsdetails finden Sie in der offiziellen Dokumentation.