Twórz z Claude Code, Codex lub Cursor

Zainstaluj umiejętności agenta ThunderPhone, połącz serwer ThunderPhone MCP i zapewnij agentowi programistycznemu aktualną dokumentację produktu.

ThunderPhone udostępnia trzy warstwy dla agentów programistycznych:

Umiejętności wyjaśniają, jak wykonać zadanie. MCP umożliwia agentowi programistycznemu sprawdzanie i wykonywanie działań w organizacji. Surowa dokumentacja zapewnia materiały źródłowe do pytań wykraczających poza załadowaną umiejętność.

Instalacja w projekcie#

Ten blok instaluje umiejętności, udostępnia klucz bieżącej powłoce i dodaje serwer MCP ograniczony do projektu w Claude Code. Zastąp symbol zastępczy, odczytując rzeczywistą wartość z menedżera sekretów; nie wklejaj klucza do repozytorium ani na czat.

npx skills add thunderphone/skills
export THUNDERPHONE_API_KEY='replace-with-value-from-your-secret-manager'
claude mcp add --transport http --scope project \
  --header 'Authorization: Bearer ${THUNDERPHONE_API_KEY}' \
  thunderphone https://api.thunderphone.com/v1/mcp

W przypadku Codex zastąp ostatnie polecenie następującym:

codex mcp add thunderphone \
  --url https://api.thunderphone.com/v1/mcp \
  --bearer-token-env-var THUNDERPHONE_API_KEY

Cursor odczytuje konfigurację projektu z .cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "thunderphone": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.thunderphone.com/v1/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${env:THUNDERPHONE_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

VS Code używa tego samego serwera pod kluczem servers w .vscode/mcp.json:

{
  "servers": {
    "thunderphone": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.thunderphone.com/v1/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ${env:THUNDERPHONE_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Przykładowa sesja: dwujęzyczna recepcjonistka stomatologiczna#

1. Poproś agenta kodującego o załadowanie create-agent, thunderphone-prompt-builder, build-tool-integration, add-knowledge i test-agent. Poleć mu najpierw utworzyć plan i nie tworzyć jeszcze zasobów.
2. Przekaż mu zweryfikowane informacje o placówce, obsługiwane zadania, zasady eskalacji oraz dwa wymagane ustawienia regionalne. Poleć mu sprawdzić aktualny katalog głosów i obsługiwane języki, zamiast wymyślać głos lub ustawienie regionalne.
3. Poproś o jeden produkcyjny prompt utworzony na podstawie ogólnych zasad i faktów. Agent powinien przełączać się na obsługiwany język rozmówcy, mówić zwięźle, zadawać jedno pytanie naraz i unikać skryptów odpowiedzi rozmówcy.
4. Poleć mu zdefiniować wąskie narzędzie do Umawiania wizyt i dołączyć tylko wiedzę potrzebną recepcjonistce. Przed wdrożeniem przetestuj powodzenie działania narzędzia, brak dostępności, nieprawidłowe dane wejściowe, przekroczenie limitu czasu i przekazanie do człowieka.
5. Wygeneruj scenariusze dla obu języków, przerwań, poprawek, brakujących informacji, pytań dotyczących wiedzy, niepowodzeń planowania i eskalacji. Uruchom je, sprawdź transkrypcje i dane narzędzia, popraw najmniejszą ogólną regułę i ponownie uruchom ten sam zestaw.
6. Sprawdź dokładny projekt i dane testowe, a następnie wyraźnie zatwierdź wdrożenie i przypisanie numeru. Przed przekierowaniem rzeczywistego ruchu wykonaj kontrolowane połączenie głosowe w każdym języku.

Użyj SDK Python lub TypeScript do typowanych żądań REST.

Użyj REST zamiast MCP, gdy tworzenie wymaga deterministycznych ładunków, wersjonowanych danych testowych, masowej orkiestracji lub operacji niedostępnej na bieżącej liście narzędzi MCP. Interfejs API zaczyna się pod adresem https://api.thunderphone.com/v1; zobacz wprowadzenie do API oraz przewodnik po MCP.