coco
一个集成了多数据源搜索与团队协作功能的AI MCP服务器。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：coco。 它的用途是：一个集成了多数据源搜索与团队协作功能的AI MCP服务器。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/coco/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“帮我搜索一下我们团队过去一个月关于‘用户画像’的所有讨论和文档。”，它会通过coco查询配置好的团队聊天记录和文档库，并为你整理出一份包含关键讨论点和相关文档链接的摘要。或者，你可以说：“看看竞品X最近在社交媒体上发布了什么新动态。”，coco会抓取相关社媒数据并反馈趋势。
介绍
coco 是一个AI模型上下文协议（MCP）服务器，旨在解决信息分散、搜索效率低下和团队协作不便的问题。它通过一个统一的接口，将来自不同平台和内部系统的数据源整合起来，让用户无需在多个应用间切换即可完成搜索。
使用时，您需要将coco作为MCP服务器配置到支持MCP的AI助手（如Claude Desktop）中。之后，您可以直接向AI助手提出搜索请求，coco会在后台连接并查询您配置好的数据源（如公司知识库、项目文档、特定网站等），并将结果返回给AI助手进行整理和总结。
这个Skill特别适合需要频繁进行信息检索和跨团队协作的团队或个人，例如产品研发团队、市场运营或远程协作小组。它能够将分散的信息流集中化，提升决策和沟通效率。
建议在使用前，根据团队的实际需求仔细配置需要接入的数据源和访问权限。由于它涉及数据聚合，请确保遵守相关数据安全和隐私政策，避免将敏感或机密信息接入到未经验证的平台。
核心特点
与单一搜索引擎或简单的网页抓取工具不同，coco的核心在于其作为MCP服务器的标准化集成能力，能够同时对接并统一搜索企业内部知识库、项目管理系统、社交媒体乃至团队聊天工具（如Slack）等多个异构数据源，并支持在搜索结果基础上直接发起团队对话。
注意事项
不适合需要处理高度实时、流式数据或进行复杂数据建模与深度分析的场景。
常见问题
coco支持哪些数据源？
支持常见的企业知识库（如Confluence）、文档系统、团队聊天工具（如Slack）以及可通过API访问的网站，具体需查看其配置文档。
如何保证搜索数据的安全？
数据查询通过配置的MCP服务器进行，不经过第三方，但用户需自行确保数据源本身的访问权限和API密钥安全。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/coco/raw/index.md 读取 coco 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/coco/raw/index.md（查看排版版本）