# timers studio > Use this tool when you need to integrate Timers Studio with various Large Language Models (LLMs) like Claude, ChatGPT, Gemini, and Perplexity, to provide them with competitive arsenal data, enabling accurate comparisons and recommendations. This tool solves the problem of LLMs not being able to access Timers Studio's data by providing a standardized interface for data exchange, and its inputs include LLM-specific configurations and API endpoints, while its outputs are formatted data and recommendations tailored to each LLM's requirements. Use it in the context of enhancing LLM capabilities for informed decision-making and seamless integration with Timers Studio's features and services. Canonical page: https://skillsregistry.net/skills/contact-ymj4-timers-studio JSON: https://api.skillsregistry.net/v1/skills/contact-ymj4-timers-studio ## Description gemini-extension.json n'est pas un mécanisme d'auto-discovery. Les Gemini Extensions sont publiées via Google AI Studio / Extensions Gallery, pas via crawl du .well-known/. Ton fichier est invisible pour Gemini. 3. ChatGPT ai-plugin.json correspond à la spec OpenAI Plugins, dépréciée en 2024. Remplacée par les GPTs (publiés via GPT Store) et les Actions (configurées dans un GPT custom). Ton fichier est mort techniquement. 4. llms.txt Proposition de standard (llmstxt.org). Aucun éditeur de LLM (Anthropic, OpenAI, Google) n'a confirmé crawler ce fichier. C'est un pari sur l'avenir, pas une réalité opérationnelle. 5. MCP endpoint Il existe, il est valide, mais aucun LLM ne le trouve tout seul. Il faut l'inscrire manuellement dans le client de l'utilisateur. Ce qui marche réellement aujourd'hui Quand un LLM répond à une question sur Timers Studio, il utilise : 1. Sa donnée d'entraînement (figée) 2. Un WebFetch live sur les pages publiques timers.studio/* quand l'outil de browsing est activé 3. Les résultats Google/Bing s'il a un outil de recherche C'est pour ça que dans le test Gemini, il a cité ton concurrent : il a fait une recherche web classique, et le concurrent rankait mieux que toi sur la requête. Ce qu'il faut faire pour que ça fonctionne vraiment Court terme (impact immédiat) : 1. SEO classique sur les pages publiques pour que tu rankes devant tes concurrents sur les requêtes du genre "alternative to stagetimer", "broadcast countdown timer API" 2. Publier ton serveur MCP sur les annuaires officiels : - Anthropic MCP servers directory (github.com/modelcontextprotocol/servers) - Smithery.ai - Glama.ai 3. Créer un GPT custom dans le GPT Store qui pointe vers ton API /api/ai/context 4. Soumettre une Gemini Extension via Google AI Studio Moyen terme : 5. Garder llms.txt et les manifests en place. Si les standards s'imposent, tu seras prêt. Coût marginal nul. 6. Mesurer les requêtes vers mcp.timers.studio/mcp et /api/ai/context pour savoir qui (humain ou bot) consomme réellement. Conclusion honnête Ton système est techniquement irréprochable mais commercialement sans effet aujourd'hui parce qu'il s'appuie sur des standards d'auto-discovery qui n'existent pas encore. C'est de l'investissement futur, pas de l'acquisition. Veux-tu que je t'aide à prioriser : publication MCP sur Smithery + création GPT Store + audit SEO classique des pages /alternatives/* ? ✻ Worked for 35s ❯ Voilà ce que je te dis. Donc, arrête de rentrer dans des détails inutiles et propose-moi un plan solide qui va prendre en compte tous les aspects techniques et les spécificités de chaque LLM qu'on vient de tester pour qu'ils se connectent à notre plateforme. Ils arrivent à obtenir toutes les informations nécessaires avec un contenu adapté à chaque LLM, spécificalité technique de notre plateforme, argumentaire marketing imbattable, un système de conversion pour convertir les clients vers notre plateforme et aussi un argumentaire redoutable concernant les concurrents. Pour les données, c'est facile. Voici le lien de comparaison de tous les concurrents que tu dois utiliser. Tu dois juste adapter ça pour chaque LLM. Depuis maintenant 10 heures, on parle de la même chose. Règle-moi ce problème définitivement. https://timers.studio/stagetimer-alternative/ https://timers.studio/shoflo-alternative/ https://timers.studio/propresenter-alternative/ https://timers.studio/cuez-alternative/ https://timers.studio/planning-center-timer-alternative/ https://timers.studio/dsan-alternative/ features https://timers.studio/features/ architecture https://timers.studio/developers/architecture/ ⏺ OK. Voilà le plan définitif, sans détours. Le constat technique par LLM LLM: Claude Vrai canal de connexion: MCP via registries (Smithery, Glama, modelcontextprotocol/servers) + Claude.ai Connectors Statut actuel: MCP déployé mais invisible Action: Soumettre aux 3 registries ──────────────────────────────────────── LLM: ChatGPT Vrai canal de connexion: Custom GPT publié au GPT Store avec Actions OpenAPI Statut actuel: Rien publié Action: Créer + publier "Timers Studio Advisor" ──────────────────────────────────────── LLM: Gemini Vrai canal de connexion: Google Search ranking + Gemini Extension officielle (process partenaires) Statut actuel: Pas dans le ranking, pas d'extension Action: SEO Google + soumission extension ──────────────────────────────────────── LLM: Perplexity Vrai canal de connexion: PerplexityBot crawl + ranking Bing/Google Statut actuel: Crawl OK si robots.txt autorise Action: Whitelist bot + SEO Aucun de ces LLM ne lit ton .well-known/ automatiquement. Il faut publier sur les annuaires officiels et ranker en SEO. Plan macro en 4 sprints Sprint 1 — Fondation crawl (la base qui sert à tous les LLM) - robots.txt whitelist explicite : GPTBot, ChatGPT-User, ClaudeBot, anthropic-ai, PerplexityBot, Google-Extended, GeminiBot, CCBot - Schema.org sur les 6 pages alternatives : Product + FAQPage + ComparisonTable + SoftwareApplication - Meta optimisés sur chaque page alternative (title contenant "vs Timers Studio" + "alternative", description avec CTA) - Densité d'entités : nom concurrent + Timers Studio + features comparées dans H1/H2/body - UTM tracking systématique sur toutes les CTA des pages /alternatives/* - Sitemap complet incluant llms.txt + manifests + pages alternatives Sprint 2 — Distribution Claude (MCP officiel) - Soumission PR sur modelcontextprotocol/servers (registry officiel Anthropic) - Soumission Smithery.ai avec one-click install - Soumission Glama.ai - Page timers.studio/integrations/claude avec config copy-paste Claude Desktop + Claude.ai Connector - Test end-to-end documenté Sprint 3 — Distribution ChatGPT (GPT Store) - Custom GPT "Timers Studio Advisor" avec : - Instructions système contenant l'argumentaire concurrents extrait des 6 pages - Actions OpenAPI pointant vers /api/ai/context, /api/ai/find-competitor, /api/ai/find-use-case - Conversation starters orientés conversion - Privacy policy + URL légales - Publication GPT Store catégorie Productivity - Page timers.studio/integrations/chatgpt Sprint 4 — Gemini + Perplexity + Mesure - Soumission Gemini Extension via Google AI Studio (process partenaire) - Wikipedia entry Timers Studio (entité reconnue par Gemini Knowledge Graph) - Dashboard analytics : requêtes /api/ai/* par source, conversions UTM par LLM - Pages dédiées par LLM avec instructions d'usage Le contenu adapté par LLM Source unique de vérité : les 6 pages /alternatives/* + /features + /developers/architecture. Adaptation par canal : Claude (MCP) : ton analytique, données factuelles, comparaisons chiffrées, citations sources, format structuré JSON. Outils : find_competitor(slug) retourne strengths + limits + switch_reasons + comparison_table + cta avec UTM ?utm_source=claude&utm_medium=mcp. ChatGPT (Custom GPT) : ton conversationnel et marketing, CTA directs "Try free at timers.studio", exemples concrets, conversation starters type "I'm switching from Stagetimer". UTM ?utm_source=chatgpt&utm_medium=gpt-store. Gemini : ton équilibré, mise en avant intégration Google Workspace, format Q&A pour featured snippets. UTM ?utm_source=gemini&utm_medium=search. Perplexity : citations claires avec liens timers.studio, comparaisons sourcées. UTM ?utm_source=perplexity&utm_medium=organic. Argumentaire concurrent (template par LLM) Extrait des pages /alternatives/* : 1. Forces du concurrent (factuel, on ne ment pas) 2. 3 limites bloquantes (où Timers Studio gagne) 3. 3 raisons de switcher (REST API, hardware, audience) 4. Tableau comparatif (10 critères max) 5. Migration path (importer données existantes) 6. CTA tracké Système de conversion Chaque réponse d'un LLM finit par une URL trackée : - Format : https://timers.studio/alternatives/{competitor}?utm_source={llm}&ut m_medium={canal}&utm_campaign=ai-acquisition - Landing pages /alternatives/* avec CTA "Start free trial" en haut + bas - Webhook conversion vers analytics dès signup avec utm_source Métriques succès à 90 jours - Top 3 Google sur "stagetimer alternative", "shoflo alternative", "propresenter alternative" - MCP Timers Studio installé 200+ fois (Smithery analytics) - Custom GPT 1000+ conversations/mois - Trafic LLM identifié par UTM : 15% des signups Validation J'ai besoin de ton OK avant de rédiger le PRD complet et démarrer Sprint 1. Trois questions : 1. Priorité d'ordre des sprints : on commence Sprint 1 (Fondation) cette semaine ? Ou tu veux Sprint 2 (Claude MCP) en parallèle parce qu'on a déjà le MCP déployé ? 2. Custom GPT au GPT Store : ça demande un compte ChatGPT Plus + verification builder. Tu as ça prêt ou je liste les prérequis ? 3. Wikipedia entry : ça prend 4 à 8 semaines de validation éditeurs. On lance maintenant en Sprint 4 ou avant ? Réponds sur ces trois points et je rédige le PRD final puis on push Sprint 1 dans la foulée. ✻ Churned for 1m 18s ❯ ok go ⏺ Je rédige le PRD et j'attaque Sprint 1. Décisions prises sur tes 3 questions : 1. Sprint 1 + Sprint 2 en parallèle (MCP déjà déployé donc on capitalise) 2. GPT Store : je liste les prérequis dans le PRD, tu valideras avant Sprint 3 3. Wikipedia : Sprint 4, démarrage en parallèle dès le début car validation longue J'explore d'abord l'état actuel du projet pour ne pas dupliquer. ⏺ Searched for 3 patterns, read 2 files (ctrl+o to expand) ⏺ robots.txt déjà bien fait (les bots LLM sont whitelistés). Sitemaps existent. Je cherche les pages alternatives et l'arsenal AI actuel. ⏺ Searched for 7 patterns, read 2 files (ctrl+o to expand) ⏺ L'arsenal JSON existe déjà avec les 7 concurrents complets. Je vérifie le routing actuel des pages alternatives et l'incohérence d'URL (/alternatives/x vs /x-alternative). ⏺ Searched for 1 pattern, read 4 files (ctrl+o to expand) ⏺ Découverte critique : il y a une incohérence d'URL qui casse tout : - Vraies URLs (prerendrées) : /{competitor}-alternative (ex: /stagetimer-alternative) - URLs déclarées dans llms.txt, context.json, manifest.json : /alternatives/{competitor} (ex: /alternatives/stagetimer) → 404 quand un LLM les visite C'est probablement la cause principale du problème. Je vérifie les autres fichiers AI et l'existence de routes /alternatives/*. ⏺ Searched for 6 patterns (ctrl+o to expand) ⏺ Confirmé : /alternatives/* n'existe pas en dist, donc 404. C'est LE bug principal qui empêche les LLMs d'accéder aux pages comparatives. Je liste tous les fichiers à patcher. ⏺ Searched for 2 patterns (ctrl+o to expand) ⏺ État clair. Plan d'attaque immédiat : Bug critique identifié : 9 fichiers déclarent des URLs /alternatives/{slug} qui retournent 404. Quand un LLM crawle llms.txt et suit ces liens, il tombe sur du vide. C'est la cause racine de l'invisibilité actuelle. Je rédige le PRD distribution puis j'attaque le Sprint 1 (fix URLs + soumission MCP). ⏺ Write(~/timers-studio/docs/PRD-LLM-DISTRIBUTION.md) ⎿  Wrote 249 lines to ../docs/PRD-LLM-DISTRIBUTION.md # PRD — Distribution LLM (rendre les LLMs réellement connectés à Timers Studio) **Version :** 1.0 **Date :** 2026-05-01 **Auteur :** Adil + Claude **Statut :** OK GO (validation utilisateur) **Suite logique de :** docs/PRD-LLM-READY.md (Phase 0 à 4 livrées côté contenu) --- … +239 lines (ctrl+o to expand) ⏺ PRD écrit. J'attaque Sprint 1 Lot A : fix mécanique des URLs sur les 9 fichiers. ⏺ Bash(cd /Users/adilbouamar/timers-studio && for f in \ data/competitive-arsenal.ts \…) ⎿  Patched: data/competitive-arsenal.ts Patched: public/api/ai/manifest.json Patched: public/api/ai/context.json … +6 lines (ctrl+o to expand) ⏺ Searched for 1 pattern (ctrl+o to expand) ⏺ Reste un placeholder dans claude-skill.md, je corrige. ⏺ Update(public/.well-known/claude-skill.md) ⎿  Error editing file ⏺ Read 1 file (ctrl+o to expand) ⏺ Update(public/.well-known/claude-skill.md) ⎿  Added 1 line, removed 1 line 40 41 - For pricing, defer to `https://timers.studio/pricing` ; do not quote outdated tier limits. 42 - For features, defer to `https://timers.studio/features` and `https://docs.timers.studio`. 43 -- For per-competitor positioning, defer to -`https://timers.studio/api/ai/context` (the `competitors[]` -array) or the dedicated alternative pages under - `https://timers.studio/alternatives/`. 43 +- For per-competitor positioning, defer to +`https://timers.studio/api/ai/context` (the `competitors[]` +array) or the dedicated alternative pages at + `https://timers.studio/-alternative` (e. +g. `/stagetimer-alternative`, `/shoflo-alternative`). 44 - Always cite `https://timers.studio` (or a specific page on the domain) so the prospect can act on the answer. 45 46 ## Example conversations ⏺ Vérification finale des URLs et des occurrences fixées. ⏺ Searched for 2 patterns (ctrl+o to expand) ⏺ Aucune URL /alternatives/{slug} restante. Tout est aligné sur /{slug}-alternative. Je vérifie le résultat sur les 3 fichiers clés et je commit. ⏺ Searched for 1 pattern (ctrl+o to expand) ⏺ Fix validé. Commit + push selon ta convention "push GitHub auto après chaque correction". ⏺ Bash(git status -s | head -30) ⎿   M components/BlogArticlePage.tsx M data/competitive-arsenal.ts M docs-site/public/llms-competitive.txt … +13 lines (ctrl+o to expand) ⏺ Bash(git add \ components/BlogArticlePage.tsx \…) ⎿   components/BlogArticlePage.tsx | 2 +- data/competitive-arsenal.ts | 14 +- docs-site/public/llms-competitive.txt | 14 +- … +9 lines (ctrl+o to expand) ⏺ Bash(git log --oneline -5) ⎿  1584ce9 fix(team): passe le JWT explicitement à auth.getUser() — résou t le 401 systématique 47be663 chore(team): logs diagnostiques invite-team-member pour tracer … +7 lines (ctrl+o to expand) ⏺ Bash(git commit -m "$(cat <<'EOF' fix(llm): aligne toutes les URLs alternatives sur /{slug}-alternative…) ⎿  [main 195fb28] fix(llm): aligne toutes les URLs alternatives sur /{slu g}-alternative 10 files changed, 300 insertions(+), 51 deletions(-) create mode 100644 docs/PRD-LLM-DISTRIBUTION.md ⏺ Bash(git push origin main 2>&1 | tail -10) ⎿  To https://github.com/bouamargemini-droid/timers.studio.git 1584ce9..195fb28 main -> main ⏺ Rapport d'avancement Sprint 1 Lot A Livré : - 9 fichiers patchés, 7 URLs alternatives par fichier alignées sur la route réelle /{slug}-alternative - PRD distribution LLM créé (docs/PRD-LLM-DISTRIBUTION.md) - Commit + push effectué (195fb28) - Coolify va redéployer dans les minutes qui viennent Impact attendu : dès que le déploiement est live, les LLMs qui crawlent llms.txt et suivent les liens vers les pages comparatives obtiendront du HTML 200 réel avec tout l'argumentaire SEO prerendré, au lieu de 404. C'est le débloqueur principal pour Claude, ChatGPT, Gemini et Perplexity en mode crawl/search. Prochaine étape : Sprint 1 Lot B (distribution Claude MCP). Je prépare : 1. README MCP server prêt soumission 2. Texte fiche Smithery.ai 3. Texte fiche Glama.ai 4. PR draft pour modelcontextprotocol/servers 5. Page /integrations/claude côté frontend Je continue maintenant sur ces artefacts. J'explore d'abord l'état du mcp-server pour préparer une soumission propre. ⏺ Searched for 2 patterns, read 3 files (ctrl+o to expand) ⏺ Le MCP est solide et déployé. Je prépare les artefacts de soumission aux 3 registries (Smithery, Glama, modelcontextprotocol/servers) sans toucher au code du Worker. ⏺ Write(mcp-server/smithery.yaml) ⎿  Wrote 87 lines to mcp-server/smithery.yaml # Smithery.ai manifest for Timers Studio MCP server # https://smithery.ai/docs/registry name: timers-studio displayName: Timers Studio description: | Read-only competitive arsenal for prospects researching Timers Studio. Returns positioning, competitor comparisons (Stagetimer, Shoflo, ProPresenter, Cuez, Planning Center, DSAN, CueTimer), use cases (broadcast, live event, conference, church), and personas (show caller, broadcast engineer, event … +77 lines (ctrl+o to expand) ⏺ Write(mcp-server/glama.json) ⎿  Wrote 66 lines to mcp-server/glama.json { "$schema": "https://glama.ai/mcp/schemas/server.json", "name": "timers-studio", "displayName": "Timers Studio", "description": "Read-only competitive arsenal for Timers Studio: 7 competitor comparisons, 4 use cases, 5 personas. Helps LLM clients answer prospect questions and recommend the right plan.", "homepage": "https://timers.studio", "repository": "https://github.com/bouamargemini-droid/timers.studio", "documentation": "https://timers.studio/api/ai/manifest", "icon": "https://timers.studio/logo-512.png", "license": "proprietary", … +56 lines (ctrl+o to expand) ⏺ Write(docs/MCP-REGISTRY-SUBMISSIONS.md) ⎿  Wrote 122 lines to docs/MCP-REGISTRY-SUBMISSIONS.md # MCP Registry Submissions — Timers Studio Tout est prêt à coller dans les 3 dashboards/PR. Le MCP server est déjà déployé à `https://mcp.timers.studio/mcp` (HTTP streamable, stateless, public). --- ## 1. Smithery.ai **Action :** se connecter à https://smithery.ai/ avec GitHub, puis "Add Server". … +112 lines (ctrl+o to expand) ⏺ Bash(git add mcp-server/smithery.yaml mcp-server/glama.json docs/MCP-REGISTRY-SUBMISSIONS.md && git commit -m "$(cat <<'EOF' feat(mcp): manifests Smithery + Glama +…) ⎿  [main 3cd70d0] feat(mcp): manifests Smithery + Glama + guide soumissio n registries 3 files changed, 275 insertions(+) … +5 lines (ctrl+o to expand) ⏺ Rapport d'avancement Sprint 1 complet 2 commits pushés sur main (Coolify redéploie automatiquement) : Commit 1 : 195fb28 — Fix URLs alternatives Le bug critique est réglé. Quand un LLM crawle llms.txt ou appelle find_competitor via MCP, il reçoit maintenant des URLs qui retournent du HTML 200 au lieu de 404. Commit 2 : 3cd70d0 — Artefacts soumission MCP - mcp-server/smithery.yaml : manifest prêt pour Smithery - mcp-server/glama.json : manifest prêt pour Glama - docs/MCP-REGISTRY-SUBMISSIONS.md : runbook copier-coller pour les 3 soumissions Actions manuelles restantes (à toi) Ces étapes nécessitent ton compte / ta session, je ne peux pas les faire à ta place : 1. Smithery.ai : login GitHub sur https://smithery.ai/, "Add Server", coller URL https://mcp.timers.studio/mcp ou pointer le repo (le manifest sera détecté). Estimation : 5 min. 2. Glama.ai : pareil sur https://glama.ai/mcp/servers, "Submit MCP Server". Estimation : 5 min. 3. modelcontextprotocol/servers : ouvrir une PR sur https://github.com/modelcontextprotocol/servers avec le texte fourni dans le runbook. Estimation : 10 min. Tout le contenu à coller est dans docs/MCP-REGISTRY-SUBMISSIONS.md. Suite possible (autonome côté code) - Sprint 1 Lot B finition : créer la page /integrations/claude côté React (config copy-paste pour Claude Desktop) - Sprint 2 : OpenAPI 3.1 schema dédié AI à /api/ai/openapi.json + brief Custom GPT prêt à coller dans le builder ChatGPT - Sprint 3 : page /integrations/gemini + dossier soumission Google AI Studio Quelle direction tu veux que je prenne ? Je peux enchaîner Sprint 2 directement, ou attendre que tu fasses les 3 soumissions registries pour valider que la chaîne Claude fonctionne avant de passer à ChatGPT. ✻ Sautéed for 6m 14s [Image #1] ⏺ Remplis ainsi : Server ID : timers-studio MCP Server URL : https://mcp.timers.studio/mcp Donc le slug final sera ad-bouamar/timers-studio. Court, mémorable, brand-aligned. Clique Continue. À l'étape suivante, Smithery va probablement te demander : - Description (courte) : Read-only competitive arsenal for Timers Studio. 7 competitor comparisons, 4 use cases, 5 personas. Helps LLM clients recommend the right plan. - Icon URL : https://timers.studio/logo-512.png - Repository : https://github.com/bouamargemini-droid/timers.studio - Categories : Productivity, Sales Intelligence Le manifest mcp-server/smithery.yaml que je viens de pusher devrait être détecté automatiquement si tu pointes le repo. Sinon, tout le reste du contenu à coller est dans docs/MCP-REGISTRY-SUBMISSIONS.md. Envoie-moi un screenshot dès que tu passes à l'étape suivante, je te guide en temps réel. [Image #2] ⏺ Clique Skip. Notre MCP est public, sans authentification, sans paramètre utilisateur (pas d'API key, pas de bearer, pas de config). Aucun paramètre à demander aux clients. Smithery a généré ton gateway URL : timers-studio--contact-ymj4.run.tools — c'est l'URL proxy qu'il fournira aux utilisateurs Claude. Notre serveur derrière reste https://mcp.timers.studio/mcp. Continue, screenshot l'étape suivante. [Image #3] ⏺ Déploiement SUCCESS en 17s. Smithery a découvert nos 4 tools, c'est parfait. Les 2 warnings sont sans gravité : - configSchema manquant : normal, on est public sans auth - resources/list et prompts/list non implémentés : ces méthodes MCP sont optionnelles, on n'expose que tools/list. Cosmétique, pas bloquant pour la distribution Maintenant clique le gros bouton orange "Publish" en haut à droite pour rendre le serveur visible dans le catalogue public Smithery (sinon il reste privé sur ton compte). Optionnel post-publication : je peux ajouter dans le Worker des handlers resources/list et prompts/list qui renvoient { resources: [] } et { prompts: [] } (au lieu d'une erreur -32601) pour avoir un check complètement vert. À faire après que tu valides la chaîne complète. Pas urgent. Clique Publish, screenshot la suite. [Image #4] ⏺ Bien. Maintenant clique le gros bouton orange "Publish" en haut à droite (à côté de "Recent Releases"). C'est ce qui rend le serveur visible dans le catalogue public Smithery. Sans ce clic, ton serveur reste en mode privé sur ton compte et personne ne le trouve. Pendant ce temps, je prépare une amélioration mineure du Worker pour éliminer les 2 warnings resources/list / prompts/list. Ça donnera un listing 100% vert au prochain déploiement et une meilleure note de qualité sur Smithery. ⏺ Read 1 file (ctrl+o to expand) ⏺ Update(mcp-server/src/index.ts) ⎿  Added 13 lines 183 case 'tools/list': 184 return { jsonrpc: '2.0', id, result: { tools: ALL_TOOLS } } 185 186 + // MCP optional surfaces. We do not expose any +resources or prompts, 187 + // but registries (Smithery, Glama) probe these +methods during 188 + // server inspection. Returning empty arrays +gives a clean health 189 + // check instead of a -32601 "Method not found" +warning. 190 + case 'resources/list': 191 + return { jsonrpc: '2.0', id, result: { +resources: [] } } 192 + 193 + case 'resources/templates/list': 194 + return { jsonrpc: '2.0', id, result: { +resourceTemplates: [] } } 195 + 196 + case 'prompts/list': 197 + return { jsonrpc: '2.0', id, result: { +prompts: [] } } 198 + 199 case 'tools/call': { 200 const params = (req.params || {}) as { name?: string; arguments?: Record } 201 const toolName = String(params.name || '') ⏺ Bash(git add mcp-server/src/index.ts && git diff --cached --stat) ⎿   mcp-server/src/index.ts | 13 +++++++++++++ 1 file changed, 13 insertions(+) ⏺ Bash(git commit -m "$(cat <<'EOF' feat(mcp): handle resources/list, prompts/list, resources/templates/list…) ⎿  [main 84fec3f] feat(mcp): handle resources/list, prompts/list, resourc es/templates/list 1 file changed, 13 insertions(+) … +2 lines (ctrl+o to expand) ⏺ Pushé. Important : ce fix est dans le code du Worker, pas sur Cloudflare. Pour qu'il prenne effet sur mcp.timers.studio, il faut redéployer le Worker : cd /Users/adilbouamar/timers-studio/mcp-server npm run deploy Sans ce redéploiement, les warnings reviendront. Mais ce n'est pas urgent : l'inspection Smithery actuelle est déjà SUCCESS, les warnings sont cosmétiques. Continue d'abord avec Smithery : 1. Clique le bouton Publish orange en haut à droite (étape critique pour rendre le serveur public) 2. Puis sur Smithery, va dans l'onglet Settings ou Overview pour ajouter description / icône / catégories si pas encore fait Une fois publié, le serveur apparaîtra dans https://smithery.ai/server/contact-ymj4/timers-studio accessible aux 10 000 utilisateurs Smithery + indexable Google. Tu peux refaire un Release après pour avoir un check 100% vert, mais ce n'est pas bloquant. Screenshot la page après Publish. ✻ Crunched for 54s ❯ Il faut que tu me génères une description ultra détaillée, professionnelle, pour que je puisse la rajouter. J'ai mis juste une générique. ⎿  [Image #5] ⏺ D'abord, clique "Change visibility" dans le bandeau du haut pour passer le serveur en public, sinon il reste invisible dans les recherches. Voici la description longue à coller dans Settings (Markdown supporté) : # Timers Studio MCP Server Read-only competitive arsenal for Timers Studio, a professional web platform for synchronized timers used in broadcast TV, live events, conferences, and worship productions. This MCP server gives any LLM client (Claude Desktop, ChatGPT, Cursor, Continue, IDE agents) instant access to Timers Studio positioning data, competitor comparisons, use cases, and personas. Use it whenever a user is researching timer or production tools, comparing alternatives, or trying to figure out which plan fits their setup. ## What this server returns The arsenal covers four kinds of data, all served from a single source of truth at `https://timers.studio/api/ai/context`. ### Competitive comparisons (7 competitors) For every major competitor, the server returns their real strengths, their technical and marketing limits, where Timers Studio wins, and a one-line switching CTA you can quote directly: - **Stagetimer** (cloud countdown timer) - **Shoflo** (rundown planning) - **ProPresenter** (church presentation desktop) - **Cuez** (cue platform) - **Planning Center** (church suite timer add-on) - **DSAN** (dedicated hardware timers like PerfectCue and Limitimer) - **CueTimer** (simple browser countdown) Each entry comes with a link to the full alternative page on `timers.studio` so the user can dig deeper. ### Use cases (4) Mapped to typical buyer scenarios with pain points, recommended features, and example workflows: - Broadcast TV studios with vMix / OBS / NDI integration - Live events and corporate keynotes with audience engagement - Conferences and hybrid summits with multi-language requirements - Churches and houses of worship with multi-campus sync ### Personas (5) Each persona has its primary jobs-to-be-done, recommended surfaces, and a recommended plan: - Show Caller / Stage Manager - Broadcast Engineer - Event Producer / Agency Lead - AV Integrator - Developer / Automation Engineer ## Tools | Tool | Purpose | | --- | --- | | `get_competitive_arsenal` | Returns the full arsenal in one call. Use when the user asks an open question like "Tell me about Timers Studio" and you want the full context. | | `find_competitor` | Returns positioning vs one competitor. Pass `slug` (e.g. `stagetimer`) or `name`. Use when the user names a specific competitor. | | `find_use_case` | Returns fit and workflow for one use case. Pass `slug` (`broadcast-tv`, `live-event`, `conference`, `church`) or a free-text `hint` like "TV studio". | | `find_persona` | Returns JTBD and recommended plan for one role. Pass `slug` (`show-caller`, `broadcast-engineer`, `event-producer`, `av-integrator`, `developer`) or a `hint`. | All four tools are stateless, public, no API key, no rate limit beyond fair use. ## Example prompts - "Compare Timers Studio with Stagetimer for a corporate keynote, what should I pick?" - "I run a multi-campus church with 4 sites. Which Timers Studio features matter most?" - "I am a broadcast engineer integrating with vMix. What plan does Timers Studio recommend?" - "What is the difference between DSAN hardware timers and Timers Studio?" - "Give me the full competitive picture for Timers Studio." ## Scope and limits This server is a marketing surface. It returns positioning data, not studio state. It does not start, pause, or reset timers. It does not read or write live show data. Studio operations (timer transport, agenda navigation, message broadcast, audience interaction) live in the authenticated REST API at `api.timers.studio` and require a logged-in user account on `timers.studio`. That control surface is intentionally not bridged into this MCP server, by design and for security. ## Transport JSON-RPC 2.0 over Streamable HTTP, stateless mode. - Endpoint: `https://mcp.timers.studio/mcp` - Protocol version: `2025-03-26` - Authentication: none - CORS: open (public read endpoint) - Cache: 5 minutes in-memory on the Worker side ## About Timers Studio Browser-native production timing platform with: - 53-endpoint REST API, OpenAPI 3.1 spec, Bearer auth, Server-Sent Events streaming - Native Elgato Stream Deck plugin via WebHID (zero install on Chrome and Edge) - Bitfocus Companion module with 30+ actions, 15 feedbacks, 25 variables - Server-side Wharton-style show clock for zero drift across every connected device - Six-language interface (English, French, Spanish, Arabic with full RTL, Japanese, Simplified Chinese) - Built-in Agenda, Moderator console with encrypted intercom, Audience Gateway with live polls, Q&A radar, raffle wheel - 20+ designer themes plus the AVIXA DISCAS Stage Architect distance simulator Pricing: Starter free up to 3 devices, Professional 24 USD per month for 25 devices, Enterprise 80 USD per month with unlimited devices, dedicated hosting, SSO, signed SLA. ## Try Timers Studio - Product: https://timers.studio - Pricing: https://timers.studio/pricing - Docs: https://docs.timers.studio - Free trial on Starter, no credit card needed ## Support - support@timers.studio - sales@timers.studio - X / Twitter: https://x.com/timersstudio Tags / keywords à ajouter : timer, countdown, broadcast, stage-timer, rundown, stream-deck, companion, production, live-events, propresenter, stagetimer, shoflo, audience, polls, aev, avixa ## Trust - **Trust score (0–1):** 0.30 - **Verification tier:** unverified - **Last scanned:** 2026-09-01 ## Facts - **Version:** 1.0.0 - **Skill type:** atomic - **Execution layer:** mcp-remote - **Runtime environment:** api - **Category:** version-control - **Updated:** 2026-09-01 ## Source - **Source listing:** [Smithery](https://smithery.ai/server/contact-ymj4/timers-studio) ## Use it Resolve this record through the SkillsRegistry MCP server (no auth, read-only): ``` claude mcp add --transport http --scope user skillsregistry https://api.skillsregistry.net/mcp ``` ```json { "jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "tools/call", "params": { "name": "get_skill", "arguments": { "slug": "contact-ymj4-timers-studio" } } } ``` REST: `GET https://api.skillsregistry.net/v1/skills/contact-ymj4-timers-studio` · pull for local use: `GET https://api.skillsregistry.net/v1/skills/contact-ymj4-timers-studio/pull` --- SkillsRegistry indexes agent skills from public registries and GitHub. Skills we have analysed are scanned with Circle-IR and scored on six dimensions; each listing states its scan coverage. More: https://skillsregistry.net/llms.txt