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Glama

Skill-MCP 🚀

El registro y motor de reglas cognitivas de agentes de IA de próxima generación que trata las habilidades como datos Registro de habilidades de agentes de IA y motor de reglas cognitivas de próxima generación

License: MIT Node: >=24 MCP Protocol Tests: 91 Passing


📖 Concepto central e innovación arquitectónica

El ecosistema tradicional de habilidades para agentes de IA enfrenta dos grandes problemas del sector:

  1. Búsqueda ineficiente de habilidades: el simple emparejamiento por palabras clave no cubre las necesidades de la cola larga, y el encadenamiento de múltiples habilidades carece de resolución de dependencias y de planificación del flujo de datos.

  2. Ausencia de reglas y normas: las «reglas (Rules)» como convenciones de nomenclatura, revisión de código, razonamiento profundo, estándares de commit, etc. casi nunca se invocan automáticamente por la IA cuando no existe una palabra clave activadora explícita.

Skill-MCP propone la «Arquitectura de Habilidades de Doble Vía (Dual-Track Skill Architecture)»:

                               ┌───────────────────────────┐
                               │   AI Client (Claude/Cursor)│
                               └─────────────┬─────────────┘
                                             │
                                     skill_search("...")
                                             │
                                             ▼
                      ┌──────────────────────────────────────────────┐
                      │                 Skill-MCP                    │
                      ├──────────────────────┬───────────────────────┤
                      │                      │                       │
     【按需检索】      ▼                      ▼     【强制注入】       │
  ┌─────────────────────────┐         ┌────────────────────────────┐ │
  │    Tool Skills (工具型)  │         │     Rule Skills (准则型)   │ │
  ├─────────────────────────┤         ├────────────────────────────┤ │
  │ • BM25 + 向量混合召回   │         │ • 跳过搜索竞争             │ │
  │ • 多技能工作流 DAG 规划 │         │ • 随每次检索无条件跟车附带 │ │
  │ • 沙箱隔离与 HITL 权限  │         │ • 强制规范 AI 思考与代码风格│ │
  └───────────┬─────────────┘         └────────────┬───────────────┘ │
              │                                    │                 │
              └──────────────────┬─────────────────┘                 │
                                 ▼                                   │
                      ┌──────────────────────┐                       │
                      │ 统一 Payload 返回给 AI│                       │
                      └──────────────────────┘                       │
                      └──────────────────────────────────────────────┘

Related MCP server: Agent Workflow MCP Server

📚 Estándar de Habilidades de Skill-MCP (The Skill Standard)

Todas las habilidades almacenadas bajo skills/ usan un estándar organizativo unificado de «la Santísima Trinidad»:

skills/<namespace>/<skill-name>/
├── skill.json         # 1. 机器契约(元数据、IO Schema、权限、执行入口、skillType)
├── SKILL.md           # 2. AI 执行 SOP 指南(角色定位、正反例、步骤规范)
└── scripts/           # 3. 可执行脚本工具(自动化校验器、数据抓取脚本、转换器等)
    └── run.ts

1. Definición de contrato de skill.json

{
  "schemaVersion": 1,
  "name": "naming-conventions",
  "namespace": "dev",
  "version": "1.0.0",
  "description": "代码与变量命名规范守门人:强制统一 AI 代码命名风格,约束布尔谓词、函数动词前缀与常量大写。",
  "category": "dev",
  "tags": ["naming-conventions", "code-style", "rules"],
  "triggers": ["naming", "variable", "refactor", "code"],
  "keywords": ["naming", "camelCase", "snake_case"],
  "whenToUse": "在生成、重构或审查任何编程语言的代码时必须遵守",
  "whenNotToUse": "编写纯文本说明或无代码生成的闲聊场景无需遵守",
  
  // 核心区分:'tool' (按需搜索工具) | 'rule' (永远生效的准则)
  "skillType": "rule",

  "useCases": [
    { "task": "审查并规范生成的变量与函数命名" }
  ],
  "preconditions": {},
  "io": {
    "input": { "semanticType": "text" },
    "output": { "semanticType": "text" }
  },
  "capabilities": ["dev:naming-conventions"],
  "consumes": [],
  "dependencies": [],
  "permissions": {
    "fsRead": ["*"],
    "fsWrite": [],
    "network": [],
    "tools": [],
    "env": [],
    "maxDurationMs": 5000,
    "maxCostCents": 0,
    "mutating": false
  },
  "entrypoint": {
    "kind": "inline",
    "code": "return { applied: true, rule: 'dev:naming-conventions' };"
  },
  "status": "active"
}

2. Guía de redacción de SKILL.md

  • Frontmatter: incluye name, namespace, version, skillType, description.

  • Normas positivas (Do's): se exponen claramente en puntos las reglas de comportamiento.

  • Contraejemplos (Bad vs Good): se deben incluir bloques de código comparativos explícitos para eliminar ambigüedades en el entendimiento del LLM.


🔧 Matriz de herramientas MCP (9 herramientas)

Herramienta

Función

skill_search

Búsqueda híbrida de habilidades técnicas, e inyección automática de las reglas globales activas (activeRules).

skill_inspect

Consulta topología de dependencias de habilidades, conflictos de versiones, dependencias circulares y hash de archivos.

skill_get

Obtiene el manual SOP completo (SKILL.md) de la habilidad y las instrucciones del contexto.

skill_plan

Automáticamente planifica el DAG de flujo de trabajo de múltiples habilidades para la transmisión de datos, basado en la topología y las recetas de éxito histórico (Recipes).

skill_run

Ejecuta la habilidad paso a paso dentro de un sandbox seguro (Node/Inline/Shell), controlado por el modelo de permisos (Broker).

workflow_run

Ejecuta la orquestación de flujos de trabajo DAG completos, con autorización de intervención humana en dos fases (HITL).

skill_feedback

Envía la retroalimentación de la ejecución y activa Thompson Sampling y reordenación dinámica por tasa de victorias Elo.

skill_register

Registra nuevas habilidades dinámicamente, con soporte para direccionar objetos, conexión de firma TOFU y calidad de admisión.

skill_stats

Observa el histórico de invocación de las habilidades, la tasa de victorias, la puntuación Elo y las recetas populares.


🚀 Inicio rápido

Requisitos del entorno

  • Node.js: >= 24.0.0 (compatible nativamente con el sand of Tipos de TypeScript y SQLite)

1. ¡Inercia en local (modo Stdio)

Se integra directamente como un servicio MCP local con Claude Desktop o Cursor:

# 安装依赖
npm install

# 运行测试套件(91 项自动化测试)
npm test

# 启动 Stdio MCP 服务
npm start

2. Modo HTTP local/servidor (Streamable HTTP / SSE)

# 启动 HTTP 服务,监听 0.0.0.0:3000
node src/main.ts --http --host 0.0.0.0 --port 3000

El endpoint listo: http://127.0.0.1:3000/mcp (con soporte JSON-RPC y de Server-Sent Events para respuestas de streaming).


🐳 Despliegue con Docker

# 构建镜像
docker build -t skill-mcp:latest .

# 后台运行容器(数据持久化挂载)
docker run -d \
  -p 3000:3000 \
  --name skill-mcp \
  -v $(pwd)/data:/app/data \
  skill-mcp:latest

🔌 Ejemplo de configuración del cliente

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

Ejecución local (Scheme Dio):

{
  "mcpServers": {
    "skill-mcp": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/Skill-mcp/src/main.ts"]
    }
  }
}

Ejecución por servidor remoto (HTTP):

{
  "mcpServers": {
    "remote-skill-mcp": {
      "url": "http://your-server-ip:3000/mcp"
    }
  }
}

🦾 Ecosistema de habilidades de reglas (Built-in Rule Skills)

Actualmente se incluyen 13 grandes reglas de guardia de nivel superior, tanto en cognición como en ingeniería:

  • 🏷️ 🌟 Normas para commits de Git: dev:git-conventional-commits

  • 🛡️ 🌟 Defender de TypeScript estricto: dev:typescript-strict-guard

  • 🧹 🌟 Guardián de la nomenclatura del código: dev:naming-conventions

  • 🔐 🌟 Revisión de seguridad del código: dev:code-review-guard

  • 🧱 🌟 Principios SOLID de la Clean Architecture: arch:clean-code-solid

  • 🧪 🌟 RESTful de la arquitectura empresarial: web:restful-api-standard

  • 🎨 🌟 Estética web moderna: design:modern-ui-aesthetics

  • 🧠 Cadena de verificación (CoVe): reasoning:chain-of-verification

  • 🧠 Razonamiento de pensamiento secuencial: reasoning:sequential-thinking

  • 🧠 Los 5 porqués de Toyota: reasoning:root-cause-5whys

  • 🧠 Abogado del diablo (adversarial): reasoning:adversarial-critic

  • 🧠 Pensamiento por primeros principios: reasoning:first-principles

  • 🧠 Decisión de múltiples criterios cuantitativos: reasoning:decision-tradeoff-matrix


📄 Licencia Open Source

Este proyecto se distribuyó bajo la Licencia MIT License.

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