Skip to main content
Glama

Skill-MCP 🚀

Реестр навыков нового поколения для AI-агентов и движок когнитивных правил, где навыки рассматриваются как данные Реестр навыков и движок когнитивных правил следующего поколения для AI-агентов

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


📖 Базовые концепции и архитектурные инновации

Традиционная экосистема навыков для AI-агентов сталкивается с двумя отраслевыми болевыми точками:

  1. Низкая эффективность поиска навыков: простого сопоставления по ключевым словам недостаточно для длиннохвостых потребностей, а каскадное использование нескольких навыков не поддерживает анализ зависимостей и планирование потоков данных.

  2. Отсутствие нормативных правил: такие «правила (Rules)», как соглашения по именованию, проверка кода, глубокое обдумывание и правила коммитов, без явного триггера почти никогда не вызываются AI автоматически.

Skill-MCP предлагает**«Двухтрековую архитектура навыков (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

📐 Стандарт навыков Skill-MCP (The Skill Standard)

Все навыки, размещенные в skills/, используют единый**«Триединый»**организационный стандарт:

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. Описание контракта 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. Правила оформления SKILL.md

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

  • Позитивные нормы (Do's): пункты с явными правилами поведения.

  • Сопоставление антипримеров (Bad vs Good): должны быть приведены явные контрастные блоки кода для устранения неоднозначности понимания LLM.


🛠️ Матрица инструментов MCP (9 инструментов)

Инструмент

Функция

skill_search

Гибридный поиск инструментальных навыков и автоматический подмес глобально действующих нормативных навыков (activeRules)

skill_inspect

Просмотр топологии зависимостей навыка, конфликтов версий, циклических зависимостей и хэшей файлов

skill_get

Получение полного руководства SKILL.md (SOP) и контекстных инструкций по навыку

skill_plan

На основе топологической схемы и исторических успешных рецептов (Recipes) автоматическое планирование мног'skill DAG-потока данных рабочего процесса

skill_run

Поэтапное выполнение навыка в безопасной песочнице (Node/Inline/Shell) под управлением модели прав доступа (Permission)

workflow_run

Оркестрация полного рабочего DAG с поддержкой двухэтапной авторизации человеческого вмешательства (HITL)

skill_feedback

Отправка обратной связи о выполнении навыка, запуск динамической перестановки на основе Thompson Sampling и Elo

skill_register

Операционная опция: динамическая регистрация новых навыков с поддержкой контентной адресации, привязки подписи TOFU и контроля качества

skill_stats

Просмотр частоты вызовов навыка, процента побед, Elo-рейтинга и популярных рецептов


🚀 Быстрый старт

Требования к окружению

  • Node.js: >= 24.0.0 (нативная поддержка удаления типов TypeScript и SQLite)

1. Локальный запуск (режим Stdio)

Интегрируйте directly в Claude Desktop или Cursor как локальный MCP-сервис:

# 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. HTTP-режим локального/серверного развертывания (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

Готовый расширенный endpoin: http://127.0.0.1:3000/mcp (поддерживается JSON-RPC и потоковые ответы Server-Sent Events).


🐳 Развертывание в 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

🔌 Пример настройки клиента

Claude Code (claude_desktop_config.json)

Локальный процесс (Stdio):

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

Удаленный сервер (HTTP):

{
  "mcpServers": {
    "remote-skill-mcp": {
      "url": "http://your-server-ip:3000/mcp"
    }
  }
}
Install Server
A
license - permissive license
A
quality
B
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • Agent-first skill marketplace with USK open standard for Claude, Cursor, Gemini, Codex CLI.

  • A registry of 5,900+ peer-authored skills any MCP agent can search and load on demand.

  • Git-backed platform for skills, tools, and context for AI agents

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/2428424081cn/Skill-mcp'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server