Skill-MCP
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
📖 Базовые концепции и архитектурные инновации
Традиционная экосистема навыков для AI-агентов сталкивается с двумя отраслевыми болевыми точками:
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.
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.ts1. 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 |
| Гибридный поиск инструментальных навыков и автоматический подмес глобально действующих нормативных навыков ( |
| Просмотр топологии зависимостей навыка, конфликтов версий, циклических зависимостей и хэшей файлов |
| Получение полного руководства |
| На основе топологической схемы и исторических успешных рецептов (Recipes) автоматическое планирование мног'skill DAG-потока данных рабочего процесса |
| Поэтапное выполнение навыка в безопасной песочнице (Node/Inline/Shell) под управлением модели прав доступа (Permission) |
| Оркестрация полного рабочего DAG с поддержкой двухэтапной авторизации человеческого вмешательства (HITL) |
| Отправка обратной связи о выполнении навыка, запуск динамической перестановки на основе Thompson Sampling и Elo |
| Операционная опция: динамическая регистрация новых навыков с поддержкой контентной адресации, привязки подписи TOFU и контроля качества |
| 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 start2. 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 3000Готовый 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"
}
}
}Maintenance
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
- AlicenseNot gradedqualityFmaintenanceProvides dynamic, context-aware code assistant skills through hybrid RAG (vector + knowledge graph), enabling runtime skill discovery, automatic toolchain-based recommendations, and on-demand loading from multiple git repositories.20MIT
- AlicenseNot gradedqualityDmaintenanceEnables AI agents to create, share, discover, and execute reusable multi-step workflow templates.MIT
- AlicenseNot gradedqualityAmaintenanceEnables AI agents to intelligently match tasks to skills through semantic embeddings, track skill effectiveness, detect skill gaps, and discover new skills from external sources.Apache 2.0
- FlicenseAqualityCmaintenanceProvides AI agents with a structured library of engineering skills, best practices, and playbooks for software development.2
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
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
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