BM25 순위 기반 검색, 구조화된 메타데이터, 컨텍스트 효율적인 응답을 통해 1300개 이상의 AI 스킬 카탈로그를 제공하는 고성능 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다.
수천 개의 스킬이 컨텍스트 윈도우를 낭비하는 문제를 해결하기 위해 구축되었습니다. 이 서버는 스킬을 인덱싱하고 순위를 매겨 필요한 정보만 제공합니다.
┌────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ IDE / AI Client │
│ (Claude, Cursor, Gemini, Copilot, Windsurf, ...) │
│ │
│ "find me a skill for React dashboards" │
└──────────────────────┬─────────────────────────────────────┘
│ MCP Protocol
▼
┌────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ skills-mcp │
│ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ Indexer │ │ BM25 │ │ 6 MCP │ │
│ │ 1300+ │──│ Search │──│ Tools │ │
│ │ skills │ │ Engine │ │ │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
│ │
│ Transports: stdio | HTTP/SSE | AWS Lambda │
└────────────────────────────────────────────────────────────┘BM25 순위 기반 검색 — 단순 키워드 매칭이 아닙니다. 필드 가중치(이름 3배, 설명 2배, 태그 2배, 본문 1배)를 적용한 실제 관련성 점수 산정
컨텍스트 효율성 — 스킬 메타데이터(~500자), 요약(~2K자) 또는 전체 콘텐츠(최대 25K자) 중 선택하여 읽을 수 있습니다. 컨텍스트 사용량을 직접 제어하세요.
구조화된 메타데이터 — YAML 프론트매터를 파싱하여 이름, 설명, 태그, 카테고리, 위험도, 작성자, 도구 등 유형별 필드로 제공
전체 페이지네이션 — 모든 목록/검색 도구에서 offset 및 limit 지원
3가지 전송 모드 — 로컬 IDE용 stdio, 원격 액세스용 HTTP/SSE, 서버리스용 AWS Lambda
빠른 시작 — 1300개 이상의 스킬을 약 1.5초 만에 인덱싱. 약 3MB의 메모리 점유(원시 데이터 65MB 대비)
6가지 전문 도구 — 탐색, 목록, 검색, 읽기, 검사, 새로고침
Related MCP server: skilldb-mcp
Node.js 18+
SKILL.md 파일이 포함된 skills/ 디렉토리 (스킬 형식 참조)
git clone https://github.com/LucasRomanzin/skills-mcp.git
cd skills-mcp
npm install
npm run buildnode dist/index.jsnode dist/http.js
# Server starts on http://localhost:3000
# MCP endpoint: http://localhost:3000/mcp
# Health check: http://localhost:3000/healthskills_browse_categories스킬 개수와 함께 모든 스킬 카테고리를 나열합니다. 가장 먼저 사용하세요.
Input: { response_format?: "markdown" | "json" }
Output: Table with 9 categories and skill countsskills_search이름, 설명, 태그 및 콘텐츠 전반에 걸친 BM25 순위 기반 전체 텍스트 검색.
Input: { query: string, category?: string, risk?: string, offset?: 0, limit?: 10 }
Output: Ranked results with name, description, category, tags, scoreskills_list_by_category페이지네이션을 사용하여 특정 카테고리 내의 스킬을 나열합니다.
Input: { category: string, offset?: 0, limit?: 20 }
Output: Paginated skill list with metadataskills_read컨텍스트 제어 기능을 사용하여 스킬 콘텐츠를 읽습니다.
Input: { slug: string, section?: "metadata" | "summary" | "full", file?: string }
section="metadata" → ~500 chars (frontmatter fields + file list)
section="summary" → ~2500 chars (metadata + first 2000 chars of body)
section="full" → up to 25000 chars (complete content, truncated if larger)skills_inspect여러 스킬에 대한 구조화된 메타데이터와 태그 중복을 통한 관련 스킬을 가져옵니다.
Input: { slugs: string[] (1-10), response_format?: "json" }
Output: Metadata + related_skills for each slugskills_refresh_index디스크에서 스킬을 추가/삭제/수정한 후 메모리 내 인덱스를 재구축합니다.
Input: {}
Output: Previous count, new count, duration{
"mcpServers": {
"skills": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/skills-mcp/dist/index.js"],
"env": {
"SKILLS_DIR": "/path/to/skills-mcp/skills"
}
}
}
}{
"mcpServers": {
"skills": {
"url": "http://localhost:3000/mcp"
}
}
}{
"mcpServers": {
"skills": {
"url": "https://<function-url-id>.lambda-url.<region>.on.aws/mcp"
}
}
}모든 모드 및 IDE에 대한 단계별 설정 가이드는 **docs/SETUP.md**를 참조하세요.
모드 | 명령어 | 사용 사례 | SSE 스트리밍 |
stdio |
| 로컬 IDE (Claude, Cursor, Gemini CLI) | 해당 없음 |
HTTP |
| 개발 서버, EC2, VPS, Docker | 예 |
Lambda | SAM deploy | 서버리스, 자동 확장, 사용량 기반 과금 | 예 (응답 스트리밍) |
각 스킬은 skills/ 하위의 디렉토리이며, 최소한 YAML 프론트매터가 포함된 SKILL.md 파일을 포함해야 합니다:
skills/
├── CATALOG.md # Category-to-skill mapping (auto-generated)
├── my-skill/
│ ├── SKILL.md # Required: frontmatter + content
│ ├── references/ # Optional: additional .md files
│ └── scripts/ # Optional: helper scripts---
name: my-skill
description: What this skill does in one sentence.
tags:
- react
- dashboard
- frontend
risk: safe
source: community
author: your-name
tools:
- claude-code
- cursor
---
# My Skill
## Overview
...
## When to Use This Skill
...필드 | 유형 | 필수 | 설명 |
| string | 예 | 스킬 식별자 |
| string | 예 | 한 줄 설명 |
| string[] | 아니오 | 검색 가능한 키워드 |
| enum | 아니오 |
|
| string | 아니오 | 출처 ( |
| string | 아니오 | 작성자 이름 |
| string[] | 아니오 | 호환되는 AI 도구 |
src/
├── index.ts # stdio entry point
├── http.ts # Express HTTP/SSE entry point
├── lambda.ts # AWS Lambda handler
├── server.ts # McpServer factory (shared)
├── constants.ts # CHARACTER_LIMIT, pagination defaults
├── types.ts # TypeScript interfaces
├── indexer.ts # Frontmatter parser + skill index builder
├── catalog.ts # CATALOG.md parser → category mapping
├── search.ts # BM25 scoring engine
├── tools/
│ ├── browse.ts # skills_browse_categories
│ ├── list.ts # skills_list_by_category
│ ├── search.ts # skills_search
│ ├── read.ts # skills_read
│ ├── inspect.ts # skills_inspect
│ └── refresh.ts # skills_refresh_index
└── utils/
├── frontmatter.ts # gray-matter wrapper + tag normalization
├── format.ts # Markdown/JSON response formatters
├── truncate.ts # CHARACTER_LIMIT enforcement
└── paginate.ts # Generic paginationBM25 구현은 각 스킬을 가중치가 적용된 문서로 인덱싱합니다:
필드 | 가중치 | 예시 |
| 3배 | "react-patterns" 3회 반복 |
| 2배 | "Modern React patterns..." 2회 반복 |
| 2배 | "react frontend hooks" 2회 반복 |
| 1배 | "development" |
| 1배 | 본문 첫 500자 |
점수 산정은 k1=1.5, b=0.75인 BM25를 사용합니다. 결과는 관련성 점수 내림차순으로 정렬됩니다.
성능: 1300개 이상의 스킬에 대한 검색이 10ms 이내에 완료됩니다.
변수 | 기본값 | 설명 |
|
| 스킬 디렉토리 경로 |
|
| HTTP 서버 포트 (http.ts 전용) |
TypeScript — 엄격 모드, ESM
MCP SDK v1.29+ — StreamableHTTPServerTransport, WebStandardStreamableHTTPServerTransport
gray-matter — YAML 프론트매터 파싱
Zod — 입력 유효성 검사 스키마
BM25 — 커스텀 구현(약 80줄), 외부 의존성 없음
MIT
This server cannot be deployed
A registry of 5,900+ peer-authored skills any MCP agent can search and load on demand.
Capability registry for the agentic economy. Semantic search over verified MCP server listings.
Hosted MCP server for live public-data APIs and Skills for AI agents.
Search & install 6,500+ AI agent skills from skills-hub.ai inside any MCP tool.
