一个高性能的 MCP（模型上下文协议）服务器，通过 BM25 排序搜索、结构化元数据和上下文高效响应，提供 1300 多种 AI 技能目录。
旨在解决一个问题：数以千计的技能会耗尽你的上下文窗口。该服务器对它们进行索引、排序，并仅提供你所需要的内容。
┌────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 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 排序搜索 — 不仅仅是关键词匹配。具有字段权重的真实相关性评分（名称 3 倍，描述 2 倍，标签 2 倍，正文 1 倍）
上下文高效 — 读取技能元数据（约 500 字符）、摘要（约 2K 字符）或完整内容（上限 25K 字符）。你可以控制消耗多少上下文
结构化元数据 — 解析为类型化字段的 YAML 前置元数据：名称、描述、标签、类别、风险、作者、工具
全面分页 — 每个列表/搜索工具都支持 offset 和 limit
3 种传输模式 — 用于本地 IDE 的 stdio，用于远程访问的 HTTP/SSE，用于无服务器架构的 AWS Lambda
快速启动 — 1300 多种技能在约 1.5 秒内完成索引。内存占用约 3MB（相比原始的 65MB）
6 种专用工具 — 浏览、列出、搜索、读取、检查、刷新
Related MCP server: skilldb-mcp
Node.js 18+
包含 SKILL.md 文件的 skills/ 目录（参见 技能格式）
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_categories列出所有技能类别及其计数。优先使用此工具。
Input: { response_format?: "markdown" | "json" }
Output: Table with 9 categories and skill countsskills_search跨名称、描述、标签和内容的 BM25 排序全文搜索。
Input: { query: string, category?: string, risk?: string, offset?: 0, limit?: 10 }
Output: Ranked results with name, description, category, tags, scoreskills_list_by_category列出特定类别下的技能，支持分页。
Input: { category: string, offset?: 0, limit?: 20 }
Output: Paginated skill list with metadataskills_read读取技能内容，支持上下文控制。
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_inspect获取多个技能的结构化元数据，以及通过标签重叠关联的技能。
Input: { slugs: string[] (1-10), response_format?: "json" }
Output: Metadata + related_skills for each slugskills_refresh_index在磁盘上添加/删除/修改技能后，重建内存索引。
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"
}
}
}查看 docs/SETUP.md 获取适用于所有模式和 IDE 的完整分步设置指南。
模式 | 命令 | 使用场景 | SSE 流式传输 |
stdio |
| 本地 IDE (Claude, Cursor, Gemini CLI) | N/A |
HTTP |
| 开发服务器, EC2, VPS, Docker | 是 |
Lambda | SAM deploy | 无服务器, 自动扩缩容, 按量付费 | 是 (响应流式传输) |
每个技能都是 skills/ 下的一个目录，至少包含一个带有 YAML 前置元数据的 SKILL.md 文件：
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
...字段 | 类型 | 必填 | 描述 |
| string | 是 | 技能标识符 |
| string | 是 | 一行描述 |
| string[] | 否 | 可搜索的关键词 |
| enum | 否 |
|
| string | 否 | 来源 ( |
| string | 否 | 创建者名称 |
| string[] | 否 | 兼容的 AI 工具 |
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 实现将每个技能索引为加权文档：
字段 | 权重 | 示例 |
| 3x | "react-patterns" 重复 3 次 |
| 2x | "Modern React patterns..." 重复 2 次 |
| 2x | "react frontend hooks" 重复 2 次 |
| 1x | "development" |
| 1x | 正文前 500 个字符 |
评分使用 k1=1.5, b=0.75 的 BM25。结果按相关性得分降序排列。
性能：跨 1300 多种技能的搜索可在 <10ms 内完成。
变量 | 默认值 | 描述 |
|
| 技能目录路径 |
|
| HTTP 服务器端口 (仅限 http.ts) |
TypeScript — 严格模式, ESM
MCP SDK v1.29+ — StreamableHTTPServerTransport, WebStandardStreamableHTTPServerTransport
gray-matter — YAML 前置元数据解析
Zod — 输入验证模式
BM25 — 自定义实现（约 80 行），零外部依赖
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.
