Lokales MCP-Plugin: Wenn der Agent eine neue Aufgabe erhält, werden aus allen lokal installierten Skills (Benutzerebene/Plugin-Ebene/Projektebene) die Top-N-Empfehlungen abgerufen. Es wird nur empfohlen, nicht ausgeführt.
Die Indexierungsmethode stammt von SkillRouter (arXiv 2603.22455): All-Field-Segmentierung mit mehreren Vektoren (name+description ein Vektor + Haupttext in ~800-Zeichen-Blöcken, jeweils ein Vektor); die Abfrage berechnet für jeden Block den Kosinus, der Skill-Score wird per Max-Pooling gebildet.
Tool | Verwendung |
| Vor Beginn der Aufgabe den relevantesten Skill suchen; gibt Score, Tier (auto/prompt/skip, Referenzwert), Aufrufname und Pfad zurück. |
| Nach Installation/Entfernung eines Skills den Index inkrementell neu aufbauen (mtime-Diff), ohne die Sitzung neu zu starten. |
Related MCP server: skills-mcp-server
claude mcp add fastroute -- node /absolute/path/to/fastroute/dist/index.jsDatenverzeichnis ~/.fastroute (überschrieben durch FASTROUTE_DATA_DIR): fastroute.db, config.json, models/
Embedding-Modell: Xenova/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 (q8, ca. 135 MB), wird beim ersten Werkzeugaufruf aus dem Internet heruntergeladen; standardmäßig ModelScope-Mirror (FASTROUTE_EMBEDDING_HOST kann auf https://huggingface.co zurückgesetzt werden); wenn bereits ein Cache unter ~/.knowyoubetter/models vorhanden ist, wird dieser direkt verwendet.
Das Modell ist eine harte Abhängigkeit: Offline und ohne Cache gibt das Werkzeug einen Fehler und Download-Hinweise zurück; es gibt keinen lexikalischen Fallback.
Überschreibbar über config.json: chunkSize(800), autoThreshold(0.9), promptThreshold(0.6), topK(5), userSkillsDir, pluginCacheDir, projectSkillsEnabled
Nach einer Änderung von chunkSize wird der vorhandene Index nicht automatisch neu aufgeteilt: Es muss ~/.fastroute/fastroute.db gelöscht und dann reindex_skills aufgerufen werden.
npm install
npm test # 单测 + 集成（fake embedder，不联网）
npm run test:real # 真实 embedding 冒烟（首次下载模型）
npm run eval # distractor 评测：Hit@1/Hit@5/MRR
npm run build
npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.jsThis server cannot be deployed
Search and discover Agent Skills from the skills.sh registry. Powered by HAPI MCP server.
MCP Server for an Agent Task Marketplace
The CustomGPT.ai MCP server is a fully managed, RAG-powered endpoint that connects large language models with private knowledge bases and external data sources. It provides tools for retrieval-augmented generation queries (send_message), data ingestion (upload_file), and source listing, enabling AI agents to query private documents like PDFs with high accuracy and real-time citations.
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