Skills Wiki — ローカル AI スキルマネージャー

オープンソースで完全ローカルのAIスキルマネージャーです。120以上のコミュニティ製スキルパックをClaude、ChatGPT、Geminiに接続できます。すべて自分自身のマシン上で動作し、アカウントもサブスクリプションもクラウドサービスも不要です。

スキルを閲覧し、必要なものを有効にし、ローカルの接続URLをコピーするだけです。数分で賢く作業を始められます。

目次

1. 仕組み

2. 技術スタックとプロジェクト構成

3. はじめに

4. ダッシュボードの使い方

5. AIアシスタントとの接続

6. アクティブスキルパネルの使い方

7. 新しいスキルの追加

8. スキルごとの設定

9. 外部サービスとの接続

10. 環境変数

11. スキルライブラリ

12. ライセンス

Related MCP server: skill-curator-mcp

1. 仕組み

Skills Wikiは、あなたのマシン上で2つのプロセスを実行します。

Your AI Assistant (Claude / ChatGPT / Gemini)
             │
             │  MCP protocol or OpenAPI
             ▼
  Python MCP Server — http://localhost:8000
  (FastMCP, mounts all enabled skills)
             │
             │  reads config
             ▼
  data/local_config.json
  (enabled skills, connections, per-skill settings)
             ▲
             │  manages via UI
  Next.js Dashboard — http://localhost:3000

• Pythonサーバー (main.py) は起動時に skills_library/ 内のすべてのスキルを読み込み、MCPプロトコルで localhost:8000/mcp に公開し、OpenAPIスキーマとして localhost:8000/openapi.json に公開します。

• ダッシュボード (dashboard/) は、スキルの閲覧、有効/無効の切り替え、接続URLのコピー、スキルツールの実行、接続済みサービスの管理を行うNext.jsアプリです。

• data/local_config.json が唯一の情報源です。データベースもクラウドもありません。

すべてはローカルで実行されます。あなたのデータがマシンの外に出ることはありません。

2. 技術スタックとプロジェクト構成

技術スタック

フロントエンドダッシュボード (Next.js)

• Next.js 15 — React 19、App Router、サーバーコンポーネント

• TypeScript 5 — strict mode有効

• Tailwind CSS 3 — ユーティリティ・ファーストのスタイリングとカスタムv4デザイントークン

• shadcn/ui — アクセシブルなUIコンポーネント

• JetBrains Mono — ターミナル風UIのための等幅フォント

バックエンドMCPサーバー (Python)

• FastMCP — Model Context Protocol SDK。各スキルはマウントされた名前空間です

• Python 3.10+ — 全体をasyncで構成

• python-dotenv — 環境変数管理

ストレージ

• data/local_config.json — 有効なスキル、接続、スキルごとの設定、自動生成された認証情報など、すべての状態を1つのJSONファイルに保持します

プロジェクト構成

skills_wiki_opensource/
├── main.py                        # FastMCP server entry point
├── requirements.txt               # Python dependencies
├── .env.example                   # Environment variable template
├── package.json                   # Root scripts (setup, dev, etc.)
│
├── data/
│   └── local_config.json          # All runtime state (auto-created on first run)
│
├── core/                          # Python server utilities
│   ├── config.py                  # Reads enabled_skills from local_config.json
│   ├── db.py                      # JSON read/write helpers
│   ├── skill_config.py            # Per-skill presentation hints
│   ├── skill_runtime.py           # Skill execution helpers
│   └── credentials.py             # Service credential resolution
│
├── skills_library/                # 120+ MCP skill packs
│   ├── marketing_skills/          # Example skill
│   │   ├── main.py                #   FastMCP tool definitions
│   │   ├── skill_meta.json        #   Metadata: displayName, description, theme
│   │   ├── skill_files/           #   Cached reference docs, indexed via _index.json
│   │   └── __init__.py
│   └── ... (120+ skill folders)
│
├── scripts/
│   └── add_skill.py               # Install a skill from a GitHub repo
│
└── dashboard/                     # Next.js frontend
    ├── app/
    │   ├── dashboard/             # Main control center
    │   ├── marketplace/           # Browse & enable skills
    │   ├── connections/           # Manage third-party service credentials
    │   ├── config/                # Per-skill customization
    │   ├── setup/                 # Platform connection guides
    │   └── api/                   # Next.js API routes
    │       ├── skills/            # PATCH — update enabled skills
    │       ├── skill-tools/       # GET  — list tools for a skill
    │       ├── tool-run/          # POST — run a skill tool
    │       ├── connections/       # GET/POST/DELETE — manage services
    │       └── config/            # GET/POST/DELETE — per-skill settings
    ├── components/
    │   ├── DashboardClient.tsx    # Active skills panel + credentials panel
    │   ├── CredentialsPopup.tsx   # Copyable CLIENT_ID, API_KEY, URLs
    │   └── ...
    └── lib/
        ├── skills.ts              # Skill registry (500+ skills, 40+ themes)
        ├── local-db.ts            # JSON config read/write
        └── utils.ts               # URL helpers, key masking

3. はじめに

前提条件

• Python 3.10 以上

• Node.js 18 以上

• Gemini APIキー (任意 — GitHubから新しいスキルをインストールする場合のみ必要)

インストールと実行

# 1. Clone the repo
git clone https://github.com/appleaa123/skills-wiki.git
cd skills-wiki

# 2. Copy the environment file (add your Gemini key if you plan to add skills)
cp .env.example .env

# 3. Install all dependencies (Python + Node)
npm run setup

# 4. Start both servers
npm run dev

ブラウザで**http://localhost:3000**を開いてください。

MCPサーバーは**http://localhost:8000**で起動します。認証情報と接続URLは初回起動時に自動生成され、ダッシュボードに表示されます。

npm run dev で起動するもの

両方のプロセスは同時に実行されます。終了するには Ctrl+C を押します。

4. ダッシュボードの使い方

アプリを起動したら、http://localhost:3000/dashboard にアクセスしてください。

コマンドラインストリップ

ページ上部にはステータスバーが表示されます。

$ skills-wiki status --verbose          ● gateway: live    ● plan: local

プランストリップ

plan = "local"   // running fully local — no cloud required

2カラムグリッド

メインセクションは左右2つのパネルに分かれています。

左 — active_skills[]

現在有効なすべてのスキルが一覧表示されます。各スキルは名前と関数数を表示したカードとして現れます。

• カードをクリック → そのスキル内のすべてのツール/関数がチェックボックス付きで展開されます

• 任意のツールにチェック → 実行したいものを選択します

• ▶run → 選択したツールを実行し、整形されたマークダウンで出力を表示します

• copy → マークダウン出力をクリップボードにコピーし、AIチャットに貼り付けられるようにします

ここがコアワークフローです。スキルを展開して、関数を選択して実行し、結果をコピーして、ClaudeかChatGPTに貼り付ける。するとAIに、そのトピックに関する詳細なコンテキストを与えることができます。

• --editボタン → トグルスイッチ付きの編集モードに切り替え、個々のスキルを有効/無効にできます

• --save → 変更を data/local_config.json に保存します

• + install more from ./marketplace → マーケットプレイスを開き、スキルを追加します

右 — gateway_credentials

AIアシスタントを接続するために必要なすべての情報が表示されます。

どのフィールドにもコピーボタンがあります。cat ./setup_guide → をクリックすると、プラットフォームごとの手順が表示されます。

危険ゾーン

rm -rf ./connection ボタンをクリックすると、ローカル設定からアクティブスキルと接続がすべてクリアされます。この操作は取り消せません。

5. AIアシスタントとの接続

各プラットフォームのガイドは http://localhost:3000/setup にあります。概要は次のとおりです。

Claude Desktop

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json（macOS）を開き、次を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "skills-wiki": {
      "type": "http",
      "url": "http://localhost:8000/mcp"
    }
  }
}

Claude Desktopを再起動すると、有効なスキルがツールとして表示されます。

注: Claude Desktop は localhost:8000 に到達できる必要があります。Claude Desktopを開く前に、Pythonサーバーが起動していることを確認してください。

Claude.ai（リモートMCP）

Claude.ai では公開されたMCP URLが必要です。ローカル運用では、トンネルツールを使ってサーバーを公開してください。

# Example using ngrok
ngrok http 8000

その後、ngrokが提供するHTTPS URLを、Claude.ai → Settings → Connectors → Add Custom Connector で使用します。

ChatGPT カスタムGPT

1. chatgpt.com にアクセスし、Explore GPTs → Create → Configure → Actions → Add action

2. URLからインポート: http://localhost:8000/openapi.json（リモートアクセス時はngrokのURL）

3. Authentication → API Key を選び、ダッシュボードの API_KEY の値を貼り付ける

4. Custom GPTを保存します

Gemini

GeminiはClaudeと同じURL http://localhost:8000/mcp を介してMCPをサポートします。

6. アクティブスキルパネルの利用

このパネルは、AIアシスタントに接続する前にスキルを試すための主な手段です。スキルが何を行うかや、ガイダンステキストを確認でき、それをそのまま任意のAIチャットに貼り付けることができます。正式なMCP接続は不要です。

手順

1. ダッシュボードを開く — http://localhost:3000/dashboard

2. スキルカードを展開する — スキル名の横にある ▶ をクリックします

3. ツールの読み込みを待つ — パネルは main.py から利用可能なすべての関数を取得します（一瞬 // loading tools… と表示されます）

4. 1つ以上のツールにチェックを入れる — 各チェックボックスが1つのスキル関数に対応します（例: cold-email、product-marketing-context）

5. ▶ run (N selected) をクリック — パネルは選択したツールを実行し、整形されたマークダウンで出力を表示します

6. copy をクリック — ボタンが ✓ tools are copied に変わります

7. AIチャットに貼り付ける — Claude、ChatGPT、Geminiを開いて貼り付けます。以後、AIは完全なスキルコンテキストを持つので、それに応じて動作します

「run」とは実際に何をするのか？

ツールを実行すると：

1. ダッシュボードは POST /api/tool を実行します。スキル名と選択したツールを指定して POST /api/tool-run を呼び出します

2. まずJSON-RPCを使用して、localhost:8000/mcp のPython MCPサーバーへの呼び出しを試みます

3. サーバーに到達できない場合は、skills_library/{skill}/main.py からガイダンステキストを直接読み込みます

4. 結果（通常は、手順、フレームワーク、構造化されたガイドを含む、詳細なマークダウン）がパネルに表示されます

つまり、スキルの main.py にガイダンステキストが組み込まれている限り、Pythonサーバーが起動していなくても実行機能は動作します。

7. 新しいスキルの追加

画面から

http://localhost:3000/config に移動し、Link a Skill from GitHub を選択します。FastMCPスキル定義を含む公開GitHubリポジトリのURLを貼り付けてください。スキルは skills_library/ にインストールされ、即座に有効になります。

AIによるスキル生成には .env 内の GEMINI_API_KEY が必要です。

コマンドラインから

# Add a skill from a public GitHub repo
python3 scripts/add_skill.py --url https://github.com/org/repo --name my_skill

# Force the entire repo to be treated as one skill (no auto-split)
python3 scripts/add_skill.py --url https://github.com/org/repo --name my_skill --no-split

# Add only a specific subdirectory
python3 scripts/add_skill.py \
  --url https://github.com/org/repo \
  --name my_skill \
  --subdir "skills/marketing"

# Add from a local file or folder
python3 scripts/add_skill.py --file ~/path/to/tools.py --name my_skill
python3 scripts/add_skill.py --file ~/path/to/skill-folder/ --name my_skill

スキルを追加したら、ダッシュボードのマーケットプレイスから有効化します。その後、Pythonサーバーを再起動し、新しいスキルを読み込ませます。

# Stop the running server (Ctrl+C), then restart
npm run dev

スキル形式

skills_library/ 内の各スキルは、最低限以下のファイルを持つフォルダです：

• main.py — ツール関数を持つ FastMCP インスタンス mcp を定義

• skill_meta.json — メタデータ： display_name、description、theme、source_repo

• __init__.py — 空ファイル（Pythonモジュールの読み込みに必要）

skill_meta.json の例：

{
  "display_name": "Marketing Skills",
  "description": "Conversion, content, SEO, and growth skills.",
  "source_repo": "https://github.com/coreyhaines31/marketingskills",
  "theme": "marketing"
}

main.py 構造の例：

from fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("my-skill")

_SKILLS = {
  "my-tool": {
    "description": "Does something useful.",
    "guidance": """# My Tool\n\nDetailed instructions here...""",
  }
}

@mcp.tool()
def get_my_skill(skill_name: str) -> str:
    """Returns guidance for the requested skill."""
    skill = _SKILLS.get(skill_name)
    if not skill:
        return f"Unknown skill: {skill_name}"
    return skill["guidance"]

8. スキルごとの設定

http://localhost:3000/config にアクセスして、各スキルの動作をカスタマイズします。

インストール済みのスキルごとに、次の項目を設定できます：

設定は data/local_config.json の skill_configs に保存されます。

9. 外部サービスとの接続

http://localhost:3000/connections にアクセスして、スキルが必要とするサードパーティ認証情報（GitHubトークン、Notion APIキー、カスタムHTTPエンドポイントなど）を追加します。

認証情報は data/local_config.json に平文で保存されます。このファイルは .env ファイルと同様に、バージョン管理にコミットしないでください。

外部サービスを必要とするスキルは、実行時に core/credentials.py を経由してこのストアから認証情報を読み取ります。

10. 環境変数

.env.example を .env にコピーし、必要な項目を入力してください：

cp .env.example .env

ダッシュボードは NEXT_PUBLIC_GATEWAY_BASE_URL を読み取って、認証情報パネルに表示される CLAUDE_URL、CHATGPT_URL、GEMINI_URL を構成します。トンネルでサーバーを公開している場合、またはサーバーをデフォルト以外のポートで実行する場合ように、この値を設定します。

11. スキルライブラリ

skills_library/ 内の各フォルダは、すべて付属のカスタムパックです。次の表はその大半を説明しています。完全な最新リストは ls skills_library で表示できます。

12. ライセンス

apache license 2.0