Skills 은행 — 로컬 AI 스킬 매니저

오픈소스이며 완전히 로컬에서 실행되는 AI 스킬 매니저입니다. 커뮤니티에서 만든 120개 이상의 스킬 팩을 Claude, ChatGPT, Gemini에 연결하세요. 모두 사용자 컴퓨터에서 실행되며 계정, 구독, 클라우드 서비스가 필요 없습니다.

스킬을 둘러보고, 필요한 것만 활성화하고, 로컬 연결 URL을 복사하고, 몇 분 만에 더 스마트하게 작업을 시작하세요.

목차

1. 작동 방식

2. 기술 스택 및 프로젝트 구조

3. 시작하기

4. 대시보드 둘러보기

5. AI 어시스턴트 연결하기

6. 활성 스킬 패널 사용하기

7. 새 스킬 추가하기

8. 스킬별 설정

9. 외부 서비스 연결하기

10. 환경 변수

11. 스킬 라이브러리

12. 라이선스

Related MCP server: skill-curator-mcp

1. 작동 방식

Skills Wikipedia는 사용자 컴퓨터에서 두 개의 프로세스를 실행합니다.

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 서버(main.py)는 시작 시 skills_library/의 모든 스킬을 로드하고, MCP 프로토콜로 localhost:8000/mcp에, OpenAPI 스키마로 localhost:8000/openapi.json에 노출합니다.

• 대시보드(dashboard/)는 스킬 검색, 활성 상태 전환, 연결 URL 복사, 스킬 도구 실행, 연결된 서비스 관리를 위한 Next.js 앱입니다.

• **data/local_config.json**은 유일한 데이터 출처입니다. 데이터베이스도, 클라우드도 없습니다.

모든 것은 로컬에서 실행됩니다. 사용자의 데이터가 컴퓨터 밖으로 나가는 일은 없습니다.

2. 기술 스택 및 프로젝트 구조

기술 스택

프런트엔드 대시보드 (Next.js)

• Next.js 15 — React 19, App Router, 서버 컴포넌트

• TypeScript 5 — 엄격 모드(strict mode) 활성화

• Tailwind CSS 3 — 커스텀 v4 디자인 토큰을 사용한 유틸리티 우선 스타일

• shadcn/ui — 접근성 높은 UI 컴포넌트

• JetBrains Mono — 터미널 스타일 UI를 위한 고정폭 폰트

백엔드 MCP 서버 (Python)

• FastMCP — Model Context Protocol SDK이며, 각 스킬은 마운트된 네임스페이스입니다.

• Python 3.10+ — 전체적으로 비동기(async)

• python-dotenv — 환경 변수 관리

저장소

• data/local_config.json — 활성화된 스킬, 연결, 스킬별 설정, 자동 생성된 자격 증명을 모두 하나의 JSON 파일에 보관합니다.

프로젝트 구조

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. 시작하기

사전 준비 사항

• Python 3.10 이상

• Node.js 18 이상

• Gemini API 키 (선택 사항 — GitHub에서 새 스킬을 설치할 때만 필요)

설치 및 실행

# 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

브라우저에서 **http://localhost:3000**을 엽니다.

MCP 서버는 **http://localhost:8000**에서 시작됩니다. 자격 증명과 연결 URL은 첫 실행 시 자동으로 생성되어 대시보드에 표시됩니다.

npm run dev가 시작하는 것

두 프로세스는 동시에 실행됩니다. Ctrl+C로 중지할 수 있습니다.

4. 대시보드 둘러보기

앱을 시작한 후 **http://localhost:3000/dashboard**로 이동하세요.

명령줄 스트립

페이지 상단에 상태 표시줄이 표시됩니다.

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

플랜 스트립

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

2열 그리드

본문 영역은 두 개의 패널이 나란히 표시됩니다.

왼쪽 — active_skills[]

현재 활성화된 모든 스킬을 나열합니다. 각 스킬은 이름과 함수 개수가 표시된 카드 형태입니다.

• 카드를 클릭 → 해당 스킬 내부의 모든 도구/함수가 체크박스와 함께 펼쳐집니다.

• 도구를 선택 → 실행하려는 함수를 고릅니다.

• ▶ run → 선택한 도구를 실행하고 결과를 포맷된 마크다운으로 표시합니다.

• copy → 마크다운 출력을 클립보드에 복사해서 어떤 AI 채팅이든 붙여넣을 수 있게 합니다.

이것이 핵심 워크플로우입니다. 스킬을 펼치고, 함수를 선택하고, 실행하고, 결과를 복사해서 Claude 또는 ChatGPT에 붙여넣으면 AI가 해당 주제에 대한 상세한 맥락을 얻을 수 있습니다.

• --edit 버튼 → 토글 스위치가 있는 편집 모드로 전환되며, 개별 스킬을 활성화/비활성화할 수 있습니다.

• --save → 변경 사항을 data/local_config.json에 저장합니다.

• + install more from ./marketplace → 마켓플레이스를 열어 스킬을 더 추가할 수 있습니다.

오른쪽 — gateway_credentials

AI 어시스턴트를 연결하는 데 필요한 모든 정보를 표시합니다.

모든 필드에는 복사 버튼이 있습니다. cat ./setup_guide →를 클릭하면 플랫폼별 단계별 안내가 표시됩니다.

위험 구역

rm -rf ./connection 버튼은 특정 설정 파일에서 모든 활성 스킬과 연결을 삭제합니다. 이 작업은 되돌릴 수 없습니다.

5. AI 어시스턴트 연결하기

플랫폼별 가이드를 보려면 **http://localhost:3000/setup**으로 이동하세요. 요약:

Claude Desktop

macOS에서 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json을 열고 다음을 추가합니다.

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

Claude Desktop을 재시작하세요. 활성화한 스킬이 도구로 나타납니다.

참고: Claude Desktop이 localhost:8000에 접근할 수 있어야 합니다. Claude Desktop을 열기 전에 Python 서버가 실행 중인지 확인하세요.

Claude.ai (원격 MCP)

Claude.ai는 공개적으로 접근 가능한 MCP URL이 필요합니다. 로컬에서 사용하려면 터널 도구를 통해 서버를 노출하세요.

# Example using ngrok
ngrok http 8000

그런 다음 Claude.ai → Settings → Connectors → Add Custom Connector에서 ngrok이 제공하는 HTTPS URL을 사용하세요.

ChatGPT Custom GPT

1. chatgpt.com으로 이동합니다. → Explore GPTs → Create → Configure → Actions → Add action

2. URL에서 가져오기: http://localhost:8000/openapi.json (또는 원격 접근용 ngrok URL)

3. Authentication → API Key 설정에서 대시보드의 API_KEY 값을 붙여넣습니다.

4. Custom GPT를 저장합니다.

Gemini

Gemini는 Claude와 동일한 URL인 http://localhost:8000/mcp를 통해 MCP를 지원합니다.

6. 활성 스킬 패널 사용하기

이 패널은 스킬을 AI 어시스턴트에 연결하기 전에 스킬과 상호작용하는 가장 기본적인 방법입니다. 스킬이 무엇을 하는지 미리 보고, 안내 텍스트를 확인하고, 복사해서 어떤 AI 채팅에도 붙여넣을 수 있습니다. 공식적인 MCP 연결은 필요하지 않습니다.

단계별 진행

1. 대시보드로 이동 → http://localhost:3000/dashboard

2. 스킬 카드 펼치기 — 스킬 이름 옆에 있는 ▶ 화살표를 클릭합니다.

3. 도구가 로드될 때까지 기다리기 — 패널이 main.py에서 사용 가능한 모든 함수를 가져옵니다. (잠시 // loading tools…가 표시됩니다.)

4. 하나 이상의 도구 선택 — 각 체크박스는 하나의 스킬 함수를 뜻합니다. (예: cold-email, product-marketing-context)

5. ▶ run (N selected) — 선택한 도구를 실행하고 포맷된 마크다운 출력을 표시합니다.

6. copy — 버튼이 ✓ tools are copied로 바뀝니다.

7. AI 채팅에 붙여넣기 — Claude, ChatGPT, Gemini를 열고 붙여넣으면 AI가 따를 수 있는 전체 스킬 컨텍스트를 가지게 됩니다.

"run"은 실제로 무엇을 하나요?

도구를 실행하면 다음이 일어납니다.

1. 대시보드가 스킬 이름과 선택한 도구로 POST /api/tool-run을 호출합니다.

2. 먼저 JSON-RPC를 사용하여 localhost:8000/mcp의 Python MCP 서버를 호출합니다.

3. 서버에 연결할 수 없으면 skills_library/{skill}/main.py에서 안내 텍스트를 직접 읽습니다.

4. 결과 — 보통 지침, 프레임워크, 구조화된 안내가 담긴 마크다운—이 패널에 표시됩니다.

즉, 스킬이 main.py에 힌트 텍스트를 포함하고 있다면 Python 서버가 실행되지 않아도 run 기능은 동작합니다.

7. 새 스킬 추가하기

UI에서 추가하기

**http://localhost:3000/config**로 이동한 다음, GitHub에서 스킬 연결을 선택하세요. FastMCP 스킬 정의를 포함한 공개 GitHub 저장소 URL을 붙여넣으세요. 스킬이 skills_library/에 설치되고 즉시 활성화됩니다.

AI 지원 스킬 생성을 위해서는 .env에 GEMINI_API_KEY가 필요합니다.

명령줄에서 추가하기

# 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

스킬을 추가한 후 대시보드 마켓플레이스에서 활성화하세요. 그런 다음 Python 서버를 재시작해야 새 스킬을 인식합니다.

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

스킬 형식

skills_library/의 각 스킬은 최소한 다음 파일이 포함된 폴더입니다.

• main.py — FastMCP 인스턴스 mcp와 도구 함수들을 정의합니다.

• skill_meta.json — 메타데이터: display_name, description, theme, source_repo

• __init__.py — 빈 파일 (Python 모듈 로딩에 필요)

skill_meta.json 예시:

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

main.py 구조 예시:

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. 스킬별 설정

각 스킬의 동작을 커스터마이징하려면 **http://localhost:3000/config**로 이동하세요.

설치된 모든 스킬에 대해 다음을 설정할 수 있습니다:

설정 값들은 data/local_config.json의 skill_configs에 저장됩니다.

9. 외부 서비스 연결하기

**http://localhost:3000/connections**로 이동해 스킬이 필요로 하는 서비스 자격 증명 (GitHub 토큰, Notion API 키, 사용자 지정 HTTP 엔드포인트 등)을 추가하세요.

자격 증명은 data/local_config.json에 일반 텍스트로 저장됩니다. 이 파일을 .env 파일처럼 취급하고 버전 관리에 커밋하지 마세요.

외부 서비스가 필요한 스킬은 런타임에 core/credentials.py를 통해 이 저장소에서 자격 증명을 읽습니다.

10. 환경 변수

.env.example을 .env로 복사하고 필요한 값을 채우세요.

cp .env.example .env

대시보드는 NEXT_PUBLIC_GATEWAY_BASE_URL을 읽어 자격 증명 패널에 표시되는 CLAUDE_URL, CHATGPT_URL, GEMINI_URL 값을 만듭니다. 서버를 터널로 노출하거나 기본 포트가 아닌 포트에서 실행하는 경우 설정하세요.

11. 스킬 라이브러리

skills_library/의 모든 폴더는 하나의 스킬 팩이며, 기본적으로 포함되어 있습니다. 아래 표에는 대부분의 스킬이 안내되어 있습니다. 전체 최신 목록을 보려면 ls skills_library를 실행하세요.

12. 라이선스

12. 라이선스

apache license 2.0