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Glama

Agent Skill Loader đź§ 

npm version MCP Registry License: MIT Node.js Version TypeScript MCP

Agent Skill Loader ist ein Model Context Protocol (MCP) Server, der als BrĂĽcke zwischen Ihrer statischen Claude Code Skills-Bibliothek und dynamischen KI-Agenten (wie Claude Desktop, Cursor oder jedem anderen MCP-Client) fungiert.

Er stellt Skills sowohl als MCP Prompts (Slash-Befehle, keine Tool-Aufrufe erforderlich) als auch als MCP Tools (für die programmatische Nutzung) bereit. Skills werden automatisch aus konfigurierten Verzeichnissen erkannt und bleiben aktiv — fügen Sie eine neue SKILL.md hinzu und der Client wird automatisch benachrichtigt.

🚀 Funktionen

  • MCP Prompts: Skills erscheinen als Slash-Befehle in Clients. Kein Tool-Aufruf erforderlich, um sie einzufĂĽgen.

  • Live-Updates: listChanged-Benachrichtigung wird ausgelöst, wenn Skills hinzugefĂĽgt oder entfernt werden (via Datei-Watcher).

  • Discovery: list_skills — scannt konfigurierte Skill-Verzeichnisse, mit optionalem Suchfilter.

  • Dynamisches Lernen: read_skill — ruft den Inhalt der SKILL.md ab.

  • Persistenz: install_skill — kopiert einen Skill dauerhaft in Ihr Projekt.

  • Konfiguration: manage_search_paths — fĂĽgt Skill-Verzeichnisse zur Laufzeit hinzu oder entfernt sie.

  • Fehlerbehebung: debug_info — diagnostiziert Konfigurations- und Pfadprobleme.

🛠️ Einrichtung

Voraussetzungen

  • Node.js >= 18

Option A: Installation via npm (Empfohlen)

npm install -g agent-skill-loader

Dann in .mcp.json registrieren:

"agent-skill-loader": {
  "command": "agent-skill-loader"
}

Option B: Build aus dem Quellcode

git clone https://github.com/back1ply/agent-skill-loader.git
cd agent-skill-loader
npm install
npm run build

Dann in .mcp.json registrieren:

"agent-skill-loader": {
  "command": "node",
  "args": ["<path-to-repo>/build/index.js"]
}

đź“‚ Konfiguration

Der Server erkennt automatisch seinen Arbeitsbereich und aggregiert Skill-Pfade aus:

  1. Standard: %USERPROFILE%\.claude\plugins\cache (Standard-Speicherort)

  2. Dynamische Konfiguration: skill-paths.json (befindet sich im Projekt-Root)

Umgebungsvariablen

Variable

Beschreibung

MCP_SKILL_PATHS

JSON-Array oder durch Semikolon/Komma getrennte Liste zusätzlicher Skill-Pfade

MCP_WORKSPACE_ROOT

Ăśberschreibt den automatisch erkannten Arbeitsbereichs-Root

MCP_NO_WATCH

Auf 1 setzen, um den Datei-Watcher zu deaktivieren (nĂĽtzlich in CI)

Dynamische Pfadverwaltung

Sie mĂĽssen Konfigurationsdateien nicht manuell bearbeiten. Verwenden Sie das Tool, um Pfade zur Laufzeit zu verwalten:

  • HinzufĂĽgen: manage_search_paths(operation="add", path="F:\\My\\Deep\\Skills")

  • Entfernen: manage_search_paths(operation="remove", path="...")

  • Auflisten: manage_search_paths(operation="list") erstellt/aktualisiert skill-paths.json.

🤖 Verwendung

MCP Prompts (Slash-Befehle)

Wenn Ihr Client MCP Prompts unterstützt (Claude Desktop, Cursor, etc.), erscheinen Skills automatisch als Slash-Befehle. Wählen Sie einen Skill aus dem Slash-Befehlsmenü, um dessen Inhalt direkt einzufügen — keine Tool-Aufrufe erforderlich.

Tools

Der Agent hat Zugriff auf fĂĽnf Tools:

  • list_skills(query?): Gibt eine JSON-Liste der verfĂĽgbaren Skills zurĂĽck. Optional filtert query nach Teilstrings in Name/Beschreibung (GroĂź-/Kleinschreibung wird ignoriert).

  • read_skill(skill_name): Gibt die Markdown-Anweisungen fĂĽr einen Skill zurĂĽck.

  • install_skill(skill_name, target_path?): Kopiert den Skill-Ordner nach .agent/skills/<name>. Aus SicherheitsgrĂĽnden muss target_path innerhalb des aktuellen Arbeitsbereichs liegen.

  • manage_search_paths(operation, path?): Skill-Suchpfade hinzufĂĽgen, entfernen oder auflisten.

  • debug_info(): Gibt Diagnoseinformationen zurĂĽck (Pfade, Status, Warnungen).

Beispiel fĂĽr einen Agent-Prompt

"Ich muss ein DAX-Measure schreiben, bin mir aber bei den Best Practices unsicher."

Der Agent ruft automatisch list_skills auf, findet writing-dax-measures, ruft read_skill auf und antwortet mit Expertenwissen. Alternativ kann der Benutzer den Skill direkt als Slash-Befehl aufrufen.

đź”§ Fehlerbehebung

Wenn Skills nicht erkannt werden, verwenden Sie debug_info(), um Folgendes zu sehen:

  • search_paths: Welche Verzeichnisse gescannt werden

  • path_status: Ob jeder Pfad existiert und lesbar ist

  • warnings: Alle Fehler, die während des Scannens aufgetreten sind (Zugriff verweigert, leere Dateien, etc.)

Beispielausgabe:

{
  "workspace_root": "C:/projects/agent-skill-loader",
  "search_paths": {
    "base": ["C:/Users/pc/.claude/plugins/cache"],
    "dynamic": ["F:/My/Skills"],
    "effective": ["C:/Users/pc/.claude/plugins/cache", "F:/My/Skills"]
  },
  "path_status": [
    { "path": "C:/Users/pc/.claude/plugins/cache", "exists": true, "readable": true },
    { "path": "F:/My/Skills", "exists": false, "readable": false }
  ],
  "skills_found": 12,
  "warnings": [
    { "path": "F:/My/Skills", "reason": "Directory does not exist" }
  ]
}

📦 Projektstruktur

  • src/index.ts: Haupt-Serverlogik (Tools + Prompts + Watcher).

  • src/utils.ts: Skill-Scanning, Extraktion von Beschreibungen, Prompt-Helfer, Debounce.

  • build/: Kompilierte JavaScript-Ausgabe.

  • package.json: Abhängigkeiten (@modelcontextprotocol/sdk, chokidar, zod).

🤝 Mitwirken

Um neue Skills hinzuzufügen, erstellen Sie einen Ordner mit einer SKILL.md-Datei in einem der überwachten Verzeichnisse. Der Server erkennt diese automatisch und sendet eine listChanged-Benachrichtigung — kein Neustart erforderlich.

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
B
maintenance

Maintenance

–Maintainers
–Response time
3moRelease cycle
2Releases (12mo)

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/back1ply/agent-skill-loader'

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