Agent Skill Loader 🧠

Agent Skill Loaderは、静的なClaude Codeスキルライブラリと動的なAIエージェント（Claude Desktop、Cursor、またはその他のMCPクライアント）の橋渡しをするModel Context Protocol (MCP) サーバーです。

スキルをMCPプロンプト（スラッシュコマンド、ツール呼び出し不要）およびMCPツール（プログラムによる使用）の両方として公開します。スキルは設定されたディレクトリから自動的に検出され、ライブで更新されます。新しい SKILL.md を追加すると、クライアントに自動的に通知されます。

🚀 機能

MCPプロンプト: スキルがクライアントのスラッシュコマンドとして表示されます。注入するためにツール呼び出しは不要です。
ライブ更新: スキルが追加または削除されると（ファイル監視を通じて） listChanged 通知が送信されます。
検出: list_skills — 設定されたスキルディレクトリをスキャンし、オプションで検索フィルターを使用できます。
動的学習: read_skill — SKILL.md のコンテンツを取得します。
永続化: install_skill — スキルをプロジェクトに永続的にコピーします。
設定: manage_search_paths — 実行時にスキルディレクトリを追加/削除します。
トラブルシューティング: debug_info — 設定やパスの問題を診断します。

🛠️ セットアップ

前提条件

Node.js >= 18

オプションA: npmからインストール（推奨）

npm install -g agent-skill-loader

次に .mcp.json に登録します：

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

オプションB: ソースからビルド

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

次に .mcp.json に登録します：

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

📂 設定

サーバーは自動的にワークスペースを検出し、以下の場所からスキルパスを集約します：

デフォルト: %USERPROFILE%\.claude\plugins\cache （標準的な場所）
動的設定: skill-paths.json （プロジェクトルートに配置）

環境変数

変数	説明
`MCP_SKILL_PATHS`	追加のスキルパスのJSON配列、またはセミコロン/カンマ区切りのリスト
`MCP_WORKSPACE_ROOT`	自動検出されたワークスペースルートを上書き
`MCP_NO_WATCH`	`1` に設定するとファイル監視を無効化（CIで有用）

動的パス管理

設定ファイルを手動で編集する必要はありません。ツールを使用して実行時にパスを管理します：

追加: manage_search_paths(operation="add", path="F:\\My\\Deep\\Skills")
削除: manage_search_paths(operation="remove", path="...")
一覧: manage_search_paths(operation="list") は skill-paths.json を作成/更新します。

🤖 使用方法

MCPプロンプト（スラッシュコマンド）

クライアントがMCPプロンプト（Claude Desktop、Cursorなど）をサポートしている場合、スキルは自動的にスラッシュコマンドとして表示されます。スラッシュコマンドメニューからスキルを選択してコンテンツを直接注入できます。ツール呼び出しは不要です。

ツール

エージェントは5つのツールにアクセスできます：

list_skills(query?): 利用可能なスキルのJSONリストを返します。オプションの query は名前/説明のサブ文字列でフィルタリングします（大文字小文字を区別しません）。
read_skill(skill_name): スキルのマークダウン指示を返します。
install_skill(skill_name, target_path?): スキルフォルダを .agent/skills/<name> にコピーします。セキュリティのため、 target_path は現在のワークスペース内である必要があります。
manage_search_paths(operation, path?): スキル検索パスの追加、削除、一覧表示を行います。
debug_info(): 診断情報（パス、ステータス、警告）を返します。

エージェントプロンプトの例

"DAXメジャーを書く必要があるのですが、ベストプラクティスがわかりません。"

エージェントは自動的に list_skills を呼び出し、 writing-dax-measures を見つけ、 read_skill を呼び出して専門知識で回答します。または、ユーザーがスラッシュコマンドとして直接スキルを呼び出すこともできます。

🔧 トラブルシューティング

スキルが検出されない場合は、 debug_info() を使用して以下を確認してください：

search_paths: スキャンされているディレクトリ
path_status: 各パスが存在し、読み取り可能かどうか
warnings: スキャン中に発生したエラー（アクセス拒否、空のファイルなど）

出力例：

{
  "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" }
  ]
}

📦 プロジェクト構造

src/index.ts: メインサーバーロジック（ツール + プロンプト + ウォッチャー）。
src/utils.ts: スキルスキャン、説明抽出、プロンプトヘルパー、デバウンス。
build/: コンパイルされたJavaScript出力。
package.json: 依存関係 (@modelcontextprotocol/sdk, chokidar, zod)。

🤝 コントリビューション

新しいスキルを追加するには、監視対象ディレクトリのいずれかに SKILL.md ファイルを含むフォルダを追加してください。サーバーが自動的に検出し、 listChanged 通知を送信します。再起動は不要です。

agent-skill-loader