auto-skill-loader

Dale a tu agente de IA una biblioteca de habilidades persistente que se carga automáticamente al inicio de la sesión.

Nota sobre imágenes en OpenCode: OpenCode aún no expone rutas de archivo reales cuando pegas imágenes — el agente ve un nombre de archivo en su lugar. Solución: dale al agente una ruta de archivo real en lugar de pegar. Las habilidades se cargan automáticamente al inicio de la sesión como se espera.

mcp-name: io.github.divitkashyap/auto-skill-loader

Cómo funciona

1. Tú configuras qué habilidades cargar automáticamente en ~/.config/auto-skill-loader/config.yaml

2. El servidor MCP lee los archivos de habilidades de tu directorio de habilidades y los expone mediante skills://active

3. Al inicio de la sesión tu agente lee skills://active y recibe todas las habilidades aprobadas inyectadas automáticamente

4. No se necesitan disparadores explícitos — el agente ya conoce tus habilidades

Related MCP server: hermes-mcp-server

Por qué

El problema principal: en OpenCode, las habilidades no se cargan automáticamente — el agente tiene que invocarlas explícitamente o depender de una coincidencia difusa poco fiable. auto-skill-loader resuelve esto exponiendo tu biblioteca de habilidades como un recurso MCP que se lee al inicio de la sesión. Determinista, sin adivinanzas.

Extra: Nuestras herramientas proxy también solucionan el transporte stdio MCP roto de OpenCode para las herramientas de visión y búsqueda web de MiniMax.

Instalación

Opción 1: uvx (recomendado — no requiere instalación)

uvx auto-skill-loader

Opción 2: pip

pip install auto-skill-loader
auto-skill-loader

Opción 3: Compilar desde el código fuente

git clone https://github.com/divitkashyap/auto-skill-loader.git
cd auto-skill-loader
pip install -e .
auto-skill-loader

Configuración

OpenCode

Añade a ~/.config/opencode/opencode.json:

{
  "mcp": {
    "auto-skill-loader": {
      "type": "local",
      "command": ["uvx", "auto-skill-loader"],
      "enabled": true
    }
  }
}

Claude Code

Nota: Claude Code requiere un formato JSON específico mediante add-json:

claude mcp add-json -s user auto-skill-loader '{"type":"stdio","command":"/FULL/PATH/TO/python","args":["-m","server"],"env":{"MINIMAX_TOKEN_PLAN_KEY":"sk-cp-YOUR-KEY-HERE"}}'

Reemplaza /FULL/PATH/TO/python con la ruta a tu Python (por ejemplo, /Users/YOU/auto-skill-loader/.venv/bin/python).

O para uvx (requiere red en la primera ejecución):

claude mcp add -s user --transport stdio -e MINIMAX_TOKEN_PLAN_KEY=sk-cp-YOUR-KEY auto-skill-loader -- uvx auto-skill-loader

Probado en

La carga automática de habilidades confirmada funcionando en ambos hosts. El proxy de visión evita el transporte stdio roto de OpenCode, pero el pegado de imagen a ruta es un problema de renderizado separado en OpenCode que requiere usar rutas de archivo.

Otros hosts compatibles con MCP (Cursor, Zed, etc.) deberían funcionar con la misma configuración — se aceptan contribuciones.

Diferencias de plataforma y problemas conocidos

Entrada de imágenes: OpenCode vs Claude Code

Ambos hosts funcionan con las herramientas de visión de auto-skill-loader, pero la entrada de imágenes se comporta de manera diferente:

Nota sobre OpenCode: Cuando pegas una imagen en OpenCode, puede renderizarse en línea pero el agente la ve como una cadena de nombre de archivo (por ejemplo, logo.png) en lugar de una ruta real del sistema de archivos. Este es un comportamiento de renderizado conocido de OpenCode.

Solución para OpenCode: En lugar de pegar, dale al agente la ruta de archivo real:

analyze this image: /path/to/your/image.png

El agente puede acceder a archivos locales directamente en OpenCode. Si la imagen solo está en tu portapapeles, el agente puede extraerla a /tmp/ primero.

Lo que estamos monitoreando

Seguimos activamente los siguientes problemas de OpenCode:

• Renderizado de imágenes en línea (las imágenes pegadas no exponen rutas reales a las herramientas)

• Transporte stdio MCP para servidores locales (nuestras herramientas proxy solucionan esto)

• Persistencia de sesión de las habilidades entre reinicios

Si OpenCode publica una corrección para las rutas de imágenes en línea, esta documentación y la habilidad de análisis de visión se actualizarán para admitir el flujo de trabajo de pegado directo. Monitoreamos el changelog y las notas de versión de OpenCode — consulta este repositorio para actualizaciones.

Otros problemas conocidos

Configuración

1. Crea el directorio de habilidades (enlace simbólico a tus habilidades existentes):

mkdir -p ~/.config/auto-skill-loader
ln -sf ~/.config/opencode/skills ~/.config/auto-skill-loader/skills

2. Edita ~/.config/auto-skill-loader/config.yaml:

active_skills:
  - vision-analysis
  - context-maintainer
  - markdown-mcp
skills_dir: ~/.config/auto-skill-loader/skills

3. Reinicia tu agente. Ahora cargará automáticamente todas las habilidades listadas al inicio de la sesión.

Herramientas

Extra: Proxy de visión y búsqueda web de MiniMax

auto-skill-loader también expone dos herramientas que actúan como proxy hacia minimax-coding-plan-mcp con un transporte stdio que funciona:

Nota: Para visión específicamente, mmx-cli es ahora el enfoque recomendado — es una llamada REST directa al VLM de MiniMax, sin problemas de transporte MCP, y maneja URLs de forma nativa. Estas herramientas proxy son útiles si quieres una interfaz MCP unificada tanto para la carga de habilidades como para la visión.

El bug de MCP en OpenCode

Cuando la integración MCP integrada de OpenCode minimax-coding-plan-mcp (minimax-token-plan) está configurada, la herramienta understand_image falla con:

API Error: login fail: Please carry the API secret key in the 'Authorization' field

Esto ocurre incluso cuando:

• ✅ MINIMAX_API_KEY / MINIMAX_TOKEN_PLAN_KEY está configurada correctamente

• ✅ La clave API es válida (la misma clave funciona mediante llamadas API directas)

• ✅ Token Plan tiene cuota de visión disponible

Causa raíz: El transporte stdio de OpenCode para servidores MCP locales envía mensajes de una manera que rompe el protocolo MCP — probablemente escrituras por lotes sin un flush adecuado entre mensajes JSON-RPC. Las pruebas directas de subprocesos con escrituras secuenciales + flush() funcionan bien.

La solución: Nuestras herramientas proxy en auto-skill-loader utilizan comunicación stdio secuencial adecuada, evitando la capa de transporte rota de OpenCode.

Configuración

1. Establece tu clave de MiniMax Token Plan en ~/.config/opencode/.env:

MINIMAX_TOKEN_PLAN_KEY=sk-cp-your-key-here

2. Añade auto-skill-loader a ~/.config/opencode/opencode.json:

{
  "mcp": {
    "auto-skill-loader": {
      "type": "local",
      "command": ["/path/to/venv/bin/python", "-m", "server"],
      "enabled": true
    }
  }
}

3. Crítico: Si tienes minimax-coding-plan-mcp configurado directamente en opencode.json (la entrada minimax-token-plan), elimínalo o desactívalo — su transporte stdio roto causará errores de "login fail". Las herramientas proxy en auto-skill-loader lo reemplazan por completo.

4. Reinicia OpenCode y verifica: /ask Do you have auto-skill-loader_minimax_understand_image available?

Diagnóstico

Si ves errores de "login fail" después de la configuración:

1. Desactiva el MCP minimax roto — asegúrate de que "minimax-token-plan": { "enabled": false } o elimínalo por completo

2. Reinicia OpenCode por completo — los servidores MCP se reinician en cada sesión

3. Comprueba con: /ask Call minimax_understand_image with image_source="/any/real/image.png" and prompt="test"

Recursos

Seguridad

• Controlado por el usuario — solo se cargan las habilidades en config.yaml

• Sin descargas de red — todo es local

• Sin inyección de prompts — las habilidades provienen de tu propio directorio configurado

Estructura del repositorio

auto-skill-loader/
├── src/
│   └── server.py        # MCP server (Python stdlib + mcp package)
├── pyproject.toml       # Package config
├── README.md            # This file
├── SKILL.md             # For agent onboarding
└── LICENSE              # MIT

Requisitos

• Python 3.9+

• Paquete mcp (pip install mcp)

• Paquete pyyaml (pip install pyyaml)

O simplemente usa uvx auto-skill-loader que obtiene las dependencias automáticamente.