auto-skill-loader

AIエージェントに、セッション開始時に自動ロードされる永続的なスキルライブラリを提供します。

OpenCodeの画像に関する注意: OpenCodeは画像を貼り付けた際に実際のファイルパスを公開しないため、エージェントにはファイル名のみが表示されます。回避策: 貼り付けではなく、実際のファイルパスをエージェントに渡してください。スキルは想定どおりセッション開始時に自動ロードされます。

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

仕組み

1. 設定 — ~/.config/auto-skill-loader/config.yaml で自動ロードするスキルを設定します

2. MCPサーバー がスキルディレクトリからスキルファイルを読み取り、skills://active 経由で公開します

3. セッション開始時 にエージェントが skills://active を読み取り、承認済みの全スキルが自動注入されます

4. 明示的なトリガーは不要 — エージェントはすでにスキルを把握しています

Related MCP server: minimax-mcp

なぜ必要か

主な問題: OpenCodeではスキルが自動ロードされず、エージェントが明示的に呼び出すか、信頼性の低いファジーマッチングに依存する必要があります。auto-skill-loaderは、スキルライブラリをMCPリソースとして公開し、セッション開始時に読み取られるようにすることでこの問題を解決します。決定的で、推測の余地がありません。

ボーナス: プロキシツールは、MiniMaxビジョンおよびWeb検索ツール向けに、OpenCodeの壊れたMCP stdioトランスポートの問題も回避します。

インストール

オプション1: uvx（推奨 — インストール不要）

uvx auto-skill-loader

オプション2: pip

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

オプション3: ソースからビルド

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

設定

OpenCode

~/.config/opencode/opencode.json に追加:

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

Claude Code

注: Claude Codeでは、add-json を使用した特定のJSON形式が必要です:

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"}}'

/FULL/PATH/TO/python をPythonのパスに置き換えてください（例: /Users/YOU/auto-skill-loader/.venv/bin/python）。

またはuvxを使用する場合（初回実行時はネットワークが必要）:

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

テスト済み環境

スキルの自動ロードは両ホストで動作確認済みです。 ビジョンプロキシはOpenCodeの壊れたstdioトランスポートを回避しますが、画像の貼り付けからパスへの変換はOpenCode側の別のレンダリング問題であり、ファイルパスを使用する必要があります。

その他のMCP互換ホスト（Cursor、Zedなど）でも同じ設定で動作するはずです。コントリビューション歓迎です。

プラットフォームの違いと既知の問題

画像入力: OpenCode vs Claude Code

両ホストとも auto-skill-loader のビジョンツールで動作しますが、画像入力の動作は異なります:

OpenCodeに関する注意: OpenCodeで画像を貼り付けると、インラインで表示される場合がありますが、エージェントには実際のファイルシステムパスではなくファイル名の文字列（例: logo.png）として見えます。これは既知のOpenCodeのレンダリング動作です。

OpenCodeでの回避策: 貼り付けではなく、エージェントに実際のファイルパスを渡してください:

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

エージェントはOpenCodeでローカルファイルに直接アクセスできます。画像がクリップボードにしかない場合は、エージェントが先に /tmp/ に抽出できます。

監視中の項目

以下のOpenCodeの問題を積極的に追跡しています:

• インライン画像レンダリング（貼り付けた画像がツールに実際のパスを公開しない）

• ローカルサーバー向けMCP stdioトランスポート（プロキシツールで回避）

• 再起動をまたいだスキルのセッション永続化

OpenCodeがインライン画像パスの修正をリリースした場合、このドキュメントとvision-analysisスキルは直接貼り付けワークフローをサポートするよう更新されます。OpenCodeのチェンジログとリリースノートを監視しています — 更新についてはこのリポジトリを確認してください。

その他の既知の問題

セットアップ

1. スキルディレクトリを作成（既存のスキルへのシンボリックリンク）:

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

2. ~/.config/auto-skill-loader/config.yaml を編集:

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

3. エージェントを再起動します。セッション開始時にリストされたすべてのスキルが自動ロードされます。

ツール

ボーナス: MiniMaxビジョン＆Web検索プロキシ

auto-skill-loaderは、動作するstdioトランスポートを備えた minimax-coding-plan-mcp へのプロキシとなる2つのツールも公開します:

注: ビジョンに関しては、mmx-cli が現在推奨されるアプローチです — MiniMax VLMへの直接REST呼び出しで、MCPトランスポートの問題がなく、URLをネイティブに処理します。これらのプロキシツールは、スキルロードとビジョンの両方に統一されたMCPインターフェースが必要な場合に便利です。

OpenCodeのMCPバグ

OpenCodeの組み込み minimax-coding-plan-mcp MCP統合（minimax-token-plan）が設定されている場合、understand_image ツールは次のエラーで失敗します:

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

これは以下の場合でも発生します:

• ✅ MINIMAX_API_KEY / MINIMAX_TOKEN_PLAN_KEY が正しく設定されている

• ✅ APIキーが有効（同じキーが直接API呼び出しで動作）

• ✅ Token Planに利用可能なビジョン枠がある

根本原因: OpenCodeのローカルMCPサーバー向けstdioトランスポートは、MCPプロトコルを壊す方法でメッセージを送信します — おそらくJSON-RPCメッセージ間で適切なフラッシュを行わずにバッチ書き込みを行っています。順次書き込み+flush()を使用した直接サブプロセステストは正常に動作します。

修正方法: auto-skill-loaderのプロキシツールは適切な順次stdio通信を使用し、OpenCodeの壊れたトランスポート層を回避します。

セットアップ

1. MiniMax Token Planキーを ~/.config/opencode/.env に設定:

MINIMAX_TOKEN_PLAN_KEY=sk-cp-your-key-here

2. auto-skill-loaderを ~/.config/opencode/opencode.json に追加:

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

3. 重要: minimax-coding-plan-mcp がopencode.jsonに直接設定されている場合（minimax-token-plan エントリ）、削除または無効化してください — 壊れたstdioトランスポートにより「login fail」エラーが発生します。auto-skill-loaderのプロキシツールが完全に置き換えます。

4. OpenCodeを再起動して確認: /ask Do you have auto-skill-loader_minimax_understand_image available?

診断

セットアップ後に「login fail」エラーが表示される場合:

1. 壊れたminimax MCPを無効化 — "minimax-token-plan": { "enabled": false } を確認するか、完全に削除

2. OpenCodeを完全に再起動 — MCPサーバーはセッションごとに再生成されます

3. 確認方法: /ask Call minimax_understand_image with image_source="/any/real/image.png" and prompt="test"

リソース

セキュリティ

• ユーザー制御 — config.yaml 内のスキルのみがロードされます

• ネットワークフェッチなし — すべてローカルで処理

• プロンプトインジェクションなし — スキルは自分で設定したディレクトリからのみ取得

リポジトリ構造

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

要件

• Python 3.9+

• mcp パッケージ（pip install mcp）

• pyyaml パッケージ（pip install pyyaml）

または、依存関係を自動的に取得する uvx auto-skill-loader を使用してください。