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skill-composer-mcp

by K-Host
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Skill Composer MCP — 介绍

这是什么

一个本地运行的 AI 技能组合器。它能读取、分析、对比和组合多个 SKILL.md 技能文件，让不同的 AI 技能像乐高积木一样拼接使用。

核心原则：所有原始技能文件只读不写，永不污染源文件。

Related MCP server: mcp-skills

关键内容

13 个 MCP 工具

工具

一句话说明

configure_skills

首次使用配置技能目录

list_skills

列出/搜索所有技能

analyze_skill

六维分析（速度/准确度/鲁棒性/输出质量/提示策略/工具使用）+ 逆向工程

compare_skills

两个技能差异对比 + 六维雷达图

compose_skills

组合技能（diff/temp/persist/dry-run）

recommend_combo

AI 自动推荐最佳组合方案

save_template / load_template / list_templates

模板管理

search_patterns

搜索模式库（成功率/分类/标签）

analyze_evolution

进化分析（六维差异 + 路线图）

progressive_inject

逐维度渐进注入，一步一确认

approve_step / reject_step

注入步骤决策

reload_config

手动热加载配置

六维评估框架

每个技能从 6 个维度打分（0-10），生成雷达图：

speed          ─ 执行效率与性能
accuracy       ─ 校验与精确度
robustness     ─ 错误处理与容错
output_quality ─ 输出结构化与可读性
prompt_strategy─ 提示词设计策略
tool_usage     ─ 工具调用与编排

模式库

从技能中自动提取可复用设计模式，持久化到 ~/.composed_skills/pattern-library.json，追踪每次使用的成功/失败和生命周期。

使用方法

1. 安装

git clone https://github.com/K-Host/skill-composer-mcp.git
cd skill-composer-mcp
uv sync

2. 配置 MCP 客户端

在 opencode.json 或 MCP 客户端配置文件中添加：

{
  "mcp": {
    "skill-composer": {
      "type": "local",
      "command": ["uv", "run", "python", "-m", "skill_composer_mcp"],
      "enabled": true
    }
  }
}

3. 首次引导

启动后调用 configure_skills 告诉工具去哪找你的技能文件：

configure_skills(skill_paths=[
  "~/.config/opencode/skills",
  "./skills"
])

4. 在对话中使用

配置完成后直接说：

  • "列出所有技能"

  • "分析一下 xxx 技能"

  • "对比 A 和 B"

  • "把 A 和 B 组合起来"

融合方法参考

本项目六维评估框架、模式库提取、渐进式注入等核心技术受 Taotie Skill 启发。Taotie 是一套开源的技能进化框架，提供了技能质量评估、模式复用和持续优化的完整方法论，推荐参考。

项目结构

├── 介绍.md          ← 本文档
├── opencode.json    ← MCP 客户端配置
├── pyproject.toml   ← 项目依赖
├── src/
│   └── skill_composer_mcp/
│       ├── server.py          # MCP 协议层（13 个工具）
│       ├── config.py          # 配置 + 热加载
│       ├── models.py          # 数据模型
│       └── core/
│           ├── skill_loader.py     # 技能扫描
│           ├── skill_parser.py     # 技能解析
│           ├── skill_analyzer.py   # 六维分析 + 逆向工程
│           ├── skill_composer.py   # 组合引擎 + 渐进注入
│           ├── pattern_library.py  # 持久化模式库
│           ├── security_guard.py   # 安全沙箱
│           ├── template_manager.py # 模板管理
│           └── llm_factory.py      # LLM 封装
├── skills/          ← 自定义技能目录
└── examples/        ← 示例技能
Install Server
A
license - permissive license
A
quality
C
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/K-Host/skill-composer-mcp'

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