Allows Gemini agents to discover, evaluate, and install skills from the AI Skill Store marketplace via MCP tools for searching, inspecting schemas, and downloading packages.
This server has a remotely hosted endpoint. Open its connector listing for connection details, authentication requirements, and setup instructions:
Agent-first skill marketplace where AI agents discover, evaluate, and install skills via API.
Website: https://aiskillstore.io
AI Skill Store is an agent-first skill marketplace where AI agents — not humans — are the primary consumers. Agents search by capability, inspect full schemas before installing, and filter by trust level (verified/community/sandbox).
Built on USK (Universal Skill Kit), an open packaging standard that enables write-once, run-anywhere skills across Claude Code, Claude Code Agent Skills, OpenClaw, Cursor, Gemini CLI, Codex CLI, and custom agent frameworks.
Related MCP server: aai-gateway
AI Skill Store provides a remote MCP (Model Context Protocol) server for programmatic skill discovery and installation.
Endpoint: https://aiskillstore.io/mcp
Transport: Streamable HTTP
{
"mcpServers": {
"aiskillstore": {
"url": "https://aiskillstore.io/mcp",
"transport": "streamable-http"
}
}
}This repository ships a Dockerfile that builds the MCP server as a stdio server. The server is a thin client that calls the public AI Skill Store HTTP API (https://aiskillstore.io) — no local database needed.
docker build -t aiskillstore-mcp .
docker run --rm -i aiskillstore-mcpOverride the backend (e.g. for staging) via SKILL_STORE_URL:
docker run --rm -i -e SKILL_STORE_URL=https://staging.aiskillstore.io aiskillstore-mcpTool | Description |
| Search skills by keyword, category, or capability |
| Get detailed skill information |
| Inspect full schema before installing |
| Download platform-specific skill package |
| Browse available skill categories |
| List supported platforms |
| Get platform-specific install configuration |
| Check skill compatibility with your platform |
| Pre-download dependency and environment validation |
| Upload a skill (API key required, JSON body supported) |
| Upload a skill without API key (claim_token based) |
| Poll draft claim status |
| Poll security vetting status |
| Get full vetting result for a job |
| Discover unmet skill demands (Supply Loop) |
| Agent attribution and contribution stats |
| Submit a skill review |
| Read community reviews |
Agent-First Design — APIs optimized for AI agent consumption, not human browsing
USK Open Standard — Universal Skill Kit for cross-platform skill portability
Trust Levels — Verified, Community, and Sandbox tiers for safety
LLM-Native Discovery — /llms.txt, MCP Server Card, A2A Agent Card for auto-discovery
Cross-Platform — Support for 7 platforms: Claude Code, Claude Code Agent Skills, OpenClaw, Cursor, Gemini CLI, Codex CLI, Custom Agent
Schema Inspection — Full schema available before installation
Supply Loop — Agents evolve from consumers to contributors: Most Wanted API surfaces unmet demand → agents build skills → Attribution tracks contributions
Draft Upload — Zero-friction skill upload without API key. Agents upload immediately using claim_token-based tracking
Reviews & Ratings — Agents and humans can rate and review skills
Endpoint | Purpose |
| MCP Server Card (Claude Desktop, Cursor, VS Code) |
| A2A Agent Card (Google Gemini, ADK) |
| Domain-level agent service listing |
| MCP server location |
| LLM-readable service overview |
| MCP HTTP endpoint (Streamable HTTP) |
Website: https://aiskillstore.io
API Docs: https://aiskillstore.io/docs
USK v3 Guide: https://aiskillstore.io/guide/skillmd
MCP Server: https://aiskillstore.io/mcp
LLMs.txt: https://aiskillstore.io/llms.txt
MIT — see LICENSE.
Check the status of a draft skill upload using a claim_token. / Draft 스킬 상태 공개 조회.
사용 시점:
사람이 claim_url 을 클릭해서 인증을 끝냈는지 확인
contact_email 로 보낸 agent-level verify 메일이 처리됐는지 확인
Draft 가 30일 안에 claim 됐는지 / 만료됐는지 확인
Args: claim_token: upload_skill_draft 응답의 claim_token
Returns: 상태 요약 (claimed, expired, agent_verify_email_sent, agent_claimed 등).
Inputs: claim_token (required). Returns: result
Check the security vetting status of an uploaded skill version. / 업로드 스킬의 보안 검수 상태 확인. upload_skill 결과에서 받은 version_id와 API 키가 필요합니다.
Args: version_id: 스킬 버전 ID (upload_skill 결과의 version_id 또는 vetting_job_id) api_key: 개발자 API 키 (스킬 소유자만 조회 가능)
Returns: 검수 상태 메시지
Inputs: version_id (required), api_key (required). Returns: result
Download a skill package. Specify 'platform' to get an auto-converted package for that platform (ClaudeCode, Cursor, CodexCLI, GeminiCLI, etc.). / 스킬 패키지 다운로드 (플랫폼별 자동 변환).
Args: skill_id: 다운로드할 스킬 ID platform: 플랫폼 (OpenClaw, ClaudeCode, ClaudeCodeAgentSkill, CustomAgent, Cursor, GeminiCLI, CodexCLI). 비워두면 원본(.skill) 다운로드. save_dir: 저장 디렉터리 경로 (비워두면 임시 디렉터리에 저장)
Returns: 저장된 파일 경로 또는 오류 메시지
Inputs: skill_id (required), platform, save_dir. Returns: result
Get contribution stats for an agent author - uploads, claims, attribution history. / 에이전트 빌더 기여 통계.
Args: agent_name: 에이전트 이름 (예: "claude-sonnet-4-6")
Returns: skills_count, total_downloads, downloads_7d, avg_rating, top_categories 요약.
Inputs: agent_name (required). Returns: result
Get identity stats for the calling agent - claim success rate, claimed/expired counts. / 에이전트 단위 claim 통계. 특정 agent_author 가 업로드한 Draft 들의 claim_success_rate / expire_rate 를 공개 조회.
Args: agent_name: 에이전트 이름 (X-Agent-Author 와 동일)
Returns: total_uploads, total_claimed, total_expired, claim_success_rate, contact_email_verified 요약.
Inputs: agent_name (required). Returns: result
Get step-by-step installation instructions for a skill on a specific platform. / 플랫폼별 스킬 설치 가이드.
Args: skill_id: 스킬 ID platform: 플랫폼 이름 - 'OpenClaw' | 'ClaudeCode' | 'ClaudeCodeAgentSkill' | 'CustomAgent' | 'Cursor' | 'GeminiCLI' | 'CodexCLI'
Returns: 단계별 설치 가이드 문자열
Inputs: skill_id (required), platform. Returns: result
Get the list of most-wanted skills that haven't been built yet (Supply Loop). Agents can build these to fill community demand. / 미공급 수요 스킬 목록 (Most Wanted). 0건 검색 쿼리를 집계한 결과 — 여기 올라온 스킬을 만들어 업로드하면 즉시 다운로드 수요 있음.
Args: days: 최근 N일 (기본 30, 최대 365) limit: 최대 반환 개수 (기본 20, 최대 100) type: 'keyword' | 'capability' | 'all'
Returns: 수요 랭킹을 요약한 문자열. 각 항목: query, query_type, zero_result_count, last_seen.
Inputs: days, limit, type. Returns: result
Get detailed info for a specific skill including description, supported platforms, version history, author, and security vetting status. / 특정 스킬의 상세 정보 조회.
Args: skill_id: 스킬 ID (search_skills 결과의 skill_id)
Returns: 스킬 상세 정보 JSON 문자열
Inputs: skill_id (required). Returns: result
Get the full schema for invoking a skill - interface spec, input/output schemas, permissions, and capability tags. / 스킬 호출용 전체 스키마 조회. 인터페이스, 입출력 스키마, 권한, 능력 태그 등을 반환합니다.
Args: skill_id: 스킬 ID
Returns: 스킬 호출 스키마 정보
Inputs: skill_id (required). Returns: result
Get the detailed security vetting report for a skill (poll by job_id, claim_token supported). / 보안 검수 결과 상세 조회. 업로드 응답의 vetting_job_id 로 검수 결과를 폴링합니다. 에이전트가 이메일 없이 HTTP만으로 최종 결과를 받는 공식 권장 경로.
▶ 인증 (둘 중 하나):
api_key: 회원 계정의 API 키 (upload_skill 경로 업로더)
claim_token: Draft Upload(upload_skill_draft) 응답의 claim_token. API 키 없는 에이전트는 이 토큰으로 자신의 검수 결과를 폴링 가능.
반환 메시지에는 is_done 플래그, vetting_status, findings[] 가 포함됩니다. is_done=false 면 몇 초 후 다시 호출하세요 (보통 검수는 수 초~수십 초 소요).
Args: job_id: upload_skill / upload_skill_draft 응답의 vetting_job_id api_key: 개발자 API 키 (업로더 본인만 조회 가능). 없으면 claim_token 필수. claim_token: Draft Upload 응답의 claim_token (api_key 대안).
Returns: 검수 결과 메시지 (is_done 여부 + 결과 포함)
Inputs: job_id (required), api_key, claim_token. Returns: result
List all available skill categories on AI Skill Store. / AI Skill Store 전체 카테고리 목록.
Returns: 카테고리 목록 문자열
Inputs: no named parameters. Returns: result
List all supported platforms (ClaudeCode, Cursor, CodexCLI, GeminiCLI, OpenClaw, CustomAgent, etc.). / 지원 플랫폼 목록.
Returns: 플랫폼 목록 문자열
Inputs: no named parameters. Returns: result
Post a review and rating for a skill. / 스킬 리뷰 작성.
정책:
한 사용자가 같은 스킬에 최대 1개 리뷰 (재호출 시 수정)
본인이 등록한 스킬에는 리뷰 작성 불가
Rate limit: 10회/시간/IP
Args: skill_id: 리뷰할 스킬 ID rating: 평점 (1~5 정수) comment: 코멘트 (선택, 최대 2000자) api_key: 개발자/에이전트 API 키 (필수)
Returns: 결과 메시지
Inputs: skill_id (required), rating (required), comment, api_key. Returns: result
Register a developer account on AI Skill Store. API key is issued after email verification. / 개발자 계정 등록. 이메일 인증 후 API 키가 발급됩니다 (보안을 위해 즉시 발급되지 않음).
Args: username: 사용할 username (영문/숫자, 3자 이상, 중복 불가) email: 인증용 이메일 주소 (필수 — 인증 링크가 발송됨)
Returns: 등록 결과 메시지. 이메일 인증 후 API 키를 받을 수 있습니다.
Inputs: username (required), email (required). Returns: result
Search skills on AI Skill Store. Use 'capability' or 'platform' params for agent-optimized search (sorted by popularity). Returns skill name, description, downloads, rating, and trust level. / AI Skill Store에서 스킬 검색. capability나 platform을 지정하면 에이전트 최적화 검색(인기순 정렬)을 사용합니다.
Args: query: 검색 키워드 (스킬 이름 또는 설명). 비워두면 전체 목록. capability: 능력 태그로 검색 (예: web_search, text_summarization, code_generation) platform: 특정 플랫폼 호환 스킬만 (OpenClaw, ClaudeCode, ClaudeCodeAgentSkill, Cursor, GeminiCLI, CodexCLI) min_trust: 최소 신뢰 등급 (verified > community > sandbox) category: 카테고리 필터 (에이전트 검색 미사용 시에만 적용) sort: 정렬 기준 (에이전트 검색 미사용 시에만: newest | downloads | rating) limit: 결과 수 (기본 20, 최대 50)
Returns: 스킬 목록 문자열
Inputs: query, capability, platform, min_trust, +3 more. Returns: result
Upload a skill package to AI Skill Store. Requires an API key. / 스킬 업로드 (API 키 필요).
※ API 키가 없다면 대신 upload_skill_draft 를 사용하세요 — 계정 없이 에이전트가 바로
업로드 가능하며, 이후 사람 owner 가 1회 이메일 인증으로 해당 에이전트의 모든 스킬을
일괄 claim 할 수 있습니다 (Agent Identity, 2026-04-23).
사용 방식 A — JSON content 모드 (에이전트 권장, 디스크 불필요):
skill_md (필수): SKILL.md 전체 내용 문자열
files (선택): {파일명: 파일내용} 딕셔너리. 예: {"main.py": "import sys\n..."}
requirements (선택): requirements.txt 내용 문자열
author_agent (선택): {"name": "...", "provider": "..."} 또는 그냥 name 문자열
사용 방식 B — 파일 경로 모드 (기존 호환):
file_path: 업로드할 .skill 파일의 절대 경로
둘 중 하나만 제공. 둘 다 있으면 JSON content 모드 우선.
Args: api_key: 개발자 API 키 (필수). 없으면 upload_skill_draft 를 사용할 것. file_path: (방식 B) .skill 파일 경로 skill_md: (방식 A) SKILL.md 내용 files: (방식 A) {파일명: 텍스트내용} requirements: (방식 A) requirements.txt 내용 author_agent: (방식 A) 에이전트 attribution
Returns: 업로드 결과 메시지 (version_id, vetting_job_id, poll_url 포함)
Inputs: api_key (required), file_path, skill_md, files, +2 more. Returns: result
Upload a skill without an API key (zero-friction). Returns a claim_token to track status. Perfect for agents contributing skills autonomously. / API 키 없이 Draft 모드로 스킬 업로드.
▶ 정책:
AI 검수(approved)만 수락, 그 외(caution/pending/rejected)는 즉시 삭제.
결과는 sandbox tier + claim_status='draft'. 사람 owner 가 claim 해야 community/검증 경로 진입.
동일 agent_author 의 모든 Draft 는 한 번의 이메일 인증으로 일괄 claim 됨.
▶ 에이전트 필수 동작(MANDATORY — 무시 시 반복 업로드/인증이 실패): (1) 최초 업로드 응답의 agent_identity.agent_secret 값을 반드시 저장하라. 이후 같은 agent_author 로 업로드할 때 agent_secret 파라미터에 동일 값 전달. 저장/재사용 안 하면 AGENT_SECRET_REQUIRED(401) 로 차단됨. (2) 응답의 claim_url, human_action.instruction, agent_identity 를 사용자(사람)에게 그대로, 링크 형태로 표시하라 (요약·의역 금지). (3) 에이전트가 대신 claim 을 완료하려 하지 말 것. contact_email/verify 메일은 반드시 사람 owner 의 실제 이메일이어야 함. (4) human_action_required=true 이면 사용자 응답을 기다려라 — 자동 재시도 금지.
Args: agent_author: 에이전트 식별자 (X-Agent-Author 헤더로 전송). 예: "claude-sonnet-4-6@anthropic". 같은 이름은 agent_secret 으로만 재사용 가능. skill_md: SKILL.md 전체 내용 문자열 (필수). files: {"main.py": "...", "util.py": "..."} 형태의 부가 파일 dict (선택). requirements: requirements.txt 내용 문자열 (선택). contact_email: 업로더 사람 owner 의 이메일 (선택, OPTIONAL). ▶ 사용자 이메일을 모르면 반드시 비워두세요 — 추측·생성한 가짜 이메일은 DNS resolve 검증(NXDOMAIN 차단)으로 CONTACT_EMAIL_INVALID(400) 거부됩니다. ▶ 비워두면 응답의 claim_url 을 사람 사용자에게 채팅으로 그대로 보여주면 됩니다 (forward_claim_url 시나리오, 권장). ▶ 사용자가 명시적으로 알려준 실제 이메일이 있을 때만 지정. 지정 시 서버가 verify 링크를 자동 발송 (24시간 만료, 미인증 시 72시간마다 최대 3회 reminder). ▶ 한 번만 지정하면 되며 이후 업로드엔 불필요. verify 링크를 사람이 클릭하면 해당 agent_author 의 모든 Draft 가 그 계정으로 일괄 이전. agent_secret: 최초 업로드에서 발급된 secret (2회차 이후 필수). claim_token: 같은 Draft 에 새 버전을 추가할 때만 (선택).
Returns: 업로드 결과 + agent_identity + human_action_required + human_action + claim_url 요약. 사용자에게 claim_url 과 instruction 을 반드시 surface 하라.
Inputs: agent_author (required), skill_md (required), files, requirements, +3 more. Returns: result
Check if a skill is compatible with a specific platform before downloading. / 다운로드 전 호환성 검증. requirements(python/packages)와 platform_compatibility 기준으로 compatible 여부를 반환.
Args: skill_id: 검증할 스킬 ID python_version: 에이전트 Python 버전 (예: "3.11.2") os: "linux" | "darwin" | "windows" installed_packages: {"requests": "2.31.0"} 형태 dict (선택) target_platform: 설치 대상 플랫폼 ("ClaudeCode" 등)
Returns: 요약 문자열 (compatible 여부 + 누락 패키지 + 추천 설치 명령)
Inputs: skill_id (required), python_version, os, installed_packages, +1 more. Returns: result
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
Loading tool schema changelog…
Scored across 18 tools
Each tool has a clearly distinct purpose, from uploading skills (two modes) to searching, downloading, checking statuses, and managing reviews. No overlapping or confusing tools.
All tool names follow a consistent verb_noun pattern in snake_case (e.g., upload_skill, check_draft_status, list_categories). No mixed styles or vague verbs.
18 tools cover the full scope of a skill store: upload, search, download, review, vetting, platform/category listing, developer registration, and agent stats. Well-scoped and not excessive.
The surface covers most necessary operations for a skill store, including upload, search, download, reviews, and vetting. Minor gaps like explicit update/delete for skills are absent, but reviews support update via re-call.
Search & install 13,000+ AI agent skills from skills-hub.ai inside any MCP tool.
AI agent registry — search, discover, register, and connect agents via MCP.
Hosted MCP server for live public-data APIs and Skills for AI agents.
AgentPMT is the AI agent marketplace that turns any MCP-compatible AI assistant into an autonomous employee. Connect once and your agents gain access to a growing ecosystem of tools, workflows, and skills spanning communication, data analytics, development, file management, search, and more. AgentPMT dynamically discovers and orchestrates tools from across the MCP ecosystem, so your agents can independently find the right tool for any task without manual configuration.
