Dein Agent stößt auf eine Aufgabe, die er nicht bewältigen kann – A-Aktien-Marktdaten lesen, einen Diff von einem zweiten Modell prüfen lassen, ein Interview transkribieren, ein Wasserzeichen entfernen, das Designsystem einer Website klonen. Irgendwo da draußen gibt es eine Skill-Datei, die das Problem lösen würde. Genau die zu finden, ist der lästige Teil.
Dieser Server legt einen kleinen, geprüften Katalog in den Agenten. Er durchsucht, liest die Lieferfakten und sagt dir genau, was du ausführen sollst. Kostenlose Artikel werden mit einer direkten Download-URL geliefert; kostenpflichtige mit einem Preis und ohne Verkaufsgespräch.
Der Katalog ist agentskill.nz. Er ist bewusst klein. Öffentliche Skill-Verzeichnisse führen Hunderttausende von Einträgen ohne Prüfung – die gemessene durchschnittliche Qualität liegt bei etwa 6 von 12, etwa ein Drittel birgt ein Prompt-Injection-Risiko. Jeder Eintrag hier enthält Angaben dazu, was er tut, was er zum Ausführen benötigt, wogegen er getestet wurde und wo seine Grenzen liegen.
Related MCP server: SkillFlow MCP Server
Kein Installationsschritt. Richte deinen MCP-Client darauf aus:
{
"mcpServers": {
"agentskill": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "github:simonlin1212/agentskill-mcp"]
}
}
}Claude Code:
claude mcp add agentskill -- npx -y github:simonlin1212/agentskill-mcpEr wird bei der ersten Installation gebaut, daher dauert der erste Lauf ein paar Sekunden länger als spätere. (Eine npm-Veröffentlichung gibt es noch nicht; die Installation aus dem Repository ist derzeit der unterstützte Weg.)
Erfordert Node 18+. Nichts zu konfigurieren, kein API-Schlüssel, kein Konto. Der Server hält keinen Zustand und schreibt nichts auf deinen Rechner.
Werkzeug | Was es beantwortet |
| „Gibt es etwas für X?" Filter nach Freitext, Modul oder Preiskategorie. |
| „Was genau bekomme ich und wie komme ich daran?" Version, Paketgröße, letztes Update, Quell-Repository und der Beschaffungsweg. |
| „Was gibt es hier?" Die vier Module, ihre Anzahl und was die beiden Lieferformen bedeuten. |
Die Suche liest Chinesisch und Englisch in einem Index, sodass 去水印 und remove watermark beide auf denselben
Eintrag treffen. Egal, was du eingibst, die Ergebnisse enthalten beide Namen.
Vier Module – Finanzen, Handel, Creator, Allgemein – in zwei Formen:
Install Skill – eine Skill-Datei, die der Agent lädt. Kopiere sie in das Skill-Verzeichnis des Agenten.
Deploy App – eine ausführbare App mit eigener Benutzeroberfläche. Stelle sie bereit und nutze sie dann zusammen mit dem Agenten.
Rund die Hälfte der Einträge ist kostenlos. Mehrere sind die verpackte Form von Open-Source-Repositories mit insgesamt über 16.000 GitHub-Sternen; wo eine Fähigkeit auf einem Upstream-Projekt aufbaut, werden das Upstream-Projekt und seine Lizenz auf der Produktseite genannt.
Dies ist ein Katalog-Werkzeug, kein Werbeplatz. Drei Regeln, an die es sich hält:
Kostenlos bedeutet kostenlos. Wo der Katalog eine Download-URL veröffentlicht, reicht das Werkzeug sie direkt weiter – kein Konto, keine Hürde. (Ein kostenloser Eintrag kann gelegentlich noch kein veröffentlichtes Archiv haben; das wird dann gesagt.)
Kostenpflichtig nennt den Preis und stoppt. Keine Dringlichkeit, keine Empfehlungssprache. Der Download-Link für einen kostenpflichtigen Artikel wird nach dem Checkout auf der Bestellseite und per E-Mail ausgegeben.
Konkret: Alles, was der Katalog nicht ausdrücklich als free kennzeichnet, wird als kostenpflichtig behandelt (Fail-Closed), sein
Download-Feld wird entfernt, URLs werden aus seinen Feldern für Name, Ergebnis, Installation, Quelle und
Repository entfernt, und die zusammengestellte Ausgabe wird
gegen eine Routen-Allowlist geprüft. Die einzigen Webadressen, die überleben, sind auf https://agentskill.nz
(optional unter /zh): die Site-Wurzel, /products/<handle>, /collections/<handle>,
/pages/<handle> und /cart oder /cart/<variant>:<qty> – jeweils als ganze Route abgeglichen, sodass ein tieferer
Pfad wie /products/x/download nicht qualifiziert. Alles andere – ein anderer Host, einfaches http, eine ähnlich aussehende
Domain, /download?id=… – führt dazu, dass der Server sich weigert, diesen Datensatz zurückzugeben.
Was dies nicht abdeckt: ein nackter Hostname ohne Schema (evil.example/x). Diese zu erkennen würde bedeuten,
jeden domainförmigen Text als Adresse zu behandeln, und .md ist eine echte TLD – SKILL.md in einem Liefer-
Manifest würde als Domain abgelehnt, was jeden kostenpflichtigen Eintrag zerstören würde. Diese Antworten sind Klartext,
sodass ein nackter Hostname nur dann zu einem Link wird, wenn etwas nachgelagert ihn verlinkt.
Die Lücke, die es zu benennen lohnt: Der Katalog wird bis zu fünf Minuten zwischengespeichert. Ein Artikel, der in diesem Zeitfenster kostenpflichtig wurde, wird weiterhin anhand des vorherigen Schnappschusses beschrieben – einschließlich der direkten Download-URL, die er hatte, während er kostenlos war.
Ein Installationsbefehl ist Information, keine Autorisierung. get_capability – das einzige Werkzeug, das einen Installationsbefehl
zurückgibt – sagt das bei jedem Aufruf. Dein Agent sollte sich mit dir abstimmen, bevor er in dein Dateisystem schreibt
oder dein Geld ausgibt.
Die Katalog-URL wird zur Laufzeit aus der /llms.txt der Website ermittelt und nicht fest codiert, sodass der
Server weiter funktioniert, wenn die Website sie rotiert.
npm install
npm run build
node test-smoke.mjs # drives the server over real MCP stdiotest-smoke.mjs spricht das Wire-Protokoll, statt das Modul zu importieren, und erkennt so Registrierungs-
und Transportfehler, die ein Unit-Test übersehen würde. Es stellt außerdem sicher, dass kein kostenpflichtiger Artikel jemals eine
Datei-URL zurückgibt.
Siehe CHANGELOG.md.
Dieser Server liest einen Katalog und gibt zurück, was darin steht. Er bewertet nicht, ob eine Fähigkeit zu deinem Einsatzzweck passt, und er führt nichts aus. Skill-Dateien sind Code, den dein Agent lesen und danach handeln wird – prüfe sie vor der Verwendung, genau wie jede andere Abhängigkeit.
Wenn das dir Zeit gespart hat ☕
MIT
Autor: Simon Lin · X @linsizhen · E-Mail: simonlin0423@gmail.com
Full detail for one capability by id: version, package size, last update, source repository, licence-relevant facts, and exactly how to obtain it. Call this before installing anything.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| id | Yes | Capability id, e.g. 'a-stock-data'. Get it from search_capabilities. |
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
Since no annotations are provided, the description carries full burden. It discloses the output contents (version, repository, license facts, etc.) and implies a read operation via the tool name 'get.' Does not explicitly declare read-only or mention side effects, but is fairly transparent.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is a single, information-dense sentence: it lists the output contents and gives a clear usage directive. No filler or redundancy.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Given the simple tool (1 param, no output schema, no annotations), the description covers purpose, usage, and output details. It does not explain potential errors or explicitly confirm read-only nature, but overall is sufficient for an agent to use it correctly.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema coverage is 100% for the single param with a description already stating 'Get it from search_capabilities.' The tool description does not add new parameter semantics beyond what the schema provides, meeting the baseline for high coverage.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states it provides 'full detail for one capability by id' and lists specific contents (version, package size, etc.), distinguishing it from sibling tools like search_capabilities which likely return a list.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
Explicitly advises to 'Call this before installing anything,' providing a clear when-to-use instruction. The schema also notes the id should come from search_capabilities, implying a prerequisite. No explicit alternatives or when-not cases, but the context is sufficient.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Overview of the catalog: the four modules, how many capabilities each holds, and what the two delivery forms mean.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
No parameters | |||
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
No annotations are provided, so the description carries the full burden. It states the tool returns an overview of modules, capabilities, and delivery forms, but does not disclose whether the data is static, cached, or reflects real-time state. With no annotations, the description should clarify if this is a read-only, safe operation. A score of 3 reflects the description gives some useful behavioral context but lacks clarity on side effects or data freshness.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is a single sentence of 18 words, very concise. It is front-loaded with the purpose ('Overview of the catalog') and then lists what it covers. It could be slightly more structured (e.g., bullet points implied), but for zero-param tool it's efficient.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Given zero parameters and no output schema, the description must explain what the tool returns. It mentions 'the four modules, how many capabilities each holds, and what the two delivery forms mean,' which gives a clear idea of the output structure. However, without any annotations or output schema, the description should also clarify whether the output is a list, a summary, or a single object. The description is adequate but not fully complete.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
The schema has zero parameters and schema description coverage is 100%. Since there are no parameters to document, the description is not required to add anything. A baseline of 4 is appropriate because there is nothing to clarify.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly specifies the verb (list/overview) and resource (catalog of modules, capabilities, delivery forms). It distinguishes from siblings: siblings 'get_capability' and 'search_capabilities' imply focused queries, while this tool provides a high-level catalog summary.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description implies this is an overview tool, but does not explicitly state when to use it vs siblings. For example, it doesn't say 'Use this for broad orientation; use get_capability for details on one module, or search_capabilities for filtered queries.' Guidance is implied but not explicit.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Search the AgentSkill catalog of installable AI-agent capabilities (skill files and small apps). Use when the user wants a capability the agent does not have — reading A-share/US market data, auditing code with a second model, transcribing audio, upscaling or de-watermarking images, cloning a site's design, deploying an overseas store, and so on. Returns name, module, form, price, version, size, and a direct download URL for free items.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| tier | No | Restrict to free or paid. | |
| limit | No | Max results, default 10. | |
| query | No | Free text. Matches name, description, repository, module and form, in Chinese and English. | |
| module | No | Restrict to one module. |
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
With no annotations provided, the description carries the full burden for behavioral disclosure. It explains that the tool returns specific fields (name, module, etc.) and mentions a direct download URL for free items, implying paid items may behave differently. It doesn't cover query behavior or side effects, but for a non-destructive search tool, this is sufficient.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is compact at three sentences, each earning its place: purpose, usage guidance with examples, return fields. Front-loaded with the core action. No redundant or filler content.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
For a search tool with 4 parameters and no output schema, the description is fairly complete. It covers purpose, when to use, what is returned. Could mention how parameters affect results but the schema handles that. Sibling tools fill the remaining gaps. Not missing anything critical.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema description coverage is 100% with each parameter already well-described (type, enum, constraints). The description adds overall context about free text matching and return fields but does not provide additional semantics beyond the schema. Baseline 3 is appropriate.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states the verb 'Search' and the resource 'AgentSkill catalog of installable AI-agent capabilities'. It specifies the tool's purpose: to find capabilities the agent doesn't have. This distinguishes it from siblings 'get_capability' (likely detail) and 'list_modules' (module listing).
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description explicitly tells when to use the tool: 'Use when the user wants a capability the agent does not have'. It provides concrete examples (e.g., market data, image upscaling). It doesn't explicitly state when not to use or name the sibling tools as alternatives, but the use case is clear enough.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
v0.1.0get_capabilitylist_modulessearch_capabilitiesScored across 3 tools
Each tool has a clearly distinct purpose: search_capabilities for searching, get_capability for full details by ID, and list_modules for a module overview. There is no functional overlap or ambiguity.
All tool names follow a consistent verb_noun pattern with snake_case (get_capability, search_capabilities, list_modules), making the set predictable and easy to understand.
With exactly three tools, the set is well-scoped for a read-only catalog exploration interface. Each tool earns its place and together they cover browsing, searching, and detail retrieval without being too few or excessive.
The tool surface fully covers the expected workflows for a capability catalog: listing modules for orientation, searching for capabilities, and retrieving full details including download information. There are no obvious gaps for the stated consumer-facing purpose.
Search and load AI agent skills. Free metadata; full content requires a Pro or Studio account.
Find AI agent skills: public previews and source links. Read-only discovery; no account required.
Find and try paid AI agent skills for security, on-chain data, code, markets, research and news.
Search, install and compose AI agent skills, loops and bundles from the LoopSkill marketplace.
