mcpField
S
SkillFM Beacon

SkillFM Beacon

ローカル
skillfm.aiデータ・分析023 週間前に更新

SkillFM Beacon について

SkillFM Beaconは、AIの状態、トークン使用量、プロバイダー費用、エージェントのワークスペース内の不要データを監視するMCPサーバー兼ローカル運用レイヤーです。BYOKキーをローカルに保存でき、ユーザーが清掃を指示する前に監査結果を報告します。

主な機能

  1. 01AIの状態とセッションを確認
  2. 02トークン使用量とLLM費用を確認
  3. 03コスト削減の機会を分析
  4. 04プロバイダーキー用のローカル保管庫
  5. 05古いworktree・ログ・コンテキストを監査
  6. 06読み取り専用で清掃対象を報告

活用シーン

  1. 01トークン使用量とプロバイダー費用を確認
  2. 02設定やコンテキストのコスト削減策を探す
  3. 03ローカル保存したキーでプロバイダー請求を監視
  4. 04エージェントを遅くする可能性のある作業領域の不要データを発見

MCP 対応

MCP stdioサーバーとして動作し、SkillFMの運用機能をMCPクライアントに公開します。パッケージはローカルサイドカーに処理を委ね、エージェントがローカル保管庫のプロバイダーキー値を読み取ることはできません。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"ericm1018-skillfm": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@skillfm/mcp"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y @skillfm/mcp

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npm@skillfm/mcp0.1.0

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

SkillFM Beacon MCP

MCP 対応エージェント向けの AI ヘルスチェック、トークン使用量、コスト最適化、BYOK モニタリング、安全なクリーンアップ。

SkillFM Beacon は、Claude Code、Cursor、Cline、Claude Desktop、VS Code Copilot などの MCP クライアントに、実用的な AI 運用レイヤーを提供します。

  • AI のヘルス状態とセッションのステータスを確認します。
  • トークン使用量と LLM の利用料金を調べます。
  • プロバイダーの設定、キャッシュの使用、バッチ処理、コンテキストのクリーンアップ全般で、コスト削減の機会を見つけます。
  • ローカルのボールトに保存された BYOK キーを使って、プロバイダーの請求状況をモニタリングします。
  • 古いワークツリー、肥大化したログ、過剰なコンテキストなど、エージェントの動作を遅くする不要なデータを監査します。
  • コンテンツ、ソーシャルメディア、E コマース、SEO/GEO、ワークフロー自動化向けの今後の SkillFM スキルを、利用可能になり次第確認します。

このリポジトリは、SkillFM の MCP マーケットプレイス掲載向けの公開配布用シェルです。正式なローカルランタイムは @skillfm/local です。

クイックスタート

SkillFM Beacon を MCP stdio サーバーとして使用します。

npx -y @skillfm/mcp@latest

同等の明示的な形式:

npx -y @skillfm/mcp@latest mcp

JSON 設定を受け付ける MCP クライアント向け:

{
  "mcpServers": {
    "skillfm": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@skillfm/mcp@latest"]
    }
  }
}

有効化の手順

MCP パッケージは @skillfm/local@latest に処理を委譲するため、同じパッケージでローカルサイドカーを起動し、現在のマシンで SkillFM を有効化できます。

ローカルサイドカーを起動します。

npx -y @skillfm/mcp@latest start

サイドカーは 127.0.0.1 のみでリッスンし、サービス検出ファイルを次の場所に書き込みます。

~/.skillfm/local.json

エージェント主導の有効化フロー:

  1. stdout または ~/.skillfm/local.json からサイドカーの URL を読み取ります。
  2. POST <sidecar_url>/activate/start を呼び出します。
  3. 返された確認 URL と実際のデバイスコードをユーザーに提示します。
  4. activated: true が返されるまで、POST <sidecar_url>/activate/poll をポーリングします。
  5. GET <sidecar_url>/status、GET <sidecar_url>/skills、または MCP ツールを使用します。

プレースホルダーのコードを作り出さないでください。デバイスコードは POST /activate/start から取得する必要があります。

便利なコマンド

# Start MCP stdio server
npx -y @skillfm/mcp@latest

# Start local sidecar for current-chat activation
npx -y @skillfm/mcp@latest start

# Show AI health checkup from the CLI
npx -y @skillfm/mcp@latest checkup

# Detect supported local agent harnesses
npx -y @skillfm/mcp@latest safe detect

# Install local SkillFM guidance into supported local agents after user approval
npx -y @skillfm/mcp@latest safe inject

# Remove injected local guidance
npx -y @skillfm/mcp@latest safe uninstall

SkillFM がサポートすること

SkillFM Beacon は、次のような質問をするユーザー向けです。

  • 「今日、トークンをいくつ使いましたか?」
  • 「AI の請求額が増えているのはなぜですか?」
  • 「OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Qwen、またはその他の LLM プロバイダーのコストを節約できますか?」
  • 「コンテキストやワークスペースが肥大化して、エージェントの動作が遅くなっていますか?」
  • 「SaaS ダッシュボードにキーを送信せずに、プロバイダーキーを安全に接続するにはどうすればよいですか?」
  • 「AI でコンテンツ、E コマース、ソーシャルメディア、SEO/GEO、自動化に使えるスキルは何ですか?」

セキュリティモデル

  • ローカルサイドカー:有効化用サイドカーはパブリックネットワークではなく、127.0.0.1 でリッスンします。
  • BYOK ボールト:プロバイダーの API キーは @skillfm/local によってローカルに保存されます。エージェントがキーの値を読み出すことはありません。
  • このリポジトリに非公開のコアはありません:このリポジトリに含まれるのは配布用メタデータと薄いランチャーのみです。非公開のプラットフォーム実装の詳細は含まれていません。
  • ユーザーが制御する有効化:OAuth デバイスフローによる有効化では、ユーザー自身のブラウザーで実際のデバイスコードを承認する必要があります。
  • まずは読み取り専用のクリーンアップ:クリーンアップ監査は、ユーザーの指示によるクリーンアップを実行する前に、エージェントの動作を遅くする不要なデータを報告するよう設計されています。

公開リポジトリの範囲については、PRIVACY.md と SECURITY.md をご覧ください。

マーケットプレイスのキーワード

SkillFM Beacon は、次のキーワードで見つけやすくなるよう設計されています。

MCP server、AI health checkup、token usage、LLM spend、AI cost optimizer、BYOK、local vault、agent monitoring、slow agent cleanup、context cleanup、Claude Code、Cursor、Cline、Claude Desktop、VS Code Copilot、OpenAI usage、Anthropic usage、DeepSeek usage、Qwen usage。

公開範囲の境界

この公開パッケージは意図的に小さくしています。コアの安全性とプラットフォームのロジックを非公開に保ちながら、MCP マーケットプレイスやエージェントディレクトリから SkillFM を簡単にインストールできるようにするためのものです。

公開対象:

  • MCP レジストリのメタデータ
  • npm ランチャーパッケージ
  • インストール手順
  • 有効化フロー
  • セキュリティモデル
  • ユーザー向けツールの説明

非公開対象:

  • 非公開のプラットフォーム実装
  • 独自の評価処理の内部情報
  • 非公開のプロンプトまたは設定
  • 顧客データまたはログ
  • プロバイダーの認証情報

マーケットプレイスへの掲載準備

  • server.json.name は package.json.mcpName と一致しています。
  • npm パッケージは @skillfm/local を起動するための薄いパブリックランチャーです。
  • スコープ付き npm パッケージを公開するため、publishConfig.access は public に設定されています。
  • 公開ドキュメントでは、収入の保証、不労所得、自動的な収益獲得をうたっていません。
  • リポジトリには、バックエンドサービスのコード、顧客ログ、プロバイダーキー、非公開の自動化ロジックは含まれていません。

MCP レジストリやエージェントディレクトリに提出する前に、docs/MARKETPLACE-CHECKLIST.md を参照してください。

ライセンス

MIT

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。