SkillBubble — Skills Management MCP Server について
SkillBubble — Skills Management MCP Serverは、AIアシスタントをSkillBubbleのプロフィールに接続し、スキル、資格、コンピテンシーフレームワークの確認や更新案の作成に使えます。スキルギャップ分析、職種適性の評価、学習プランの生成にも対応し、提案はユーザーが確認します。
主な機能
- 01スキル・資格・フレームワークの確認
- 02スキル検索と履歴の閲覧
- 03スキルギャップと強みの分析
- 04スキルや資格の更新提案
- 05職種ギャップ評価と学習プラン作成
活用シーン
- 01個人のスキルプロフィールと資格の確認
- 02目標職種に対するスキルギャップの比較
- 03現在のプロジェクトに基づく更新案の作成
MCP 対応
MCPサーバーは、Kiro、Claude、GitHub Copilotなどのクライアントに、プロフィールの参照、分析、更新ツールを公開します。AIの提案がプロフィールを自動変更することはなく、書き込み操作は信頼レベルに従います。
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。
ツール
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
SkillBubble の連携機能
SkillBubble を AI アシスタントや開発ワークフローに接続して、開発を進めながらスキルプロフィールを最新の状態に保ちましょう。
方法は 2 つあります。状況に合った方法を選んでください。
オプション 1 — AI アシスタント（推奨）
MCP サーバーを介して、個人用 AI アシスタント（Kiro、Claude、Copilot）を SkillBubble のプロフィールに接続します。アシスタントはプロフィールを読み取り、開発中の内容に基づいてスキルの更新を提案し、作業を進めながらプロフィールを最新の状態に保てます。すべて会話を通じて、あなたが主導できます。
こちらが主要な連携方法です。 個人向けで、意図的に使うものであり、主導権はあなたにあります。
オプション 2 — GitHub Sync
設定で GitHub アカウントを接続すると、SkillBubble が個人の貢献履歴（コミット、言語、リポジトリのアクティビティ）を自動的に分析し、受信トレイにスキルの提案を生成します。
プロフィールを自動更新する方法として、こちらを推奨します。共有リポジトリにキーを置かず、SkillBubble があなた個人のデータだけを直接取得するため、CI/CD パイプラインよりも安全で簡潔です。
⚠️ パイプライン連携 — まずお読みください
このリポジトリの GitHub Actions ワークフローでは、プッシュや PR をきっかけにスキルの提案を生成できます。個人で使用する、開発者が 1 人だけのリポジトリ向けに設計されています。
共有チームリポジトリに SkillBubble API キーを追加しないでください。 追加すると、次のことが起こります。
- チームメンバー全員のプッシュをきっかけに、あなたのプロフィールに対する提案が生成されます
- 同僚の作業が、あなたのスキルアクティビティとして表示されます
- 関係のない提案が大量に届きます
共有リポジトリでの作業を自動的に更新したい場合は、代わりに GitHub Sync（オプション 2）を使用してください。チーム全体ではなく、あなた個人の貢献だけを読み取ります。
正当な理由があり、ユーザーが 1 人だけのリポジトリで使う場合は、パイプラインのワークフローについて以下をご覧ください。
AI アシスタントの設定
前提条件
- SkillBubble アカウント — 無料で登録
- 書き込みツールと AI ツールを利用するための Pro サブスクリプション
- API キー — Settings → Integrations で生成します
1. API キーを取得する
サインイン → Settings → Integrations → Create API key。
2. クライアントに追加する
mcp-config/ から AI アシスタントに対応する設定を選びます。
| ファイル | クライアント |
|---|---|
kiro.json | Kiro IDE（~/.kiro/settings/mcp.json） |
claude.json | Claude Desktop / Claude Code |
copilot.json | GitHub Copilot（VS Code — .vscode/mcp.json） |
sk-sb-your-api-key-here を設定で取得したキーに置き換えます。
3. 試してみる
AI アシスタントに次のように尋ねてください。
「SkillBubble のプロフィールを見せてください。評価が最も高いスキルは何ですか？」
AI アシスタントへの質問例
接続すると、AI アシスタントはスキルプロフィールに全面的にアクセスできるようになります。まずは次のプロンプトを試してみてください。
プロフィールの確認
Show me my SkillBubble profile. What are my strongest skills?
Summarise my top skills for a CV profile summary. Keep it to 3 sentences.
What skills am I missing compared to a senior TypeScript engineer?
プロフィールを最新の状態に保つ
I just finished building a React dashboard with Recharts and React Query.
Use suggestSkills with that context and update my profile.
Read my package.json and suggest skills for the libraries I'm actively using.
Then call createSkillRating for each relevant one.
Run: git diff main --stat
Then: git diff main -- '*.ts' '*.tsx' | head -300
What did I build in this branch? Suggest and apply skill updates.
ギャップ分析
Call getSkillProfile, then run git log --oneline -20.
Compare what I've been building against my profile and suggest updates for anything I'm missing.
キャリアプランニング
How ready am I for a Senior Cloud Architect role? Use roleGapAnalysis.
Generate a 30/60/90-day learning plan to close my gaps against my AWS package.
What are the top 3 skills I should focus on to become a Staff Engineer?
Use prioritySkillRecommendations with that career goal.
利用可能なツール
| ツール | プラン | 説明 |
|---|---|---|
getSkillProfile | Free | カテゴリ、評価、日付で任意に絞り込みながら、スキルを読み取ります |
getCertifications | Free | 認定資格を一覧表示し、発行元や有効／期限切れの状態で絞り込みます |
getFrameworks | Free | コンピテンシーフレームワークと進捗を確認します |
getSkillHistory | Free | 評価の経時的な変化を確認します |
searchSkills | Free | 名前またはカテゴリで検索します |
getSubscribedPackages | Free | カテゴリとスキルを含む、購読中のスキルパッケージをすべて一覧表示します |
gapAnalysis | Free | スキルをパッケージと比較し、ギャップと強みを見つけます |
strengthsWeaknesses | Free | 最も強いスキルカテゴリと最も弱いスキルカテゴリを上位3つずつ表示します |
frameworkGapAnalysis | Free | エビデンスをコンピテンシーフレームワークと比較します |
createSkillRating | Pro | スキル評価を追加または更新します |
updateSkillRating | Pro | スキルキーを指定して既存の評価を更新します |
createCertification | Pro | 認定資格の記録を追加します |
createSkillPackage | Pro | カスタムスキルパッケージを作成します |
manageSuggestions | Pro | 保留中のスキル提案を一覧表示、承認、または却下します |
suggestSkills | Pro | コンテキスト文字列を基に、AI がスキルを提案します — 変更は行いません |
suggestSkillPackage | Pro | 目標を基に、AI がスキルパッケージを提案します — 変更は行いません |
roleGapAnalysis | Pro | AI を使って、目標とする役割への準備状況を分析します |
generateLearningPlan | Pro | スキルギャップに基づいて、30／60／90日間の学習プランを作成します |
prioritySkillRecommendations | Pro | キャリア目標に向けて次に伸ばすべきスキルを上位3つ取得します |
AI を活用したツール（
suggestSkills、suggestSkillPackage、roleGapAnalysis、generateLearningPlan、prioritySkillRecommendations）は提案のみを返します。プロフィールが自動的に変更されることはありません。
GitHub 同期
GitHub 同期では、OAuth を通じて GitHub アカウントを SkillBubble に接続します。接続すると、SkillBubble は個人のコントリビューション履歴（言語、コミット活動、リポジトリのトピック）を定期的に分析し、受信トレイにスキルの提案を生成します。
パイプラインより優れている理由：
- チーム全体ではなく、ご自身のコントリビューションのみが対象です
- 共有リポジトリに API キーを置く必要がありません
- 自動的に実行されるため、ワークフローファイルを管理する必要がありません
- 提案は MCP の提案と同様に、確認用として受信トレイに届きます
設定 → インテグレーションにあります。
チームで利用していますか？ GitHub 同期は、ご自身のコントリビューションに基づいて個人プロフィールを更新するためのものです。ギャップレポート、スプリント計画の提案、担当割り当ての推奨など、チーム全体のスキル分析が必要な場合は、チーム AI 自動化（ビジネスサブスクリプション）を近日公開予定です。詳細はこちら。
GitHub Actions（単一ユーザーのリポジトリのみ）
⚠️ 個人利用のみ。 これらを使用する前に、上記のパイプラインに関する警告を確認してください。
チーム全体の自動化をお探しですか？ パイプラインワークフローは、その用途には適していません。チーム AI 自動化をご覧ください。認証情報のリスクを伴わず、その用途に特化して構築されています。
すぐに使えるワークフローはgithub-actions/にあります。
| ワークフロー | トリガー |
|---|---|
on-merge.yml | mainへのプッシュ |
on-pr.yml | プルリクエストの作成／更新 |
dependency-scan.yml | 手動、または依存関係ファイルの変更 |
セットアップ： リポジトリに次のシークレットを追加します（設定 → シークレット → Actions）。
| シークレット | 値 |
|---|---|
SKILLBUBBLE_API_KEY | SkillBubble の設定から取得した、ご自身の API キー |
SKILLBUBBLE_MCP_ENDPOINT | https://mcp.skillbubble.com/mcp |
または、Action を直接使用します。
- uses: Skill-Bubble/skillbubble-integrations@v1
with:
api_key: ${{ secrets.SKILLBUBBLE_API_KEY }}
mcp_endpoint: ${{ secrets.SKILLBUBBLE_MCP_ENDPOINT }}
チーム AI 自動化 (近日公開 — ビジネスサブスクリプション)
チーム AI 自動化では、チーム全体のスキルに関するインテリジェンスを SkillBubble に直接取り込みます。各メンバーが MCP を設定する必要はありません。
会社の管理者が、組織で共有する自動化アカウントを有効にします。チームメンバーはスキルデータの共有にオプトインでき、SkillBubble はスケジュールに従って、また重要なイベントに応じて、AI による分析を実行します。
- スプリント計画 — 「チームには Terraform のスキルが不足しています。最近 3 人のメンバーがスキルアップしたので、インフラのバックログに取り組むよいタイミングです。」
- 機能計画 — 新機能の内容を説明すると、関連するスキルを最も強く持つメンバーに基づいて担当者のおすすめを受け取れます。
- 毎週のスキルギャップレポート — チームオーナー向けに、集計したスキルギャップとスキルアップの機会に関するレポートを提供します。個人の評価は公開されません。
- 新メンバーのオンボーディング — チームに誰かが参加すると、自動的に分析が実行されます。
提案は各メンバーの既存の提案受信トレイに「チーム AI」として表示され、メンバーがすでに使い慣れている承認／却下のフローを利用できます。
チームに最適なのはこれです — API キーを共有するパイプラインワークフローではありません。ビジネスサブスクリプションプランの一部として利用できます。
データとセキュリティ
- すべての通信は HTTPS / TLS 1.2+ で暗号化されます
- API キーには権限範囲が設定されており、読み取り専用キーでは書き込みツールを呼び出せません
- 書き込みツールは、設定の MCP 信頼レベル に従います。
askモード（デフォルト）では、書き込み呼び出しは変更を直接適用せず、レビュー用の保留中の提案を作成します - 設定 → インテグレーションで、いつでもキーを取り消せます
プロンプトインジェクションのリスク： LLM は、ファイルやコミット内の悪意あるコンテンツによって操作される可能性があります。デフォルトの ask 信頼レベルを維持し、すべての書き込み呼び出しを適用前にレビューしてください。
詳しくは SECURITY.md をご覧ください。
サポート
コントリビューション
このリポジトリは SkillBubble チームが管理しています。現時点では、外部からのコントリビューションは受け付けていません。
免責事項
MCP クライアントは、API キーの権限に従って SkillBubble プロフィールを読み書きできます。デフォルトの ask 信頼レベルを維持し、提案を承認する前にレビューし、使用しなくなったキーは取り消してください。
コメント
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。