关于 skilllint — vet an agent skill before you install it
skilllint 是本地检查 Agent 技能文件 SKILL.md 的 MCP 服务,面向安装技能前需要检查结构、触发描述与潜在风险的用户。它在本机运行检查,并用文件 SHA-256 将结果绑定到具体内容。
主要功能
- 01检查 SKILL.md 结构与元数据
- 02检测秘密字面值和注入标记
- 03检查失效指令与缺失引用文件
- 04比较多个技能候选
- 05返回判定、评分、哈希及发现项
适用场景
- 01安装前检查来源不明的 Agent 技能
- 02筛查技能文件中的秘密或注入风险
- 03比较不同注册表中的技能候选
MCP 相关
skilllint 通过 MCP 工具提供 lint_skill、compare_skills 和 lint_rules。可通过 stdio 或 Streamable HTTP 运行,也提供托管 MCP 地址。
配置
远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。
https://rta.lat/skilllint/mcpclaude mcp add --transport http lat-rta-skilllint https://rta.lat/skilllint/mcp{"mcpServers":{"lat-rta-skilllint":{"type":"http","url":"https://rta.lat/skilllint/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"lat-rta-skilllint":{"type":"http","url":"https://rta.lat/skilllint/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"lat-rta-skilllint":{"type":"http","url":"https://rta.lat/skilllint/mcp"}}}{"mcpServers":{"lat-rta-skilllint":{"serverUrl":"https://rta.lat/skilllint/mcp"}}}命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。
工具
详细介绍
skilllint
对 Agent 技能(SKILL.md)进行私密 lint 检查。内容不会离开本机。
现有扫描器(例如 NVIDIA SkillSpector——包含 71 种模式、AST、YARA、CVE 查询)回答的是“这个制品是否危险”,并会将检查内容发送给其提供方。我们的目标更聚焦,与之互为补充:
- 隐私——检查在本地运行;只有判定结果、评分和哈希会发出去;
- 可复现性——判定结果与文件的 sha256 绑定,因此之后可以签名和验证;
- 比较——对来自不同注册表的多个候选项进行排序,而不是一次只扫描一个制品。
规则
| id | 严重性 | 检查项 |
|---|---|---|
| R-001 | critical | 缺少 frontmatter |
| R-002 | high | 缺少或无效的 name |
| R-003 | high | 缺少 description 或长度过长 |
| R-004 | medium | description 中没有触发条件(“何时使用”) |
| R-005 | medium | 无效指令(TODO / deprecated / placeholder) |
| R-006 | critical | 类似密钥的字面量 |
| R-007 | critical | 提示词注入 / 数据外泄标记 |
| R-008 | medium | 引用不存在的文件 |
| R-009 | low | 文件大于 60 KB |
| R-010 | high | 脚本可被所有用户写入 |
| R-011 | medium | 不受约束的自主操作指令 |
判定结果:PASS(>=80,且无 critical) | WARN | FAIL(存在任意 critical)。
使用方法
python3 mcp_server.py # stdio
python3 mcp_server.py --http 8191 # streamable http
npx -y mcp-remote https://rta.lat/skilllint/mcp # hosted
工具:lint_skill(path) | compare_skills(paths) | lint_rules()
签名判定结果
lint_skill 返回 {verdict, score, sha256, findings[]}。该哈希是 attest 签名、drift 强制执行允许列表所依据的内容——参见 已验证工具注册表。
本地化:en、hi。自第一天起支持印度(Bharata);法律声明必须有官方来源,否则报告为待处理。
许可证:MIT
评论
一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。