Skill Mcp Server

Skill MCP Server 🚀

只需添加一个技能文件夹，即可让任何 AI Agent 成为专家。

📖 这是什么？ • 🌟 为什么选择它？ • ✨ 功能 • 🚀 快速开始 • 📝 创建技能 • 📚 文档

📖 什么是 Skill MCP Server？

Skill MCP Server 是一个标准的 Model Context Protocol (MCP) 服务，可将 Claude Skills 接入任何支持 MCP 的 AI Agent。

以往，Claude Skills 主要用于 Anthropic 的官方工具。如果你的 AI 应用不支持 Skills，就必须自行实现解析和执行逻辑，十分麻烦。借助这个项目，只需简单配置，任何兼容 MCP 的 Agent 就能直接使用标准 Skill 文件。

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🎬 演示

💡 核心概念

• 🔌 MCP (Model Context Protocol)：可以把它看作 AI 的“USB 接口”。只要 AI 助手支持此接口，就能连接各种工具和服务。
• 📦 Claude Skills：可以把它们看作 AI 的“技能包”。它们不只是文档，还包含指令（SKILL.md）、配套脚本（Python/JS）和参考资料。

Skill MCP Server 是一个“转换器”，帮助各种 Agent 使用 Skill 生态系统，实现即插即用。

🌟 为什么选择 Skill MCP Server？

如果你的 Agent 尚不支持 Skills，这个项目可以帮助你快速接入：

维度	原生支持的 Agent（例如 Claude Code）	其他 Agent（使用此项目）
接入门槛	深度集成，通常不可移植	门槛低，采用标准 MCP 协议
开发负担	官方实现完备	无需编写代码或构建 Skill 解析器
灵活性	绑定特定客户端	跨平台，适用于任何兼容 MCP 的 Agent
功能对等性	完整支持脚本、资源和文件流	完全对齐，提供相同的动态执行和资源访问能力

✨ 功能

• 🛠️ 高度标准化：严格遵循 MCP 协议
• 🌍 通用兼容：不绑定任何厂商，适用于所有兼容 MCP 的 AI 客户端
• ⚡ 零代码集成：帮助不具备原生 Skill 支持的 Agent 快速接入 Skill 生态系统
• 📦 完全兼容：支持 SKILL.md 格式以及 scripts/、references/ 资源目录
• 📂 工作区隔离：支持 --workspace 参数，用于指定 Skill 输出文件的存储位置
• 🔄 热重载：无需重启服务即可添加新技能
• 🔒 安全设计：路径校验，文件操作采用沙箱隔离

🚀 快速开始

推荐使用 uvx 运行，无需手动安装。

📥 安装

# Using pip
pip install skill-mcp-server

# Using uv (recommended)
uv pip install skill-mcp-server

⚙️ 配置 MCP

将 Skill MCP Server 添加到 MCP 客户端配置中。所有兼容 MCP 的客户端都使用相同的配置格式：

使用 uvx（推荐，无需安装）：

{
  "mcpServers": {
    "skill-server": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "skill-mcp-server",
        "--skills-dir", "/path/to/your/skills",
        "--workspace", "/path/to/workspace"
      ]
    }
  }
}

使用本地安装：

{
  "mcpServers": {
    "skill-server": {
      "command": "python",
      "args": [
        "-m", "skill_mcp_server",
        "--skills-dir", "/path/to/your/skills",
        "--workspace", "/path/to/workspace"
      ]
    }
  }
}

配置文件位置：

• Claude Desktop：claude_desktop_config.json（位置因操作系统而异）
• Claude Code：~/.claude.json
• 其他 MCP 客户端：请参阅相应客户端的文档

参数说明：

• --skills-dir：核心参数。设置为包含所有希望 Agent 使用的 Skill 文件夹的根目录。
• --workspace：重要参数。指定 Skill 执行生成的输出文件（代码、报告等）的保存位置。

🛠️ 可用工具（MCP 工具）

连接后，你的 AI Agent 可以使用以下工具：

1. 🔍 list_skills：列出所有可用技能
2. 📚 skill：加载特定技能，获取其 SKILL.md 中的详细说明
3. 📄 skill_resource：读取技能包中的参考文档或模板
4. ▶️ skill_script：在安全环境中执行技能附带的脚本
5. 📖 file_read：读取指定工作区中的文件
6. ✍️ file_write：向指定工作区写入文件
7. ✏️ file_edit：编辑工作区中的现有文件

📝 创建技能

标准技能结构如下：

my-skills/
└── deploy-helper/           # Skill folder
    ├── SKILL.md             # Core documentation (required)
    ├── scripts/             # Executable scripts
    └── references/          # Reference materials

SKILL.md 示例：

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name: deploy-helper
description: Help users deploy applications to production with one click
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# Deploy Helper Usage Guide

When users request deployment, follow these steps:
1. Use `skill_resource` to read the deployment template.
2. Modify local configuration files.
3. Call `skill_script` to execute the deployment script.

SKILL.md 格式

---
name: my-skill
description: Brief description of what this skill does and when to use it
---

# My Skill

## Overview

Explain what this skill enables the AI to do.

## Usage

Step-by-step instructions for the AI agent...

## Available Resources

- `scripts/process_data.py` - Process input data
- `assets/report_template.md` - Output template

💼 使用场景

• 📊 数据分析：让 Agent 能够执行数据分析
• 📝 文档生成：让 Agent 能够创建专业文档
• 🔗 API 集成：让 Agent 能够与特定 API 集成
• 🔍 代码审查：让 Agent 能够遵循团队标准
• 🚀 DevOps 任务：让 Agent 能够自动执行部署工作流

📚 文档

• 📖 入门指南
• ✨ 创建技能
• 📋 技能格式参考
• 📤 发布指南

🛠️ 开发

# Clone the repository
git clone https://github.com/ephemeraldew/skill_mcp.git
cd skill_mcp

# Install development dependencies
uv pip install -e ".[dev]"

# Run tests
pytest

# Run linting
ruff check src/

🤝 参与贡献

欢迎贡献！请参阅 CONTRIBUTING.md 了解指南。

如果这个项目对你有帮助，请点亮 ⭐️ Star。

📄 许可证

MIT 许可证 — 详情请参阅 LICENSE。

🔗 相关资源

• MCP 官方文档
• Claude Skills 官方指南
• Agent Skills 开放标准

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_{基于 Model Context Protocol 构建}