AI代理技能服务器

MCP代理技能服务器

生产就绪的实施 模型上下文协议（MCP） 服务器，旨在为AI代理提供动态、持久和可执行的技能。

此服务器遵守 人类智能体技能标准通过标准化，实现LLM（Claude、GPT-4o）和本地系统功能之间的无缝互操作性 SKILL.md 结构。

📋 能力

• 渐进式披露： 通过仅公开技能元数据来减少上下文窗口的使用(explore_skills)直到请求完整的指令集(acquire_skill).
• 安全脚本执行： 安全地执行封装在技能目录中的本地脚本（Python、Node.js/Bun、Bash/PowerShell）。
• 跨平台运行时： 基于Bun运行时构建，可在Windows、macOS和Linux上实现本机性能，无需复杂的环境处理。
• 零配置发现： 自动扫描并注册来自的有效技能 ./skills 目录。

🚀 安装

选项A：全局安装（建议持久安装）

全局安装软件包以确保服务器始终可用：

npm install -g mcp-agent-skills

选项B：通过NPX运行（零安装）

按需执行服务器，无需本地安装：

npx mcp-agent-skills

选项C：本地部署（适用于贡献者）

克隆存储库以开发自定义技能或修改核心逻辑。

⚙️ 配置

要将此服务器与您的AI客户端一起使用，请添加以下配置。

克劳德桌面

地点：

• 窗户： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
• macOS： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "agent-skills": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-agent-skills"]
    }
  }
}

> 开发说明： 如果从源代码运行，请更换 command 随着 bun 和 args 随着 ["run", "/absolute/path/to/index.ts"].

Cursor 集成开发环境

1. 导航至 设置 > 通用 > MCP服务器.
2. 点击 添加新的MCP服务器.
3. 输入配置：
   • 姓名： agent-skills
   • 类型： command
   • 命令： npx -y mcp-agent-skills

Zed编辑

编辑 .config/zed/settings.json:

{
  "context_servers": {
    "agent-skills": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-agent-skills"]
    }
  }
}

🛠️ 创建自定义技能

A. 技能 是一个自包含的目录，教导代理如何执行特定任务。

目录结构

skills/
└── my-custom-skill/
    ├── SKILL.md          # Definition & Instructions (Required)
    ├── README.md         # Human-readable documentation
    └── scripts/          # Executable logic
        └── analyze.py

这 SKILL.md 标准

入口点必须包含YAML frontmatter，后面跟着Markdown指令。

---
name: Data Processor
description: Clean and normalize CSV datasets using Python.
version: 1.0.0
---

# Instructions
1. When the user provides a CSV file path, execute the cleaning script.
2. Report the number of rows processed.

## Tools
Use `run_skill_script` to execute `scripts/clean.py`.

🔒 安全影响

此MCP服务器授予连接的AI代理以下能力：

1. 读取文件： 访问 SKILL.md 以及包目录内的相关资源。
2. 执行代码： 运行中定义的脚本 skills 使用本地运行时（Python、Node、Shell）的文件夹。

建议： 仅安装来自可信来源的技能。审查 scripts/ 如果您正在运行自定义分支，请在加载新技能之前先加载内容。

🤝 贡献

欢迎捐款。请确保您的技能遵循目录结构，并包括 README.md.

1. 分叉存储库。
2. 创建要素分支(git checkout -b feature/new-skill).
3. 提交你的更改。
4. 打开拉取请求。

📄 许可证

该项目根据 MIT许可证.