使用说明

技能MCP服务器🚀

Turn any AI agent into a specialist — just drop in a skill folder.

📖 What is it? • 🌟 Why Choose It? • ✨ Features • 🚀 Quick Start • 📝 Creating Skills • 📚 Documentation

📖 什么是技能MCP服务器？

技能MCP服务器是一个标准模型上下文协议（MCP）该服务器将Claude Skills连接到支持MCP的任何AI代理。

此前，Claude Skills主要用于Anthropic的官方工具。如果你的AI应用程序不支持Skills，你就必须实现自己的解析和执行逻辑，这很麻烦。通过这个项目，您可以简单地配置它，让任何兼容MCP的代理直接使用标准的Skill文件。

🎬 演示

💡 核心概念

🔌 MCP（模型上下文协议）：可以把它想象成人工智能的“USB接口”。只要你的人工智能助手支持这个接口，它就可以连接到各种工具和服务。
📦 克劳德技能：将它们视为人工智能的“技能包”。它们不仅仅是文档，还包括说明(SKILL.md)，附带的脚本（Python/JS）和参考资料。

Skill MCP Server是一个“转换器”，可帮助各种代理使用Skill生态系统，实现即插即用功能。

🌟 为什么选择Skill MCP服务器？

如果你的代理还不支持Skills，这个项目可以帮助你快速集成：

维度	本地支持的代理（例如Claude代码）	其他代理（与此项目一起）
访问屏障	深度集成，通常不可移植	低屏障，标准MCP协议
开发负担	正式实现完成	零代码，无需构建Skill解析器
灵活性	与特定客户绑定	跨平台，可与任何兼容MCP的代理配合使用
功能奇偶校验	完整脚本、资源和文件流支持	完美对齐、相同的动态执行和资源访问

✨ 特性

🛠️ 高度标准化：严格遵守MCP协议
🌍 通用兼容性：与任何供应商无关，与所有MCP兼容的AI客户端兼容
⚡ 零代码集成：帮助没有本地技能支持的代理快速访问技能生态系统
📦 完全兼容：支持 SKILL.md 格式和 scripts/, references/ 资源目录
📂 工作区隔离：支持 --workspace 参数，指定技能输出文件的存储位置
🔄 热重新加载：添加新技能而无需重新启动服务器
🔒 设计安全：路径验证、沙盒文件操作

🚀 快速开始

推荐：使用 uvx 无需手动安装即可运行。

📥 安装

# Using pip
pip install skill-mcp-server

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

⚙️ 配置MCP

将Skill MCP服务器添加到MCP客户端配置中。所有MCP兼容客户端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：

克劳德桌面： claude_desktop_config.json （位置因操作系统而异）
克劳德代码： ~/.claude.json
其他MCP客户：请参阅客户的文档

参数说明：

--skills-dir：核心参数。设置为包含您希望代理使用的所有Skill文件夹的根目录。
--workspace：重要参数。指定技能执行输出文件（代码、报告等）的保存位置。

🛠️ 可用工具（MCP工具）

连接后，您的AI代理可以使用以下工具：

🔍 list_skills：列出所有可用技能
📚 skill：加载特定技能以从中获取详细说明 SKILL.md
📄 skill_resource：阅读技能包中的参考文档或模板
▶️ skill_script：在安全的环境中执行与技能捆绑在一起的脚本
📖 file_read：从指定的工作区读取文件
✍️ file_write：将文件写入指定的工作区
✏️ file_edit：编辑工作区中的现有文件

📝 创造技能

标准的技能结构如下：

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

SKILL.md示例：

---
name: deploy-helper
description: Help users deploy applications to production with one click
---

# 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

💼 用例

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

📚 文档

🛠️ 发展

# 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/

🤝 贡献

欢迎投稿！请参阅贡献.md 作为指导方针。

如果这个项目对你有帮助，请给它一个⭐️ Star.

📄 许可证

MIT许可证-请参阅许可证了解详情。

🔗 相关资源

_{Built with the Model Context Protocol}