AI导哈

AI技能服务

一个开源的MCP服务器，通过向量嵌入和语义相似性为AI模型或编码助手提供智能搜索和检索Claude Agent Skills的功能。

  • by K-Dense-AI
  • Python
  • 本地部署
  • 411 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 K-Dense-AI/claude-skills-mcp

使用说明

Claude Skills MCP服务器

此MCP服务器不再托管或维护。 Agent Skills已被所有主要的AI平台原生采用——Cursor、Windsurf、Claude Code、Copilot和其他平台现在都支持开箱即用的技能。不再需要MCP桥来向您的编码助理传授技能。最终版本（v1.1.0）仍然可以从PyPI安装。感谢所有使用并为这个项目做出贡献的人！

使用 克劳德强大的技能体系 使用任何AI模型或编码助手 -包括Cursor、Codex、GPT-5、Gemini等。该MCP服务器通过模型上下文协议将Anthropic的Agent Skills框架引入整个AI生态系统。

一种模型上下文协议（MCP）服务器，提供智能搜索功能，用于使用向量嵌入和语义相似性发现相关的Claude Agent技能。该服务器实现了Anthropic在其 Agent Skills工程博客，为任何兼容MCP的AI应用程序提供专业技能。

一个开源项目 K密度 -用于科学研究的自主人工智能科学家的创造者。

此MCP服务器使任何兼容MCP的AI助手都能从我们精心策划的技能中智能搜索和检索技能 科学代理技能 存储库和其他技能来源，如 官方克劳德技能.

演示

Cursor中Claude Agent技能的语义搜索和渐进加载

亮点

  • 双包架构：轻量级前端（~15MB）立即启动；后台下载后端（约250 MB）
  • 无光标超时：前端在<5秒内响应，解决了超时问题
  • 语义搜索：用于智能技能发现的向量嵌入
  • 渐进式呈现：多级技能加载（元数据→ 完整内容→ 文件）
  • 零配置：运用精心策划的技能，开箱即用
  • 多源：从GitHub存储库和本地目录加载
  • 自动更新：每小时检查一次技能来源，并在技能来源发生变化时重新索引
  • 快速和本地：不需要API密钥，使用自动GitHub缓存
  • 可配置的：自定义源、模型和内容限制

快速开始

对于游标用户

通过添加 光标目录，或添加到您的Cursor配置中(~/.cursor/mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "claude-skills": {
      "command": "uvx",
      "args": ["claude-skills-mcp"]
    }
  }
}

前端立即启动并显示工具，自动下载并在后台启动后端（由于RAG依赖性，大约需要60-120秒，一次性）。后续使用是即时的。

使用uvx（独立）

使用默认配置运行服务器：

uvx claude-skills-mcp

这将启动轻量级前端，该前端会自动下载后端，并从Anthropic的官方技能库和K-Dense的科学代理技能集合中加载160多种技能。

使用自定义配置

# 1. Print the default configuration
uvx claude-skills-mcp --example-config > config.json

# 2. Edit config.json to your needs

# 3. Run with your custom configuration
uvx claude-skills-mcp --config config.json

文档

MCP工具

服务器提供了三种使用Claude Agent Skills的工具：

  1. find_helpful_skills -基于任务描述的相关技能语义搜索
  2. read_skill_document -从技能中检索特定文件（脚本、数据、引用）
  3. list_skills -查看所有已加载技能的完整清单（用于探索/调试）

看 API 文档 了解详细的参数、示例和最佳实践。

建筑学

该系统使用 双包架构 为了获得最佳性能：

  • 前端 (claude-skills-mcp)：轻量级代理（约15 MB）

    • 立即启动（<5秒）✅ 无光标超时！
    • 首次使用时自动下载后端
    • 用于Cursor的MCP服务器（stdio）

  • 后端 (claude-skills-mcp-backend)：重型服务器（约250 MB）

    • 使用PyTorch和句子变换器进行矢量搜索
    • MCP服务器（可流式传输HTTP）
    • 前端自动安装或可独立部署

优点：

  • ✅ 解决游标超时问题（前端立即启动）
  • ✅ 同样简单的用户体验(uvx claude-skills-mcp)
  • ✅ 后台后端下载（不阻止Cursor）
  • ✅ 可以连接到远程托管后端（无需本地安装）

看 架构指南 用于详细设计和数据流。

技能来源

从加载技能 GitHub 仓库 （直接技能或Claude Code插件）或 本地目录.

默认情况下，从以下位置加载：

贡献

由于此项目不再维护，可能不会审查新问题和拉取请求。如果你想在此基础上构建，请分叉存储库。作为参考，最初的工作流程是：

  1. 报告问题: 打开一个问题 对于bug或功能请求
  2. 提交PR：分叉，创建特征分支，确保测试通过(uv run pytest tests/)，然后提交
  3. 代码风格：运行 uvx ruff check src/ 在承诺之前
  4. 添加测试：新功能应包括测试

发展

版本管理：此monorepo使用集中式版本系统：

  • 编辑 VERSION 在repo根目录下创建文件以升级版本
  • 跑 python3 scripts/sync-version.py 同步所有引用（或使用 --check 验证）
  • 这个 scripts/build-all.sh 脚本在构建之前自动同步版本

如有疑问，请发送电子邮件至 orion.li@k-dense.ai

了解更多

许可证

该项目根据 Apache许可证2.0.

版权所有2025-2026 K-Dense(https://www.k-dense.ai)

相关 MCP