模块化技能服务

创造 .mcp.json 在你的项目中或 ~/.claude.json 全球范围内：

{
  "mcpServers": {
    "skills-mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "skills-mcp", "-s", "/absolute/path/to/skills"]
    }
  }
}

创建 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "skills-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "skills-mcp", "-s", "/absolute/path/to/skills"]
    }
  }
}

创建 .cursor/mcp.json 在你的项目中或 ~/.cursor/mcp.json 全球范围内：

{
  "mcpServers": {
    "skills-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "skills-mcp", "-s", "/absolute/path/to/skills"]
    }
  }
}

创建 .vscode/mcp.json 在你的项目中：

{
  "servers": {
    "skills-mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "skills-mcp", "-s", "/absolute/path/to/skills"]
    }
  }
}

技能是模块化、自包含的包，能够将通用人工智能代理转变为特定领域的专家。可以将它们视为特定领域或任务的“入职指南”——它们提供了任何模型都无法完全掌握的程序性知识。

示例：PDF处理技能可能包括：

• 提取文本和填写表格的说明
• 用于可靠PDF操作的Python脚本
• 高级用例的参考文档
• 用于生成文档的模板文件

无需在每次对话中都解释PDF处理，您只需安装一次该技能，智能代理就会知道何时以及如何使用它。

虽然Claude内置了对原生技能的支持，但这个MCP服务器将同样的功能扩展到了其他代理上：

• 通用兼容性现在，任何兼容MCP的代理都可以使用Claude技能
• 统一管理单一技能目录适用于所有代理和平台
• 对Claude来说是可选的当使用Claude Desktop或Claude Code时，您可以禁用此服务器并使用原生技能替代
• 逐步披露技能分阶段加载信息，尽量减少上下文使用

主要优势以Claude的格式创建技能，然后在任何地方使用它们——无论是通过Claude原生支持，还是通过VS Code、Cursor等工具中的MCP（多客户端协议）。

技能使用a 三级渐进式披露 系统以高效管理上下文：

1. 元数据 （~100个标记）：启动时加载名称和描述
2. 说明/指示 (~5k tokens)：技能触发时加载主要SKILL.md内容
3. 资源 （按需加载）：按需访问的引用、脚本和资源

这意味着你可以安装数十种技能而不会受到上下文限制的惩罚——智能体只在需要时加载它们所需的技能。

技能遵循Anthropic基于惯例的格式，源自 克劳德·斯科尔斯（注：此处为音译，实际人名翻译可能因具体语境和习惯有所不同，但“Claude Skills”直接音译为“克劳德·斯科尔斯”是较为常见的做法）：

skill-name/
├── SKILL.md              # Required: Skill metadata and instructions
├── references/           # Optional: Documentation loaded as needed
├── scripts/              # Optional: Executable code
└── assets/               # Optional: Templates and files for output

SKILL.md 格式

---
name: Skill Name
description: What this skill does and when to use it (be specific!)
---

# Skill Name

## Instructions

[Step-by-step guidance for the agent]

## Examples

[Concrete usage examples]

撰写优秀技能描述的技巧：

• 对何时使用该技能进行具体描述
• 在指令中使用祈使句/不定式形式（“要做X，请使用Y”）
• 将SKILL.md保持在5000字以内；将详细文档移至 references/
• 为确定性操作打包脚本
• 包含模板在 assets/ 用于输出的文件

如需更多详情，请参阅 技能规格。

论点；论据

• -s, --skills-dir技能目录的路径 (所需的；要求的可以多次指定，必须为绝对路径）

多技能目录

在指定多个技能目录时，会扫描所有目录以查找技能。如果在不同目录中发现了具有相同ID的多个技能，系统将记录一条警告，并使用最后加载的技能。

包含多个目录的示例配置：

{
  "servers": {
    "skills-mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "skills-mcp",
        "-s",
        "/path/to/skills1",
        "-s",
        "/path/to/skills2"
      ]
    }
  }
}

测试服务器

你可以使用标准输入输出手动测试服务器：

npx skills-mcp --skills-dir /absolute/path/to/skills

服务器将启动并等待在标准输入（stdin）上接收JSON-RPC消息。按下 Ctrl+C 停止服务器。

⚠️ 重要技能为代理提供指令和可执行代码。请仅使用来自可信来源的技能——即您自己创建的或从Anthropic获取的技能。

一种恶意技能可以：

• 指示代理以有害的方式调用工具
• 以代理的权限执行代码
• 访问或暴露敏感数据

将技能视为软件安装一样对待仅从可信任的来源安装软件，特别是在包含敏感数据或关键操作的生产系统中。

如需更多详情，请参阅 安全考虑事项 规范中的章节。

list_skills

列出所有可用技能及其元数据。

输出：

{
  "skills": [
    {
      "id": "pdf-processing",
      "name": "PDF Processing",
      "description": "Extract text and tables from PDF files..."
    }
  ]
}

get_skill

检索完整的技能内容和绝对路径。

输入：

{
  "id": "pdf-processing"
}

输出：

{
  "path": "/Users/username/.claude/skills/pdf-processing/SKILL.md",
  "name": "PDF Processing",
  "description": "Extract text and tables...",
  "content": "# PDF Processing\n\n## Quick start\n..."
}

init-skills

提供关于Skills MCP工作流的信息性指导。此提示：

• 解释技能是什么以及它们的结构如何
• 概述了渐进式披露模型（仅在需要时加载所需内容）
• 描述了发现、加载和使用技能的逐步工作流程
• 阐明MCP（最小控制协议/模块等，具体根据上下文确定）是一个最小化的封装——代理负责处理所有文件操作

何时使用在对话开始时运行，以提供背景信息。该提示仅用于提供信息，并不会触发任何即时操作。当遇到与可用技能描述相匹配的任务时，代理会使用相应的技能。

技能MCP遵循一个 极简包装设计 该（系统/方法）充分利用了现代人工智能代理的全部能力：

服务器提供的内容：

• 技能发现与元数据
• 包含绝对文件路径的技能内容
• 针对特定技能的上下文格式化

哪些代理负责处理 （使用他们现有的工具）：

• 正在读取引用文件（references/， scripts/， assets/)
• 执行脚本
• 搜索和浏览目录

示例工作流程：

1. 代理呼叫 list_skills 并找到“PDF 处理”
2. 代理呼叫 get_skill 并接收 /path/to/pdf-processing/SKILL.md
3. 技能提及 references/FORMS.md 用于高级功能
4. 代理构建完整路径并读取它： /path/to/pdf-processing/references/FORMS.md
5. 代理执行脚本： cd /path/to/pdf-processing && python scripts/fill_form.py

这个设计保持了MCP服务器的简洁性，同时为代理提供了最大的灵活性。