MCP-сервер Claude Skills

Этот MCP-сервер больше не поддерживается и не обновляется. Навыки агентов (Agent Skills) были нативно внедрены во все основные ИИ-платформы — Cursor, Windsurf, Claude Code, Copilot и другие теперь поддерживают навыки «из коробки». Больше нет необходимости в MCP-мосте для доставки навыков вашему помощнику по программированию. Спасибо всем, кто использовал этот проект и вносил в него свой вклад!

👁 Tests
👁 Python 3.12
👁 License
👁 Code style: ruff
👁 PyPI version

Используйте новую мощную систему навыков Claude с ЛЮБОЙ ИИ-моделью или помощником по программированию — включая Cursor, Codex, GPT-5, Gemini и другие. Этот MCP-сервер предоставляет фреймворк Agent Skills от Anthropic всей экосистеме ИИ через протокол Model Context Protocol.

MCP-сервер (Model Context Protocol), который предоставляет возможности интеллектуального поиска для обнаружения релевантных навыков агентов Claude с использованием векторных эмбеддингов и семантического сходства. Этот сервер реализует ту же архитектуру прогрессивного раскрытия, которую Anthropic описывает в своем инженерном блоге об Agent Skills, делая специализированные навыки доступными для любого ИИ-приложения, совместимого с MCP.

Проект с открытым исходным кодом от K-Dense AI — создателей автономных ИИ-ученых для научных исследований.

Этот MCP-сервер позволяет любому ИИ-помощнику, совместимому с MCP, интеллектуально искать и извлекать навыки из нашего курируемого репозитория Claude Scientific Skills и других источников навыков, таких как официальные навыки Claude.

Демонстрация

👁 Claude Skills MCP в действии

Семантический поиск и прогрессивная загрузка навыков агентов Claude в Cursor

Related MCP server: mcp-skills

Основные возможности

• Двухпакетная архитектура: Легковесный фронтенд (~15 МБ) запускается мгновенно; бэкенд (~250 МБ) загружается в фоновом режиме

• Нет тайм-аутов в Cursor: Фронтенд отвечает менее чем за 5 секунд, решая проблему тайм-аута

• Семантический поиск: Векторные эмбеддинги для интеллектуального обнаружения навыков

• Прогрессивное раскрытие: Многоуровневая загрузка навыков (метаданные → полное содержимое → файлы)

• Нулевая конфигурация: Работает «из коробки» с курируемыми навыками

• Мульти-источники: Загрузка из репозиториев GitHub и локальных директорий

• Быстро и локально: Не требуются API-ключи, автоматическое кэширование GitHub

• Настраиваемость: Настройка источников, моделей и ограничений контента

Быстрый старт

Для пользователей Cursor

Добавьте через каталог Cursor или добавьте в конфигурацию Cursor (~/.cursor/mcp.json):

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

Фронтенд запускается мгновенно и отображает инструменты, автоматически загружая и запуская бэкенд в фоновом режиме (~60-120 секунд из-за зависимостей RAG, выполняется один раз). Последующие использования происходят мгновенно.

Использование uvx (автономно)

Запустите сервер с конфигурацией по умолчанию:

uvx claude-skills-mcp

Это запустит легковесный фронтенд, который автоматически загрузит бэкенд и загрузит около 90 навыков из официального репозитория навыков Anthropic и коллекции научных навыков K-Dense AI.

С пользовательской конфигурацией

# 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

Документация

• Начало работы — Установка, настройка Cursor, использование CLI и устранение неполадок

• Руководство по архитектуре — Двухпакетный дизайн, поток данных и компоненты

• Документация API — Параметры инструментов, примеры и лучшие практики

• Примеры использования — Расширенная конфигурация, реальные сценарии использования и создание собственных навыков

• Руководство по тестированию — Полные инструкции по тестированию, CI/CD и анализ покрытия

Инструменты MCP

Сервер предоставляет три инструмента для работы с навыками агентов Claude:

1. find_helpful_skills — Семантический поиск релевантных навыков на основе описания задачи

2. read_skill_document — Извлечение конкретных файлов (скриптов, данных, ссылок) из навыков

3. list_skills — Просмотр полного списка всех загруженных навыков (для изучения/отладки)

См. Документацию API для получения подробных параметров, примеров и лучших практик.

Архитектура (v1.0.0)

Система использует двухпакетную архитектуру для оптимальной производительности:

• Фронтенд (claude-skills-mcp): Легковесный прокси (~15 МБ)

  • Запускается мгновенно (<5 секунд) ✅ Нет тайм-аута в Cursor!

  • Автоматически загружает бэкенд при первом использовании

  • MCP-сервер (stdio) для Cursor

• Бэкенд (claude-skills-mcp-backend): Тяжелый сервер (~250 МБ)

  • Векторный поиск с использованием PyTorch и sentence-transformers

  • MCP-сервер (потоковый HTTP)

  • Автоматически устанавливается фронтендом ИЛИ может быть развернут автономно

Преимущества:

• ✅ Решает проблему тайм-аута в Cursor (фронтенд запускается мгновенно)

• ✅ Тот же простой пользовательский опыт (uvx claude-skills-mcp)

• ✅ Бэкенд загружается в фоновом режиме (не блокирует Cursor)

• ✅ Может подключаться к удаленному хостинг-бэкенду (локальная установка не требуется)

См. Руководство по архитектуре для подробного описания дизайна и потока данных.

Источники навыков

Загружайте навыки из репозиториев GitHub (прямые навыки или плагины Claude Code) или локальных директорий.

По умолчанию загружаются:

• Официальные навыки Anthropic — 15 разнообразных навыков для документов, презентаций, веб-артефактов и многого другого

• Научные навыки K-Dense AI — 78+ специализированных навыков для биоинформатики, хемоинформатики и научных исследований

• Локальная директория ~/.claude/skills (если существует)

Вклад в проект

Мы приветствуем ваш вклад! Чтобы внести свой вклад:

1. Сообщайте об ошибках: Откройте issue для багов или запросов функций

2. Отправляйте PR: Сделайте форк, создайте ветку для функции, убедитесь, что тесты проходят (uv run pytest tests/), затем отправьте запрос

3. Стиль кода: Запустите uvx ruff check src/ перед коммитом

4. Добавляйте тесты: Новые функции должны включать тесты

Разработка

Управление версиями: Этот монорепозиторий использует централизованную систему версий:

• Отредактируйте файл VERSION в корне репозитория, чтобы изменить версию

• Запустите python3 scripts/sync-version.py для синхронизации всех ссылок (или используйте --check для проверки)

• Скрипт scripts/build-all.sh автоматически синхронизирует версии перед сборкой

По вопросам пишите на orion.li@k-dense.ai

Присоединяйтесь к нашему сообществу! 🚀

Мы будем рады видеть вас в нашем сообществе в Slack! Общайтесь с другими пользователями, делитесь советами и рекомендациями, получайте помощь по своим навыкам и первыми узнавайте о новых функциях и обновлениях.

👉 Присоединиться к сообществу K-Dense в Slack 👈

Независимо от того, создаете ли вы собственные навыки, интегрируетесь с различными ИИ-моделями или просто изучаете возможности Agent Skills, наше сообщество готово поддержать вас!

Узнать больше

• Документация по Agent Skills — Официальная документация Anthropic по формату Skills

• Блог-пост об Agent Skills — Анонс и обзор

• Model Context Protocol — Протокол, который делает кроссплатформенные навыки возможными

• Инженерный блог: Оснащение агентов для реального мира — Технический глубокий разбор архитектуры Skills

Лицензия

Этот проект лицензирован по лицензии Apache 2.0.

Copyright 2025 K-Dense AI (https://k-dense.ai)

История звезд

👁 Star History Chart

Maintenance

Resources

• GitHub Repository
Need Help?Related Servers