STARWARCLOUD STARWAR.AI
返回市场
克劳德技能MCP

克劳德技能MCP

作者：K-Dense-AI156 星标更新：2025-11-12
安装使用来源：spider==github.com

项目介绍

Claude Skills MCP Server

测试 Python 3.12 许可证 代码风格：ruff PyPI版本

使用 Claude 强大的新技能系统 与任何AI模型或编码助手 - 包括Cursor、Codex、GPT-5、Gemini等。此MCP服务器通过模型上下文协议（Model Context Protocol）将Anthropic的代理技能框架带入整个AI生态系统。

一个提供智能搜索能力的模型上下文协议（MCP）服务器，用于发现相关的Claude代理技能，采用向量嵌入和语义相似性。该服务器实现了Anthropic在其代理技能工程博客中描述的渐进式披露架构，使专门技能对任何兼容MCP的AI应用程序可用。

由K-Dense AI开源项目创建 - 科学研究自主AI科学家的创造者。

此MCP服务器允许任何兼容MCP的AI助手智能地搜索并检索来自我们精心策划的Claude Scientific Skills存储库和其他技能来源（如官方Claude技能）中的技能。

<a href="https://cursor.com/en-US/install-mcp?name=claude-skills-mcp&config=eyJjb21tYW5kIjoidXZ4IGNsYXVkZS1za2lsbHMtbWNwIn0%3D"> <picture> <source srcset="https://cursor.com/deeplink/mcp-install-light.svg" media="(prefers-color-scheme: dark)"> <source srcset="https://cursor.com/deeplink/mcp-install-dark.svg" media="(prefers-color-scheme: light)"> <img src="https://cursor.com/deeplink/mcp-install-dark.svg" alt="安装MCP服务器" style="height:2.7em;"/> </picture> </a>

演示

Claude Skills MCP在行动

Cursor中的语义搜索和Claude代理技能的渐进加载

特点

  • 双包架构：轻量级前端（约15MB）即时启动；后端（约250MB）在后台下载
  • 无Cursor超时：前端响应时间小于5秒，解决了超时问题
  • 语义搜索：向量嵌入实现智能技能发现
  • 渐进式披露：多层级技能加载（元数据→完整内容→文件）
  • 零配置：开箱即用，带有精选技能
  • 多源：从GitHub仓库和本地目录加载
  • 快速且本地化：无需API密钥，自动缓存GitHub
  • 可配置：自定义来源、模型和内容限制

快速开始

对于Cursor用户

通过Cursor目录添加，或添加到您的Cursor配置（~/.cursor/mcp.json）：

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

前端即时启动并显示工具，自动下载并启动后端（由于RAG依赖，首次使用大约需要60-120秒），后续使用即时。

使用uvx（独立）

使用默认配置运行服务器：

uvx claude-skills-mcp

这会启动轻量级前端，自动下载后端，并加载约90个技能，这些技能来自Anthropic的官方技能仓库和K-Dense AI的科学技能集合。

自定义配置

# 1. 打印默认配置
uvx claude-skills-mcp --example-config > config.json

# 2. 根据需求编辑config.json

# 3. 使用自定义配置运行
uvx claude-skills-mcp --config config.json

文档

  • 入门指南 - 安装、Cursor设置、CLI使用及故障排除
  • 架构指南 - 双包设计、数据流及组件
  • API文档 - 工具参数、示例及最佳实践
  • 使用示例 - 高级配置、实际案例及自定义技能创建
  • 测试指南 - 完整测试说明、CI/CD及覆盖率分析

MCP工具

服务器提供了三个工具来处理Claude代理技能：

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

详见API文档获取详细参数、示例及最佳实践。

架构（v1.0.0）

系统使用双包架构以获得最佳性能：

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

    • 即时启动（<5秒）✅ 无Cursor超时！
    • 首次使用时自动下载后端
    • 供Cursor使用的MCP服务器（标准I/O）

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

    • 使用PyTorch和sentence-transformers进行向量搜索
    • 供Cursor使用的MCP服务器（可流式传输HTTP）
    • 由前端自动安装或单独部署

优点：

  • ✅ 解决了Cursor超时问题（前端即时启动）
  • ✅ 相同简单的用户体验（uvx claude-skills-mcp）
  • ✅ 后端在后台下载（不阻塞Cursor）
  • ✅ 可连接远程托管后端（无需本地安装）

详见架构指南获取详细设计和数据流。

技能来源

从GitHub仓库（直接技能或Claude Code插件）或本地目录加载技能。

默认情况下，从以下位置加载：

  • 官方Anthropic技能 - 15种多样化的技能，适用于文档、演示文稿、网络工件等
  • K-Dense AI科学技能 - 超过78种专业技能，适用于生物信息学、化学信息学和科学研究
  • 本地目录~/.claude/skills（如果存在）

贡献

欢迎贡献！要贡献，请执行以下操作：

  1. 报告问题：打开一个问题以报告错误或功能请求
  2. 提交PR：分叉，创建一个特性分支，确保测试通过（uv run pytest tests/），然后提交
  3. 代码风格：在提交前运行uvx ruff check src/
  4. 添加测试：新功能应包含测试

开发

版本管理：此单体仓库使用集中式版本系统：

  • 编辑仓库根目录下的VERSION文件以提升版本
  • 运行python3 scripts/sync-version.py同步所有引用（或使用--check验证）
  • scripts/build-all.sh脚本在构建前自动同步版本

如有疑问，请发送邮件至orion.li@k-dense.ai

加入我们的社区！🚀

我们希望您加入我们的Slack社区！ 与其他用户交流，分享技巧，获取技能帮助，并成为新特性和更新的第一批知道的人。

👉 加入K-Dense社区Slack 👈

无论您是在构建自定义技能、集成不同AI模型，还是仅仅探索代理技能的可能性，我们的社区都在这里支持您！

更多了解

许可证

本项目根据Apache许可证2.0授权。

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

星标历史

星标历史图表