Claude Skills MCP

🚀 Claude Skills MCP Server

Claudeの強力な新しいSkillsシステムを、Cursor、Codex、GPT - 5、Geminiなど、あらゆるAIモデルやコーディングアシスタントと共に使用できます。このMCPサーバーは、Model Context Protocolを通じて、AnthropicのAgent SkillsフレームワークをAIエコシステム全体にもたらします。

Model Context Protocol (MCP) サーバーで、ベクトル埋め込みと意味的類似性を使用して、関連するClaude Agent Skillsを発見するためのインテリジェントな検索機能を提供します。このサーバーは、AnthropicがAgent Skillsエンジニアリングブログで説明している同じ漸進的開示アーキテクチャを実装しており、専用のスキルをMCP互換のAIアプリケーションに提供します。

[K - Dense AI](https://k - dense.ai)によるオープンソースプロジェクト - 科学研究用の自律型AI科学者を開発している組織です。

このMCPサーバーにより、MCP互換のAIアシスタントは、私たちが選りすぐった[Claude Scientific Skills](https://github.com/K - Dense - AI/claude - scientific - skills)リポジトリや、Official Claude Skillsなどの他のスキルソースから、スキルをインテリジェントに検索して取得できます。

🚀 クイックスタート

Cursorユーザー向け

[Cursor Directory](https://cursor.directory/mcp/claude - skills - mcp)を通じて追加するか、Cursorの設定ファイル（~/.cursor/mcp.json）に以下を追加します。

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

フロントエンドはすぐに起動し、ツールを表示します。バックエンドは自動的にダウンロードされ、背景で起動します（RAG依存関係のため、初回は約60 - 120秒かかります）。2回目以降の使用は即座に行えます。

uvxを使用する場合（スタンドアロン）

デフォルト設定でサーバーを起動します。

uvx claude-skills-mcp

これにより、軽量なフロントエンドが起動し、バックエンドを自動的にダウンロードし、Anthropicの公式スキルリポジトリとK - Dense AIの科学的スキルコレクションから約90のスキルを読み込みます。

カスタム設定を使用する場合

# 1. デフォルト設定を出力
uvx claude-skills-mcp --example-config > config.json

# 2. config.jsonを必要に応じて編集

# 3. カスタム設定で起動
uvx claude-skills-mcp --config config.json

✨ 主な機能

• 2パッケージアーキテクチャ：軽量なフロントエンド（約15MB）は即座に起動し、バックエンド（約250MB）は背景でダウンロードされます。
• Cursorのタイムアウト問題解消：フロントエンドは5秒以内に応答し、タイムアウト問題を解決します。
• 意味的検索：ベクトル埋め込みを使用したインテリジェントなスキル検索。
• 漸進的開示：多段階のスキル読み込み（メタデータ → 完全な内容 → ファイル）。
• ゼロコンフィグレーション：選りすぐったスキルですぐに使用できます。
• 複数のソース：GitHubリポジトリやローカルディレクトリからスキルを読み込めます。
• 高速かつローカル：APIキーは不要で、GitHubのキャッシュが自動的に行われます。
• 設定可能：ソース、モデル、コンテンツ制限をカスタマイズできます。

💻 使用例

基本的な使用法

Cursorユーザーが設定ファイルに追加する例：

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

高度な使用法

カスタム設定を使用する場合：

# 1. デフォルト設定を出力
uvx claude-skills-mcp --example-config > config.json

# 2. config.jsonを必要に応じて編集

# 3. カスタム設定で起動
uvx claude-skills-mcp --config config.json

📚 ドキュメント

• Getting Started - インストール、Cursorの設定、CLIの使用方法、トラブルシューティング
• Architecture Guide - 2パッケージ設計、データフロー、コンポーネント
• API Documentation - ツールのパラメータ、使用例、ベストプラクティス
• Usage Examples - 高度な設定、実際の使用例、カスタムスキルの作成
• Testing Guide - 完全なテスト手順、CI/CD、カバレッジ分析

MCPツール

サーバーは、Claude Agent Skillsを操作するための3つのツールを提供します。

1. find_helpful_skills - タスクの説明に基づいて関連するスキルを意味的に検索します。
2. read_skill_document - スキルから特定のファイル（スクリプト、データ、参照資料）を取得します。
3. list_skills - 読み込まれたすべてのスキルの完全なリストを表示します（探索/デバッグ用）。

詳細なパラメータ、使用例、ベストプラクティスについては、API Documentationを参照してください。

🔧 技術詳細 (v1.0.0)

システムは、最適なパフォーマンスを得るために2パッケージアーキテクチャを使用しています。

• フロントエンド (claude-skills-mcp): 軽量なプロキシ（約15MB）

  • 即座に起動します（5秒以内） ✅ Cursorのタイムアウトはありません！
  • 初回使用時にバックエンドを自動ダウンロードします。
  • Cursor用のMCPサーバー（stdio）。

• バックエンド (claude-skills-mcp-backend): 重いサーバー（約250MB）

  • PyTorchとsentence - transformersを使用したベクトル検索。
  • MCPサーバー（ストリーム可能なHTTP）。
  • フロントエンドによって自動インストールされるか、スタンドアロンでデプロイ可能。

利点:

• ✅ Cursorのタイムアウト問題を解決します（フロントエンドが即座に起動する）
• ✅ 同じシンプルなユーザーエクスペリエンス（uvx claude-skills-mcp）
• ✅ バックエンドは背景でダウンロードされるため、Cursorをブロックしません。
• ✅ リモートホストされたバックエンドに接続できます（ローカルインストール不要）。

詳細な設計とデータフローについては、Architecture Guideを参照してください。

スキルソース

GitHubリポジトリ（直接のスキルまたはClaude Codeプラグイン）またはローカルディレクトリからスキルを読み込みます。

デフォルトでは、以下から読み込まれます。

• Official Anthropic Skills - ドキュメント、プレゼンテーション、ウェブアーティファクトなど、15種類の多様なスキル。
• [K - Dense AI Scientific Skills](https://github.com/K - Dense - AI/claude - scientific - skills) - バイオインフォマティクス、ケミインフォマティクス、科学分析用の78以上の専用スキル。
• ローカルディレクトリ ~/.claude/skills（存在する場合）。

コントリビューション

コントリビューションは大歓迎です！コントリビュートするには：

1. 問題の報告：バグや機能要求については、[Open an issue](https://github.com/K - Dense - AI/claude - skills - mcp/issues)を開いてください。
2. PRの提出：フォークし、機能ブランチを作成し、テストが通過することを確認し（uv run pytest tests/）、PRを提出してください。
3. コードスタイル：コミットする前に、uvx ruff check src/を実行してください。
4. テストの追加：新しい機能にはテストを含める必要があります。

開発

バージョン管理：このモノレポは集中型バージョンシステムを使用しています。

• リポジトリのルートにあるVERSIONファイルを編集してバージョンを更新します。
• python3 scripts/sync - version.pyを実行してすべての参照を同期します（または--checkを使用して検証）。
• scripts/build - all.shスクリプトは、ビルド前に自動的にバージョンを同期します。

質問がある場合は、[orion.li@k - dense.ai](mailto:orion.li@k - dense.ai)までメールしてください。

コミュニティに参加しましょう！ 🚀

私たちのSlackコミュニティに是非参加してください！ 他のユーザーと交流し、ヒントやコツを共有し、スキルに関する助けを得て、新機能やアップデートの最新情報を最初に知ることができます。

👉 [SlackでK - Denseコミュニティに参加する](https://join.slack.com/t/k - densecommunity/shared_invite/zt - 3iajtyls1 - EwmkwIZk0g_o74311Tkf5g) 👈

カスタムスキルを作成している場合、さまざまなAIモデルと統合している場合、またはAgent Skillsの可能性を探求している場合でも、私たちのコミュニティがあなたをサポートします！

詳細を学ぶ

• [Agent Skills Documentation](https://docs.claude.com/en/docs/claude - code/skills) - Skillsフォーマットに関する公式Anthropicのドキュメント
• Agent Skills Blog Post - 発表と概要
• Model Context Protocol - クロスプラットフォームのSkillsを可能にするプロトコル
• [Engineering Blog: Equipping Agents for the Real World](https://www.anthropic.com/engineering/equipping - agents - for - the - real - world - with - agent - skills) - Skillsアーキテクチャの技術的な深掘り

📄 ライセンス

このプロジェクトは、Apache License 2.0の下でライセンスされています。

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

スター履歴

[](https://www.star - history.com/#K - Dense - AI/claude - skills - mcp&type=date&legend=top - left)