Local Skills MCP

🚀 ローカルスキルMCP

任意のLLMまたはAIエージェントがMCPを介してローカルファイルシステムから専門的なスキルを利用できるようにする

📑 目次

• ローカルスキルMCPとは？
• ✨ 主な機能
• 🚀 クイックスタート
• 📝 SKILL.md形式
• 🎯 使用方法
• ❓ FAQ
• 🤝 コントリビュート

ローカルスキルMCPとは？

任意のLLMまたはAIエージェントがローカルファイルシステムから専門的なスキルにアクセスできるようにする汎用的なモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーです。一度スキルを作成すれば、Claude Code、Claude Desktop、Cline、Continue.dev、カスタムエージェント、またはMCP互換のクライアントで使用できます。

特殊なタスクに対する構造化された専門レベルの指示により、AIの機能を変革します。コンテキスト効率の高い遅延読み込み - 最初はスキル名と説明のみが読み込まれ（スキルあたり約50トークン）、必要に応じて完全な内容が読み込まれます。

🆚 なぜローカルスキルMCPを使うのか？

✨ 主な機能

• 🌐 汎用性 - 任意のMCPクライアント（Claude Code/Desktop、Cline、Continue.dev、カスタムエージェント）で動作します。
• 🔄 ポータビリティ - 一度作成すれば、複数のAIシステムやLLM（Claude、GPT、Gemini、Ollamaなど）で使用できます。
• ⚡ コンテキスト効率 - 遅延読み込み（スキル名と説明にはスキルあたり約50トークン、必要に応じて完全な内容が読み込まれます）。
• 🔥 ホットリロード - 再起動することなく変更が即座に適用されます（新しいスキル、編集、削除）。
• 🎯 複数ソース - 組み込みスキル、~/.claude/skills、./.claude/skills、./skills、カスタムパスから自動的に集約されます。
• 📦 ゼロコンフィグ - 標準の場所でそのまま動作します。
• ✨ シンプルなAPI - 動的な検出機能を備えた単一のツール（get_skill）。

🚀 クイックスタート

1. インストール

必要条件: Node.js 18以上

インストール方法を1つ選んでください：

# npmから（推奨）
npm install -g local-skills-mcp

# GitHubから
npm install -g github:kdpa-llc/local-skills-mcp

# またはローカルでクローンしてビルド
git clone https://github.com/kdpa-llc/local-skills-mcp.git
cd local-skills-mcp
npm install  # 準備スクリプトによって自動的にビルドされます

2. MCPクライアントを設定

MCPクライアントの設定に追加します：

Claude Code/Desktopの場合 (~/.config/claude-code/mcp.json または ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json)：

{
  "mcpServers": {
    "local-skills": {
      "command": "local-skills-mcp"
    }
  }
}

Clineの場合: VS Codeの設定 → "Cline: MCP Settings"（同じJSON構造）

その他のMCPクライアントの場合: 同じコマンド/引数の構造を使用します

ローカルでクローンした場合（グローバルにインストールされていない）、次を使用します：

{
  "mcpServers": {
    "local-skills": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/local-skills-mcp/dist/index.js"]
    }
  }
}

スキルの検出:

サーバーは複数のディレクトリからスキルを自動的に集約します（優先度：低から高）：

1. パッケージの組み込みスキル（自己文書化ガイド）
2. ~/.claude/skills/ - グローバルなスキル
3. ./.claude/skills/ - プロジェクト固有の（非表示）
4. ./skills - プロジェクト固有の（表示）
5. $SKILLS_DIR - カスタムパス（環境変数が設定されている場合）

後のディレクトリが前のディレクトリを上書きするため、組み込みスキルをカスタマイズできます。

3. スキルを作成して使用する

スキルを作成する（オプション1: AIに依頼 - 推奨）

AIにスキルを作成するように依頼するだけです：

"クリーンで慣用的なコードのPythonエキスパートスキルを作成してください"
"セキュリティとベストプラクティスに重点を置いたPRレビュースキルを作成してください"

AIは組み込みのskill-creatorスキルを使用して、適切なYAMLフロントマターとトリガーキーワードを持つ構造化されたスキルを生成します。

スキルを作成する（オプション2: 手動）

~/.claude/skills/my-skill/SKILL.mdを作成します：

---
name: my-skill
description: このスキルが何をするか、いつ使用するかの説明
---

あなたは[ドメイン]のエキスパートです。あなたのタスクは[特定のタスク]を行うことです。

ガイドライン:
1. 具体的で実行可能な指示を提供してください。
2. 例を提供してください。
3. ベストプラクティスを含めてください。

スキルを使用する

任意のスキルを要求します："my-skillスキルを使用してください"

スキルは自動的に検出され、必要に応じて読み込まれます。すべての変更は即座に適用されます ホットリロードにより、再起動する必要はありません！

📝 SKILL.md形式

すべてのスキルはYAMLフロントマター付きのSKILL.mdファイルです：

---
name: skill-name
description: このスキルが何をするか、いつ使用するかの簡単な説明
---

Markdown形式のスキル指示...

必須フィールド:

• name - スキル識別子（小文字、ハイフン、最大64文字）
• description - スキルの選択に重要です（最大200文字）

効果的な説明の書き方:

[何をするか]. [トリガー条件/キーワード]のときに使用します。というパターンを使用します。

✅ 良い例:

• "git diffから明確なコミットメッセージを生成します。コミットメッセージを書くときまたはステージされた変更をレビューするときに使用します。"
• "Excelスプレッドシートを分析し、ピボットテーブルを作成します。.xlsxファイルまたは表形式のデータを扱うときに使用します。"

❌ 悪い例:

• "Excelファイルのサポート"

特定のトリガーキーワードは、AIがスキルを選択する際により良い決定を下すのに役立ちます。

🎯 使用方法

仕組み:

1. AIはすべての利用可能なスキル名と説明を確認します（自動更新、スキルあたり約50トークン）
2. スキルを要求すると、AIはget_skillツールを呼び出します
3. 完全なスキル内容は必要に応じて読み込まれ、詳細な指示が表示されます

組み込みスキル:

3つの自己文書化スキルが含まれています：

• local-skills-mcp-usage - 簡単な使用ガイド
• local-skills-mcp-guide - 包括的なドキュメント
• skill-creator - スキル作成のベストプラクティス

スキルディレクトリ:

複数の場所から自動的に集約されます（後のものが前のものを上書きします）：

1. パッケージの組み込みスキル
2. ~/.claude/skills/ - グローバルなスキル
3. ./.claude/skills/ - プロジェクト固有の（非表示）
4. ./skills - プロジェクト固有の（表示）
5. $SKILLS_DIR - カスタムパス（オプション）

カスタムディレクトリ:

MCPクライアントの設定で環境変数を介して構成します：

{
  "mcpServers": {
    "local-skills": {
      "command": "local-skills-mcp",
      "env": {
        "SKILLS_DIR": "/custom/path/to/skills"
      }
    }
  }
}

スキルの例:

---
name: code-reviewer
description: コードをベストプラクティス、バグ、セキュリティの観点からレビューします。PRをレビューするときまたはコード品質を分析するときに使用します。
---

あなたはソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスに精通したコードレビュアーです。

コードを分析してください：
1. 正確性とバグ
2. ベストプラクティスと保守性
3. パフォーマンスとセキュリティの問題

具体的で実行可能なフィードバックを例とともに提供してください。

❓ FAQ

その他: CONTRIBUTING.md、SECURITY.md、CHANGELOG.mdを参照してください。

🤝 コントリビュート

コントリビューションを歓迎します！詳細なガイドラインはCONTRIBUTING.mdを参照してください。

クイックスタート:

1. リポジトリをフォークしてクローンします
2. 機能ブランチを作成します (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 変更を加え、テストを追加します
4. コミットします (git commit -m 'Add amazing feature')
5. プッシュします (git push origin feature/amazing-feature)
6. プルリクエストを開きます

このプロジェクトは行動規範に従っています。

🔗 補完プロジェクト

これらの補完ツールを使用して、MCPのセットアップを最適化しましょう:

MCP Compression Proxy

複数のMCPサーバーからのツール説明を集約して圧縮します

ローカルスキルMCPが専門的なプロンプト指示を提供する一方で、MCP Compression ProxyはインテリジェントなLLMベースの圧縮によりツール説明を最適化します。

完璧な組み合わせ:

• ローカルスキルMCP - 遅延読み込みを備えた専門的なスキル（スキルあたり約50トークン）
• MCP Compression Proxy - 圧縮されたツール説明（トークン削減率50-80%）

一緒に使用することで可能になること:

• 🎯 スキルとツール全体での最大のコンテキスト効率
• 🔗 1つの接続を介して複数のMCPサーバーにアクセス
• ⚡ 大規模なワークフローでの最小限のトークン消費
• 🚀 数百のツールを備えたプロのAIエージェントセットアップ

MCP Compression Proxyの詳細を学ぶ →

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サポートする方法:

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• 📝 コードやドキュメントに貢献する

📄 ライセンス

MITライセンス - LICENSEファイルを参照してください。Copyright © 2025 KDPA

🙏 謝辞

Model Context Protocol SDKを使用して構築されています。 Claude Skillsにインスパイアされています。