Local Skills MCP

🚀 本地技能MCP

通過MCP，讓任何大語言模型（LLM）或人工智能代理都能從你的本地文件系統中調用專業技能。

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快速開始 • 特性 • 使用方法 • 常見問題解答 • 貢獻代碼

📑 目錄

• 什麼是本地技能MCP？
• ✨ 特性
• 🚀 快速開始
• 📝 SKILL.md格式
• 🎯 使用方法
• ❓ 常見問題解答
• 🤝 貢獻代碼

什麼是本地技能MCP？

本地技能MCP是一個通用的模型上下文協議（MCP）服務器，它允許任何大語言模型（LLM）或人工智能代理從你的本地文件系統中訪問專業技能。你只需編寫一次技能，就可以在Claude Code、Claude Desktop、Cline、Continue.dev、自定義代理或任何兼容MCP的客戶端中使用。

它通過結構化的、專家級的指令來處理特定任務，從而提升人工智能的能力。採用上下文高效的懶加載機制，即最初僅加載技能名稱和描述（每個技能約50個令牌），完整內容按需加載。

🆚 為什麼要使用本地技能MCP？

✨ 特性

• 🌐 通用性：可與任何MCP客戶端配合使用（如Claude Code/Desktop、Cline、Continue.dev、自定義代理）。
• 🔄 可移植性：編寫一次，可在多個人工智能系統和大語言模型（如Claude、GPT、Gemini、Ollama等）中使用。
• ⚡ 上下文高效性：採用懶加載機制（每個技能名稱/描述約50個令牌，完整內容按需加載）。
• 🔥 熱重載：所有更改（新增、編輯、刪除技能）立即生效，無需重啟。
• 🎯 多源聚合：自動從多個目錄聚合技能（優先級從低到高），包括內置技能、~/.claude/skills、./.claude/skills、./skills和自定義路徑。
• 📦 零配置：使用標準位置時，無需額外配置即可使用。
• ✨ 簡單API：通過單一工具get_skill實現動態發現。

🚀 快速開始

1. 安裝

要求：Node.js 18+

你可以選擇以下任意一種安裝方式：

# 從npm安裝（推薦）
npm install -g local-skills-mcp

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

# 或者克隆並本地構建
git clone https://github.com/kdpa-llc/local-skills-mcp.git
cd local-skills-mcp
npm install  # 通過prepare腳本自動構建

2. 配置MCP客戶端

將以下內容添加到你的MCP客戶端配置中：

對於Claude Code/Desktop（配置文件路徑為~/.config/claude-code/mcp.json或~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json）：

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

對於Cline：在VS Code設置中找到“Cline: MCP Settings”（使用相同的JSON結構）。

對於其他MCP客戶端：使用相同的命令/參數結構。

如果是本地克隆（未全局安裝），請使用以下配置：

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

技能發現： 服務器會自動從多個目錄聚合技能（優先級從低到高）：

1. 包內置技能（自帶文檔指南）
2. ~/.claude/skills/ - 全局技能
3. ./.claude/skills/ - 項目特定技能（隱藏）
4. ./skills - 項目特定技能（可見）
5. $SKILLS_DIR - 自定義路徑（如果設置了環境變量）

後續目錄中的技能會覆蓋前面目錄中的同名技能，你可以通過這種方式自定義內置技能。

3. 創建並使用技能

創建技能（選項1：讓AI創建 - 推薦）

你只需讓你的AI創建技能，例如：

"創建一個用於編寫簡潔、地道Python代碼的專家技能"
"創建一個專注於安全性和最佳實踐的PR審查技能"

AI會使用內置的skill-creator技能生成結構良好的技能，包含正確的YAML前置元數據和觸發關鍵詞。

創建技能（選項2：手動創建）

創建~/.claude/skills/my-skill/SKILL.md文件，內容如下：

---
name: my-skill
description: 該技能的功能和使用場景
---

你是[領域]的專家。你的任務是[具體任務]。

指導原則：
1. 具體且可操作
2. 提供示例
3. 包含最佳實踐

使用技能

請求使用任何技能，例如："使用my-skill技能"

技能會自動發現並按需加載。通過熱重載功能，所有更改立即生效，無需重啟！

📝 SKILL.md格式

每個技能都是一個包含YAML前置元數據的SKILL.md文件：

---
name: skill-name
description: 簡要描述該技能的功能和使用場景
---

你的技能說明，採用Markdown格式...

必填字段：

• name - 技能標識符（小寫，使用連字符，最長64個字符）
• description - 對技能選擇至關重要（最長200個字符）

編寫有效描述的方法： 使用模式：[它的功能]. 在[觸發條件/關鍵詞]時使用。

✅ 好的示例：

• "根據git diff生成清晰的提交消息。在編寫提交消息或審查暫存更改時使用。"
• "分析Excel電子表格並創建數據透視表。在處理.xlsx文件或表格數據時使用。"

❌ 不好的示例：

• "幫助處理Excel文件"

具體的觸發關鍵詞有助於AI在選擇技能時做出更好的決策。

🎯 使用方法

工作原理

1. AI會看到所有可用的技能名稱和描述（自動更新，每個約50個令牌）。
2. 當你請求使用某個技能時，AI會調用get_skill工具。
3. 按需加載完整的技能內容，包含詳細的說明。

內置技能

包含三個自帶文檔的技能：

• local-skills-mcp-usage - 快速使用指南
• local-skills-mcp-guide - 全面的文檔
• skill-creator - 技能編寫最佳實踐

技能目錄

自動從多個位置聚合技能（後面的目錄會覆蓋前面的目錄）：

1. 包內置技能
2. ~/.claude/skills/ - 全局技能
3. ./.claude/skills/ - 項目特定技能（隱藏）
4. ./skills - 項目特定技能（可見）
5. $SKILLS_DIR - 自定義路徑（可選）

自定義目錄

你可以在MCP客戶端配置中通過環境變量進行配置：

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

示例技能

---
name: code-reviewer
description: 審查代碼的最佳實踐、漏洞和安全性。在審查PR或分析代碼質量時使用。
---

你是一位精通軟件工程最佳實踐的代碼審查專家。

分析代碼時需關注：
1. 正確性和漏洞
2. 最佳實踐和可維護性
3. 性能和安全問題

提供具體、可操作的反饋，並附上示例。

❓ 常見問題解答

更多信息：請參閱CONTRIBUTING.md、SECURITY.md、CHANGELOG.md。

🤝 貢獻代碼

歡迎貢獻代碼！詳細指南請參閱CONTRIBUTING.md。

快速開始步驟：

1. Fork並克隆倉庫。
2. 創建你的功能分支（git checkout -b feature/amazing-feature）。
3. 進行更改並添加測試。
4. 提交更改（git commit -m '添加驚人的功能'）。
5. 推送更改（git push origin feature/amazing-feature）。
6. 打開Pull Request。

本項目遵循行為準則。

🔗 相關項目

你可以使用以下互補工具來優化你的MCP設置：

MCP壓縮代理

聚合並壓縮來自多個MCP服務器的工具描述

雖然本地技能MCP提供了專家級的提示指令，但MCP壓縮代理可以通過基於大語言模型的智能壓縮來優化你的工具描述。

完美組合：

• 本地技能MCP - 具有懶加載功能的專家技能（每個技能約50個令牌）
• MCP壓縮代理 - 壓縮後的工具描述（減少50 - 80%的令牌消耗）

它們共同實現了：

• 🎯 技能和工具的最大上下文效率
• 🔗 通過一次連接訪問多個MCP服務器
• ⚡ 大規模工作流的最小令牌消耗
• 🚀 擁有數百個工具的專業人工智能代理設置

瞭解更多關於MCP壓縮代理 →

💖 支持本項目

如果你覺得本地技能MCP很有用，請考慮支持其開發！

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📄 許可證

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🙏 致謝

本項目基於模型上下文協議SDK構建，靈感來自Claude技能。