local-skills-mcp

🚀 本地技能MCP

通过MCP，让任何大语言模型（LLM）或人工智能代理都能从你的本地文件系统中调用专业技能。

项目状态

| 指标 | 详情 | | ---- | ---- | | npm版本 | | | npm下载量 | | | npm类型支持 | | | 许可证 | | | Node支持 | | | MCP兼容性 | | | CI状态 | | | 代码覆盖率 | | | CodeQL分析 | | | GitHub星星数 | | | GitHub分支数 | | | GitHub问题数 | | | GitHub最后提交时间 | | | PR欢迎状态 | |

快速开始 • 特性 • 使用方法 • 常见问题解答 • 贡献代码

📑 目录

• 什么是本地技能MCP？
• ✨ 特性
• 🚀 快速开始
• 📝 SKILL.md格式
• 🎯 使用方法
• ❓ 常见问题解答
• 🤝 贡献代码

什么是本地技能MCP？

本地技能MCP是一个通用的模型上下文协议（MCP）服务器，它允许任何大语言模型（LLM）或人工智能代理从你的本地文件系统中访问专业技能。你只需编写一次技能，就可以在Claude Code、Claude Desktop、Cline、Continue.dev、自定义代理或任何兼容MCP的客户端中使用。

它通过结构化的、专家级的指令来处理特定任务，从而提升人工智能的能力。采用上下文高效的懒加载机制，即最初仅加载技能名称和描述（每个技能约50个令牌），完整内容按需加载。

🆚 为什么要使用本地技能MCP？

| 特性 | 本地技能MCP | Claude内置技能 | | ---- | ---- | ---- | | 可移植性 | 任何MCP客户端 | 仅适用于Claude Code | | 存储方式 | 聚合多个目录 | 仅~/.claude/skills/ | | 调用方式 | 通过MCP工具显式调用 | 由Claude自动调用 | | 上下文使用 | 懒加载（仅加载名称） | 上下文中包含所有技能 |

✨ 特性

• 🌐 通用性：可与任何MCP客户端配合使用（如Claude Code/Desktop、Cline、Continue.dev、自定义代理）。
• 🔄 可移植性：编写一次，可在多个人工智能系统和大语言模型（如Claude、GPT、Gemini、Ollama等）中使用。
• ⚡ 上下文高效性：采用懒加载机制（每个技能名称/描述约50个令牌，完整内容按需加载）。
• 🔥 热重载：所有更改（新增、编辑、删除技能）立即生效，无需重启。
• 🎯 多源聚合：自动从多个目录聚合技能（优先级从低到高），包括内置技能、~/.claude/skills、./.claude/skills、./skills和自定义路径。
• 📦 零配置：使用标准位置时，无需额外配置即可使用。
• ✨ 简单API：通过单一工具get_skill实现动态发现。

🚀 快速开始

1. 安装

要求：Node.js 18+

你可以选择以下任意一种安装方式：

# 从npm安装（推荐）
npm install -g local-skills-mcp

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

# 或者克隆并本地构建
git clone https://github.com/kdpa-llc/local-skills-mcp.git
cd local-skills-mcp
npm install  # 通过prepare脚本自动构建

2. 配置MCP客户端

将以下内容添加到你的MCP客户端配置中：

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

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

对于Cline：在VS Code设置中找到“Cline: MCP Settings”（使用相同的JSON结构）。

对于其他MCP客户端：使用相同的命令/参数结构。

如果是本地克隆（未全局安装），请使用以下配置：

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

技能发现： 服务器会自动从多个目录聚合技能（优先级从低到高）：

1. 包内置技能（自带文档指南）
2. ~/.claude/skills/ - 全局技能
3. ./.claude/skills/ - 项目特定技能（隐藏）
4. ./skills - 项目特定技能（可见）
5. $SKILLS_DIR - 自定义路径（如果设置了环境变量）

后续目录中的技能会覆盖前面目录中的同名技能，你可以通过这种方式自定义内置技能。

3. 创建并使用技能

创建技能（选项1：让AI创建 - 推荐）

你只需让你的AI创建技能，例如：

"创建一个用于编写简洁、地道Python代码的专家技能"
"创建一个专注于安全性和最佳实践的PR审查技能"

AI会使用内置的skill-creator技能生成结构良好的技能，包含正确的YAML前置元数据和触发关键词。

创建技能（选项2：手动创建）

创建~/.claude/skills/my-skill/SKILL.md文件，内容如下：

---
name: my-skill
description: 该技能的功能和使用场景
---

你是[领域]的专家。你的任务是[具体任务]。

指导原则：
1. 具体且可操作
2. 提供示例
3. 包含最佳实践

使用技能

请求使用任何技能，例如："使用my-skill技能"

技能会自动发现并按需加载。通过热重载功能，所有更改立即生效，无需重启！

📝 SKILL.md格式

每个技能都是一个包含YAML前置元数据的SKILL.md文件：

---
name: skill-name
description: 简要描述该技能的功能和使用场景
---

你的技能说明，采用Markdown格式...

必填字段：

• name - 技能标识符（小写，使用连字符，最长64个字符）
• description - 对技能选择至关重要（最长200个字符）

编写有效描述的方法： 使用模式：[它的功能]. 在[触发条件/关键词]时使用。

✅ 好的示例：

• "根据git diff生成清晰的提交消息。在编写提交消息或审查暂存更改时使用。"
• "分析Excel电子表格并创建数据透视表。在处理.xlsx文件或表格数据时使用。"

❌ 不好的示例：

• "帮助处理Excel文件"

具体的触发关键词有助于AI在选择技能时做出更好的决策。

🎯 使用方法

工作原理

1. AI会看到所有可用的技能名称和描述（自动更新，每个约50个令牌）。
2. 当你请求使用某个技能时，AI会调用get_skill工具。
3. 按需加载完整的技能内容，包含详细的说明。

内置技能

包含三个自带文档的技能：

• local-skills-mcp-usage - 快速使用指南
• local-skills-mcp-guide - 全面的文档
• skill-creator - 技能编写最佳实践

技能目录

自动从多个位置聚合技能（后面的目录会覆盖前面的目录）：

1. 包内置技能
2. ~/.claude/skills/ - 全局技能
3. ./.claude/skills/ - 项目特定技能（隐藏）
4. ./skills - 项目特定技能（可见）
5. $SKILLS_DIR - 自定义路径（可选）

自定义目录

你可以在MCP客户端配置中通过环境变量进行配置：

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

示例技能

---
name: code-reviewer
description: 审查代码的最佳实践、漏洞和安全性。在审查PR或分析代码质量时使用。
---

你是一位精通软件工程最佳实践的代码审查专家。

分析代码时需关注：
1. 正确性和漏洞
2. 最佳实践和可维护性
3. 性能和安全问题

提供具体、可操作的反馈，并附上示例。

❓ 常见问题解答

更多信息：请参阅CONTRIBUTING.md、SECURITY.md、CHANGELOG.md。

🤝 贡献代码

欢迎贡献代码！详细指南请参阅CONTRIBUTING.md。

快速开始步骤：

1. Fork并克隆仓库。
2. 创建你的功能分支（git checkout -b feature/amazing-feature）。
3. 进行更改并添加测试。
4. 提交更改（git commit -m '添加惊人的功能'）。
5. 推送更改（git push origin feature/amazing-feature）。
6. 打开Pull Request。

本项目遵循行为准则。

🔗 相关项目

你可以使用以下互补工具来优化你的MCP设置：

MCP压缩代理

聚合并压缩来自多个MCP服务器的工具描述

虽然本地技能MCP提供了专家级的提示指令，但MCP压缩代理可以通过基于大语言模型的智能压缩来优化你的工具描述。

完美组合：

• 本地技能MCP - 具有懒加载功能的专家技能（每个技能约50个令牌）
• MCP压缩代理 - 压缩后的工具描述（减少50 - 80%的令牌消耗）

它们共同实现了：

• 🎯 技能和工具的最大上下文效率
• 🔗 通过一次连接访问多个MCP服务器
• ⚡ 大规模工作流的最小令牌消耗
• 🚀 拥有数百个工具的专业人工智能代理设置

了解更多关于MCP压缩代理 →

💖 支持本项目

如果你觉得本地技能MCP很有用，请考虑支持其开发！

支持方式：

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📄 许可证

本项目采用MIT许可证 - 详情请参阅LICENSE文件。版权所有 © 2025 KDPA

🙏 致谢

本项目基于模型上下文协议SDK构建，灵感来自Claude技能。