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开发工具stdio官方级别未说明来源级核验

Skillhub MCP

MCP Server

Skillhub MCP bridges that gap: it turns Claude-style skills into MCP tools, so any MCP client can call the same skills.

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

1

资源数

0
PythonClaude开发工具ClaudeCursor

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

214140846

提供方

214140846

最后核验

2026/5/18 03:29

运行时

Python

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

uvx skillhub-mcp@latest /path/to/skills [object Object]

详细介绍

Skillhub MCP

](https://pypi.org/project/skillhub-mcp/) ](https://pypi.org/project/skillhub-mcp/)

链接

  • PyPI:https://pypi.org/project/skillhub-mcp/
  • PyPI v1.0.1:https://pypi.org/project/skillhub-mcp/1.0.1/
  • 技能目录:http://skills.214140846.net/

mcp名称:io.github.214140846/killhub-mcp

你已经具备了克劳德风格的技能(SKILL.md),但在实践中,你经常碰壁:

  • 你的客户说的是MCP,而不是Claude Skills
  • 您的团队使用多个代理(Cursor、Copilot、Codex等),因此跨工具重用技能很痛苦
  • 你需要一种更灵活的方式来组织和传递技能(嵌套文件夹、zip打包)

Skillhub MCP 弥合这一差距:它将克劳德风格的技能转化为MCP工具,因此任何MCP客户端都可以调用相同的技能。

⚠️ 实验。技能可能包含脚本/资源。将它们视为不受信任的,并在可能的情况下使用沙盒/容器运行。

这是MCP服务器还是MCP客户端?

这个项目是一个 MCP服务器.

  • Skillhub MCP(此回购):作为服务器进程运行,并向客户端公开工具/资源。
  • MCP客户端:Cursor、Claude Code、Codex等编辑/代理。它们启动或连接到MCP服务器。

所得

  • 跨客户端重用:安装一次,从任何MCP客户端使用
  • 灵活包装:嵌套目录, .zip.skill 档案
  • 技能资源:将脚本/数据集/示例作为MCP资源(客户端可以读取的文件)公开
  • 资源回退:a fetch_resource 用于没有本地MCP资源支持的客户端的工具
  • 多次运输: stdio (默认), http, sse

快速开始

默认技能根: ~/.skillhub-mcp

uvx(推荐)

{
  "skillhub-mcp": {
    "command": "uvx",
    "args": ["skillhub-mcp@latest"]
  }
}

使用自定义技能根:

{
  "skillhub-mcp": {
    "command": "uvx",
    "args": ["skillhub-mcp@latest", "/path/to/skills"]
  }
}

在流行编辑器(MCP客户端)中安装

下面是主流“vibe编码”编辑器的最小工作示例。

光标

Cursor支持通过以下方式配置MCP服务器 mcp.json。将以下内容添加到您的 全球 ~/.cursor/mcp.json 或项目 .cursor/mcp.json,然后重新启动Cursor。

{
  "mcpServers": {
    "skillhub-mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": ["skillhub-mcp@latest", "/path/to/skills"]
    }
  }
}

克劳德代码

选项A:通过Claude Code CLI进行配置(建议用于快速设置):

claude mcp add --transport stdio skillhub-mcp -- uvx skillhub-mcp@latest /path/to/skills

选项B:通过项目范围配置 .mcp.json 在你的项目根。你 可能需要明确允许项目MCP服务器 .claude/settings.json.

./.mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "skillhub-mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": ["skillhub-mcp@latest", "/path/to/skills"]
    }
  }
}

./.claude/settings.json (仅批准此服务器)

{
  "enabledMcpjsonServers": ["skillhub-mcp"]
}

食品法典委员会(OpenAI)

选项A:使用Codex CLI添加stdio MCP服务器:

codex mcp add skillhub-mcp -- uvx skillhub-mcp@latest /path/to/skills

选项B:编辑 ~/.codex/config.toml:

[mcp_servers.skillhub-mcp]
command = "uvx"
args = ["skillhub-mcp@latest", "/path/to/skills"]

技能格式

Skillhub MCP在根目录下发现技能(默认 ~/.skillhub-mcp). 每种技能可以是:

  • 包含以下内容的目录 SKILL.md
  • .zip.skill 包含以下内容的存档 SKILL.md (位于存档根目录或

在单个顶级文件夹中)

所有其他文件都成为可下载的MCP资源,供您的代理阅读。注: Skillhub MCP不执行脚本;客户端决定是否/如何运行它们。

布局示例:

~/.skillhub-mcp/
├── summarize-docs/
│   ├── SKILL.md
│   ├── summarize.py
│   └── prompts/example.txt
├── translate.zip
├── analyzer.skill
└── web-search/
    └── SKILL.md

存档规则:

translate.zip
├── SKILL.md
└── helpers/
    └── translate.js
data-cleaner.zip
└── data-cleaner/
    ├── SKILL.md
    └── clean.py

目录结构:Skillhub MCP与克劳德代码

Claude Code需要一个扁平的技能目录(每个直接的子目录都是一个 技能)。Skillhub MCP更为宽容:

  • 发现嵌套目录
  • .zip / .skill 支持打包技能

如果你需要克劳德代码兼容性,请保持平面布局。

CLI参考

skillhub-mcp [skills_root] [options]

标志/选项描述
位置 skills_root可选技能目录(默认为 ~/.skillhub-mcp).
--transport {stdio,http,sse}传输(默认 stdio).
--host HOSTHTTP/SSE传输的绑定地址。
--port PORTHTTP/SSE传输端口。
--path PATHHTTP传输的URL路径。
--list-skills列出发现的技能并退出。
--verbose发出调试日志。
--log将详细日志镜像到 /tmp/skillhub-mcp.log.

安全须知

  • 技能不仅仅是“提示”:它们可以包括脚本和任意文件。
  • Skillhub MCP不运行脚本,但您的客户端可以。更喜欢在沙箱/容器中运行。

语言

  • 英语: README.md
  • 中文: README.zh-CN.md

关于作者

我专注于 AI SaaS走向全球,涵盖了从 想法验证和vibe编码产品开发、基础设施、搜索引擎优化、反向链接和增长实验.

这里分享的一切都来自真实的项目、真实的流量和真实的收入尝试。

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Thor的AI走向全球内容规划

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  • 博客:

雷神AI博客

关于在公共场合构建、发布和迭代人工智能产品的长篇笔记和案例研究。

  • 开源项目(高星级):

智慧校园系统

- github:https://github.com/214140846/TOGO_School_Miniprograme - 收件人:https://gitee.com/zengyunengineer/TOGO_School_Miniprograme

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分享关于独立黑客、人工智能工具和产品增长的实时想法。

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- AI视频生成平台:

索拉2 第2章

一个基于人工智能的视频生成在线平台,专注于实际用例和真实用户工作流程。

- 人工智能视频和图像生成:

人工智能视频和图像采集

模型页面:

- Grok视频

- 索拉2

- 我看到3.1

- 我看到3

- 我看到2

- 克林2.6

- 万2.5

- 海舞

- 纳米香蕉2

- 纳米香蕉专业版

人工智能视频和图像生成工具、实验和能力跟踪的精选集合。

  • 人工智能视频和图像采集:

https://www.notion.so/2e7600937cb3808c818efe79141f7ee6

目录标签

目录标签

PythonClaude开发工具developer-toolsskills技能转换本地部署MCP工具多客户端支持灵活打包

支持客户端

ClaudeCursor

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

运行时(runtime,运行环境)

Python

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdionone部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

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