MCP技能服务器
生产准备就绪 模型上下文协议（MCP） 服务器，通过热重新加载支持从已挂载的卷动态加载和公开技能。
📦 可用时间： MCP注册表 -只需一个命令即可安装！
特性
- 动态技能加载：自动从目录中发现和加载技能
- 热重新加载：检测SKILL.md文件的更改，并在不重新启动的情况下重新加载
- 文件夹结构验证：通过明确的错误消息强制实施最佳实践
- 符合MCP协议：充分落实资源和工具
- 生产就绪：全面的错误处理、日志记录和验证
- Docker支持：在容量安装的容器中运行
- 类型安全：使用Python 3.13功能的完整类型提示
- 测试良好：>80%的代码覆盖率和全面的测试套件
目录
技能目录结构
必要条件：每个技能必须在技能目录中的专用文件夹中。服务器将只识别遵循此结构的技能。
✅ 有效结构
your-skills-directory/
├── skill-one/
│ └── SKILL.md ← Required
├── skill-two/
│ ├── SKILL.md ← Required
│ └── examples/ ← Optional
│ └── example.py
└── skill-three/
├── SKILL.md
├── examples/
│ └── demo.py
└── templates/
└── template.txt❌ 无效结构（将被忽略）
your-skills-directory/
├── SKILL.md ❌ Not in a folder - WILL BE SKIPPED
├── random-file.txt ❌ Not a skill folder
├── .hidden-folder/ ❌ Hidden folder - WILL BE SKIPPED
│ └── SKILL.md
└── __pycache__/ ❌ System folder - WILL BE SKIPPED
└── SKILL.md文件夹命名约定
有效文件夹名称：
- 带连字符的小写字母：
my-skill-name - 下划线小写：
excel_advanced - 字母数字：
skill-name-v2
无效（将被跳过）：
- 以开头的隐藏文件夹
. - 以开头的私人文件夹
_ - 系统文件夹：
__pycache__,node_modules,.git等等。
快速开始
使用Docker（推荐）
- 创建技能目录：
mkdir -p ~/claude-skills/my-first-skill- 创建技能档案：
cat > ~/claude-skills/my-first-skill/SKILL.md =3.0.0", "pandas>=2.0.0"]
system: ["libreoffice"]
# Categorization
category: "office-automation"
tags: ["excel", "spreadsheet", "automation"]
complexity: "intermediate" # beginner|intermediate|advanced
# Usage guidance
when_to_use:
- "Automating Excel report generation"
- "Processing multiple Excel files"
- "Creating complex formulas programmatically"
# Relationships
related_skills: ["csv-processing", "data-analysis"]
# Examples
has_examples: true
example_files: ["examples/report_generator.py", "templates/report_template.xlsx"]
---
# Excel Advanced Automation
This skill covers advanced Excel automation techniques...
## Features
- Automated report generation
- Formula creation
- Bulk processing
## Examples
See `examples/report_generator.py` for a working example.可用元数据字段
必修的：
name：唯一标识符（建议使用烤肉串大小写）description：简要说明
可选：
version：语义版本author：创建者名称created,updated：ISO日期（YYYY-MM-DD）dependencies：Python包或系统工具category：分组的主要类别tags：用于搜索的标签数组complexity：初级、中级或高级when_to_use：使用场景数组related_skills：相关技能名称has_examples：布尔标志example_files：示例文件的路径（相对于技能文件夹）
MCP资源和工具
资源
服务器公开这些MCP资源：
skill://catalog-包含元数据的所有技能的JSON目录skill://{name}-个人技能评分内容
工具
有四种工具可用于与技能互动：
1. search_skills
按查询、类别、标签或复杂性搜索技能。
{
"query": "excel",
"category": "office-automation",
"tag": "automation",
"complexity": "intermediate"
}2. reload_skills
手动触发目录中所有技能的重新加载。
{}3. get_skill_info
在不加载完整内容的情况下获取特定技能的元数据。
{
"name": "excel-advanced"
}4. list_skill_folders
列出技能目录中找到的所有有效技能文件夹。
{}发展
设置开发环境
# Clone repository
git clone https://github.com/srprasanna/mcp-skill-hub.git
cd mcp-skill-hub
# Install dependencies (including dev dependencies)
poetry install
# Activate virtual environment
poetry shell运行测试
# Run all tests
poetry run pytest
# Run with coverage
poetry run pytest --cov=mcp_skills --cov-report=html
# Run specific test file
poetry run pytest tests/test_scanner.py
# Run with verbose output
poetry run pytest -v代码质量
# Format code
poetry run black .
# Lint code
poetry run ruff check .
# Type checking
poetry run mypy src
# Run all quality checks
poetry run black . && poetry run ruff check . && poetry run mypy src开发工作流程
- 创建分支：
git checkout -b feature/my-feature- 进行更改和测试：
poetry run pytest
poetry run mypy src- 格式和lint：
poetry run black .
poetry run ruff check .- 承诺并推动：
git commit -m "Add feature: description"
git push origin feature/my-feature项目结构
mcp-skill-hub/
├── src/mcp_skills/ # Source code
│ ├── models/ # Data models
│ ├── parsers/ # Skill parsers
│ ├── storage/ # Repository pattern
│ ├── scanner.py # Directory scanning
│ ├── watcher.py # Hot-reload watcher
│ ├── server.py # MCP server
│ ├── config.py # Configuration
│ └── __main__.py # CLI entry point
├── tests/ # Test suite
├── examples/ # Example skills
├── docs/ # Documentation
└── pyproject.toml # Poetry configuration故障排除
常见问题
技能未加载
问题： 服务器启动时不会加载任何技能。
解决方案：
- 检查你的技能是否在专用文件夹中：
/skills/my-skill/SKILL.md ✓
/skills/SKILL.md ✗- 验证文件夹名称是否以开头
.或_ - 检查日志以获取详细的错误消息
热重载不工作
问题： 未检测到对SKILL.md文件的更改。
解决方案：
- 确保
MCP_SKILLS_HOT_RELOAD=true - 检查文件名称是否准确
SKILL.md - 验证文件是否在有效的技能文件夹中
- 在日志中查找文件监视器错误
解析错误
问题： SKILL.md文件无法解析。
解决方案：
- 验证YAML frontmatter语法
- 确保正面位于
---分隔符 - 检查必填字段(
name,description)存在 - 使用YAML验证器检查语法
验证命令
检查您的技能目录结构：
poetry run mcp-skills --validate预期产量：
✓ /skills/excel-advanced: Valid skill
✓ /skills/python-automation: Valid skill
✗ /skills/SKILL.md: Error - Skills must be in folders
✗ /skills/.hidden: Skipped - Hidden folder
⚠ /skills/empty-folder: Warning - No SKILL.md found
Summary: 2 valid, 1 error, 1 warning, 1 skipped日志记录
启用调试日志记录以获取详细信息：
export MCP_SKILLS_LOG_LEVEL=DEBUG
poetry run mcp-skills日志包括：
- 文件夹结构验证消息
- 扫描进度和结果
- 解析成功与失败
- 热重载事件
- 详细的错误上下文
贡献
欢迎投稿！请看 贡献.md 作为指导方针。
快速贡献指南
- 分叉存储库
- 创建要素分支
- 通过测试进行更改
- 确保所有测试均已通过，且代码已格式化
- 提交拉取请求
代码规范
- Python 3.13+ 带有类型提示
- 黑色 用于格式化（88个字符行长度）
- 拉夫 对于linting
- 米皮 用于类型检查（严格模式）
- Pytest 用于测试（覆盖率>80%）
发布
该项目通过GitHub Actions使用自动发布。
创建发布
- 首选 行动 → 发布 工作流
- 点击 运行工作流
- 选择版本凹凸类型：
- patch -错误修复（0.1.0→0.1.1） - minor -新功能（0.1.0→0.2.0） - major -重大变化（0.1.0→1.0.0） - 或者指定确切的版本（例如。， 1.2.3)
- 选择Docker注册表(
docker.io或ghcr.io) - 点击 运行工作流
工作流程将：
- ✅ 凹凸版本
pyproject.toml - ✅ 创建Git标签和GitHub发布
- ✅ 构建并推送Docker镜像
- ✅ 运行测试以验证发布
Docker镜像：
- Docker Hub：
{username}/mcp-skill-hub:{version} - github：
ghcr.io/{owner}/mcp-skill-hub:{version}
看 发布.md 获取详细的发布文档。
许可证
此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。
致谢
- 内置 MCP Python SDK
- 受克劳德对动态技能管理需求的启发
- 感谢所有贡献者！
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注： 此服务器通过以下方式使人们无法误解文件夹结构要求：
- 使用文件夹上下文清除错误消息
- 综合录井
- 多层次验证
- 详细文件
- 工作示例
每个技能都必须在自己的文件夹中。这一设计决策确保了清晰的组织、易于管理和明确的结构。 🎯