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MCP Server · 开发工具

Skills To Extensions

一个将Anthropic Claude技能转换为Google Gemini扩展的命令行工具,适用于需要扩展AI模型功能的开发者。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
命令行工具PythonClaude开发工具

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作者 / 组织
simongwatts
提供方
simongwatts

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8

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1 个

MCP World

选型结论

Skills To Extensions 属于开发工具类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

开发工具

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

pip install fastmcp

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 对应的运行时,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

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。

详细介绍

技能到扩展程序转换器

一个命令行工具,用于将Anthropic Claude技能转换为自包含的Google Gemini扩展。

______________________________________________________________________

再见 提醒一下! 这是一个个人开发的开源项目,与Anthropic或Google无关。我创建它是为了解决我自己遇到的问题,也希望它能对您有所帮助。该项目“按原样”提供,不提供任何官方支持。 以及一个快速的安全提示⚠️: 请将此工具视为一个实验性的概念验证。由于技能/扩展可能包含代码,因此像对待任何在线上找到的不可信脚本一样处理这些代码是明智之举。为了额外的安全起见,在沙盒或容器中运行它们是个好主意。 自行承担使用风险。

______________________________________________________________________

概述

这个项目提供了一个Python脚本,用于自动化将Claude技能迁移到Gemini扩展格式。它递归地查找技能,进行转换,并注入一个通用的MCP服务器,使扩展能够读取其自身的文件。

一旦安装在Gemini CLI的全局目录中,所有技能都 在启动时加载到模型的上下文中,使其立即意识到自身全面的能力范围。

特点/功能

  • 递归转换: 自动查找所有有效技能(SKILL.md在某个目录及其子目录中。
  • 全局情境感知: 所有已安装的技能在启动时都会被加载,使模型从第一个提示开始就能了解其全部功能。
  • 自包含扩展: 每个转换后的技能都成为一个独立的Gemini扩展,并内置文件读取服务器。
  • 安全透明: 将技能转换到本地输出文件夹,让您完全掌控安装过程。

先决条件

  pip install fastmcp

端到端教程:转换、安装和验证

本指南将引导您克隆官方Anthropic技能仓库,进行转换,并将其安装为全局可用。

步骤1:获取源技能

首先,将Anthropic的官方技能仓库克隆到本地文件夹中。

git clone https://github.com/anthropics/skills.git

步骤2:安装转换脚本

接下来,我们将安装转换器,以便可以将其作为本地Gemini命令运行。

# Clone this repository
git clone https://github.com/simongwatts/skills-to-extensions.git

# Create the gemini commands directory if it doesn't exist
mkdir -p ~/.gemini/commands

# Copy the two necessary files into the gemini commands directory
cp skills-to-extensions/skill_converter.py ~/.gemini/commands/
cp skills-to-extensions/server.py ~/.gemini/commands/

步骤3:执行转换

导航进入 skills 在第一步中克隆的目录里运行转换器脚本。

# Change directory to the source skills
cd skills

# Run the conversion process. The output will be in a new 'converted_skills' folder.
python ~/.gemini/commands/skill_converter.py . --output ./converted_skills

步骤4:手动安装扩展程序

要使扩展功能在全球范围内可用,请将它们从 converted_skills 将文件夹移动到Gemini CLI的专用扩展目录中。

# Create the destination directory if it doesn't exist
mkdir -p ~/.gemini/extensions

# This command moves all converted extensions to the correct location.
mv ./converted_skills/* ~/.gemini/extensions/

步骤5:验证全局上下文

关键步骤: 在启动Gemini之前,您必须导航退出 skills 源目录。这是为了确保您正在测试的是全局安装的扩展 ~/.gemini/extensions 而不是您当前文件夹中的本地源文件。

现在,我们将确认Gemini模型从一开始就能掌握所有新技能。

  1. 启动Gemini命令行界面(CLI) 在任意目录下以交互模式运行:
   gemini
  1. 询问模型它具备哪些技能。 因为所有全局扩展在启动时都被加载,所以该模型可以从所有扩展组合的上下文中总结其能力 SKILL.md 文件。
   gemini> /extensions list
   gemini> /mcp list
   gemini> what skills do you have in context?

*预期输出(模型将生成与此类似的摘要):*

   ✦ I have the following skills available:

   * algorithmic-art: Creates algorithmic art using p5.js.
   * artifacts-builder: Builds complex HTML artifacts using React and Tailwind CSS.
   * brand-guidelines: Applies Anthropic's brand colors and typography.
   * canvas-design: Creates visual art in .png and .pdf documents.
   * docx: Creates, edits, and analyzes .docx files.
   * internal-comms: Helps write internal communications like status reports and newsletters.
   * mcp-builder: Creates MCP servers to interact with external services.
   * pdf: Manipulates PDF files (extract text, merge, split, etc.).
   * pptx: Creates, edits, and analyzes .pptx presentations.
   * skill-creator: Helps create new skills.
   * slack-gif-creator: Creates animated GIFs optimized for Slack.
   * template-skill: A template for creating new skills.
   * theme-factory: Styles artifacts with pre-set or custom themes.
   * webapp-testing: Tests local web applications using Playwright.
   * xlsx: Creates, edits, and analyzes spreadsheet files.    ```

这确认了安装成功,模型已准备就绪。

步骤6:开始运用你的技能(示例提示)

既然所有技能都已加载到模型的上下文中,您就可以提出高级请求,而无需具体指定 @ 每个命令的工具名称。以下是一些尝试示例:

______________________________________________________________________

创意与技术技能:

“运用算法艺术技巧,构想一幅由被遗忘信号的回响编织而成的动态挂毯。粒子, 每一缕都是残余能量的碎片,在无形的力场中飘荡,它们的轨迹微妙地受到……的影响 过往互动的幻影电流。随着它们的移动,它们留下逐渐消逝的发光轨迹,营造出 一幅瞬息万变、光影交错的画卷。艺术应当捕捉衰败之美以及(接下来的内容根据上下文补充,比如“时间的痕迹”或“自然的韵律”等) 运动的持久记忆,在无数个体轨迹的温和混沌中涌现出秩序。微妙的 这件作品的概念种子是“时间共鸣”——即某种持久能量印记在视觉上的体现 流体般的数字空间。“ *这将利用/发挥……的优势(或作用) algorithmic-art-ext 技能。*

______________________________________________________________________

元技能(关于创造技能的技能):

我想创建一个新的技能来与GitHub API进行交互。我需要哪些关键文件,以及SKILL.md里应该放些什么 *这将使用 skill-creator-ext 引导您完成整个过程。*

______________________________________________________________________

许可证

这个项目遵循MIT许可证授权。详见 许可证 文件中有详细信息。

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

命令行工具Python本地部署技能转换AI扩展Python脚本开发工具

支持客户端

Claude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

让助手直接读代码

把仓库、提交记录和 issue 交给模型检索,补全和重构时不用来回复制文件。

在对话里跑命令

触发构建、测试和脚本,执行结果直接回到上下文,省去切终端。

接进开发流程

把 PR、CI 状态和代码审查接进助手,减少在几个工具之间跳。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在开发工具场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Skills To Extensions 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install fastmcp,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Skills To Extensions 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Skills To Extensions 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Skills To Extensions 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Skills To Extensions 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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