skyll (Assafelovic)

Skyll • Why use Skyll? • Features • Quick Start • MCP Server • Use Cases • Documentation • Contributing

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斯凯尔

Skyll是一个REST API和MCP服务器，允许任何人工智能代理在运行时搜索和学习代理技能。它聚合了来自多个来源的技能，从GitHub获取完整的SKILL.md内容，并返回可用于上下文注入的结构化JSON。

为什么使用Skyll？

代理技能（SKILL.md文件）是扩展AI代理功能的一种强大方式，但如今它们只能使用Claude Code和Cursor等少数工具。技能需要在会话前手动安装，这意味着开发人员需要提前知道他们需要哪些技能。

Skyll使技能获取民主化。任何代理、框架或工具都可以根据需要发现和学习技能。无需预安装。没有人为干预。代理根据上下文进行探索、选择，并自主使用技能。

{
  "query": "react performance",
  "count": 1,
  "skills": [
    {
      "id": "react-best-practices",
      "title": "React Best Practices",
      "source": "vercel/ai-skills",
      "relevance_score": 85.5,
      "install_count": 1250,
      "content": "# React Best Practices\n\n## Performance\n..."
    }
  ]
}

为什么选择很重要：排名列表显示了流行和相关的技能，让代理根据用户请求、任务上下文或趋势进行选择。这是关于给特工自由去发现。

特性

• 🔍 多源搜索：查询 技能s.sh、社区注册表等
• 📄 完整内容：返回完整的SKILL.md及其解析的元数据
• 📎 参考文献：可选择从以下位置获取其他文档 references/ 目录
• 📊 相关性排名：根据内容、查询匹配度和受欢迎程度得分0-100
• 🔄 去重：跨源自动重复数据删除
• ⚡ 缓存：积极缓存以遵守GitHub速率限制
• 🔌 双接口：REST API+MCP服务器
• 🔧 可扩展：易于添加新的技能来源和排名策略

快速开始

使用pip安装

在代理中使用Skyll的推荐方法：

pip install skyll

from skyll import Skyll

async with Skyll() as client:
    skills = await client.search("react performance", limit=5)
    
    for skill in skills:
        print(f"{skill.title}: {skill.description}")
        print(skill.content)  # Full SKILL.md content

在使用托管的API api.skyll.app 默认情况下，不需要设置服务器。

REST API

对于其他语言或直接集成，请直接调用API：

# Search for skills
curl "https://api.skyll.app/search?q=react+performance&limit=5"

# Get a specific skill by name (always fetches latest version)
curl "https://api.skyll.app/skill/react-best-practices"

# Get by full path
curl "https://api.skyll.app/skill/vercel-labs/agent-skills/vercel-react-best-practices"

这 /skill/{name} 端点类似于 npx skills add -它返回技能的最新版本，确保您的代理始终有最新的说明。

交互式文档： api.skyll.app/docs

自托管

运行您自己的Skyll服务器以实现完全控制：

# Clone and install
git clone https://github.com/assafelovic/skyll.git
cd skyll
pip install -e ".[server]"

# Optional: Add GitHub token for higher rate limits
echo "GITHUB_TOKEN=ghp_your_token" > .env

# Start the server
uvicorn src.main:app --port 8000

# Search for skills
curl "http://localhost:8000/search?q=react+performance&limit=5"

将Python客户端指向您的服务器：

async with Skyll(base_url="http://localhost:8000") as client:
    skills = await client.search("testing")

演示UI

打开 web/index.html 在浏览器中进行交互式演示，或运行完整的登录页面：

cd web/landing
npm install
npm run dev
# Open http://localhost:3000

MCP服务器

Skyll在以下位置提供托管MCP服务器 api.skyll.app/mcp -无需安装。

托管MCP（推荐）

对于Claude Desktop、Cursor或其他MCP客户端，请添加到您的配置中：

{
  "mcpServers": {
    "skyll": {
      "url": "https://api.skyll.app/mcp"
    }
  }
}

就是这样！托管服务器提供以下MCP工具：

这 add_skill 工具是代理学习技能的最简单方法：

# Simple name - searches and returns best match
add_skill("react-best-practices")

# Full path - direct lookup
add_skill("vercel-labs/agent-skills/vercel-react-best-practices")

自托管MCP

如果您更喜欢运行自己的MCP服务器：

{
  "mcpServers": {
    "skyll": {
      "command": "/path/to/skyll/venv/bin/python",
      "args": ["-m", "src.mcp_server"],
      "cwd": "/path/to/skyll"
    }
  }
}

或者独立运行：

python -m src.mcp_server                           # stdio (default)
python -m src.mcp_server --transport http --port 8080  # HTTP
python -m src.mcp_server --transport sse --port 8080   # SSE (legacy)

配置

用例

网络研究：用户询问“查找有关AI代理的最新消息”→ 代理搜索 tavily-search → 使用Tavily的LLM优化搜索API获取实时web结果。

深入研究：用户需要全面的市场分析→ 代理发现 gpt-researcher → 通过引用和详细报告进行自主的多步骤研究。

测试工作流程：用户说“为此功能添加测试”→ 代理发现 test-driven-development → 遵循TDD工作流程：先编写测试，然后实现。

构建集成：用户希望将其应用程序连接到外部API→ 代理学习 mcp-builder → 按照最佳实践创建模型上下文协议服务器。

文档

如需网络友好版本，请访问 skyll.app/docs.

贡献技能

将您的技能添加到社区注册表中！编辑 registry/SKILLS.md:

- your-skill-id | your-username/your-repo | path/to/skill | What your skill does

然后提交PR。要求：

• 有效的 SKILL.md 跟随 代理技能规范
• 保持描述不超过80个字符

什么是代理技能？

Agent技能是markdown文件（SKILL.md），它教AI编码Agent如何完成特定任务。他们遵循 代理技能规范 与27+AI代理合作。了解更多信息，请访问 技能s.sh.

许可证

Apache-2.0许可证。看 许可证 了解详情。

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