skill-retrieval-mcp
Локальный семантический поиск по 374 скиллам: агент находит нужный по описанию задачи и читает его целиком только при выборе.
- 135 ★ репозитория
- Последний коммит
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Сервер запускает локальный код и скачивает корпус из сети.
- Тексты скиллов из чужих репозиториев попадают в контекст агента и могут содержать вредные инструкции.
Установка
- Работает в
Ручная установка
pip install "skill-retrieval-mcp[local,hf]"Первая команда установки из README. Затем `skill-mcp pull --include-index` скачивает корпус, а `skill-mcp init` регистрирует сервер у найденных агентов.
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Сервер запускает локальный код и скачивает корпус из сети.
- Тексты скиллов из чужих репозиториев попадают в контекст агента и могут содержать вредные инструкции.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Skill-retrieval-mcp, MCP-сервер, хранит 374 скилла из восьми публичных репозиториев и ищет среди них по смыслу запроса. Поиск возвращает короткие описания, а полный текст агент забирает отдельным вызовом `get_skill` для одного выбранного скилла. Так в контекст не попадает вся библиотека сразу. Индекс строится локально на FAISS, поиск идет без обращений к внешним API. Каждый скилл хранит репозиторий-источник, ссылку и лицензию SPDX. Свои скиллы из папки с `SKILL.md` добавляют командой `skill-mcp import`.
Для кого. Разработчикам с Claude Code, Codex или Cursor, у которых скиллов больше, чем помещается в контекст агента.
Подходит, если
- Агенту посреди задачи нужен скилл по теме, название которой пользователь не знает.
- Библиотека из сотен скиллов не помещается в описания, которые агент загружает при старте.
- Нужно искать скилл по точной команде или тексту ошибки через `keyword_search`.
- Команда собирает собственную базу скиллов и хочет искать по ней так же.
Не подходит, если
- Скиллов у вас десяток, и агент уже справляется с их описаниями.
- Нельзя скачивать корпус с Hugging Face и хранить около гигабайта данных локально.
- Скиллы из чужих репозиториев нельзя подмешивать в рабочий контекст без проверки.
Пример запроса к агенту
Найди скилл про автомасштабирование подов по загрузке процессора и памяти, покажи описания и открой подходящий.MCP
- Транспорт
- stdio
- Авторизация
- не нужна
Переменные окружения
SKILL_MCP_DATA_DIR- Папка с данными вместо `~/.skill-mcp`.
OPENAI_API_KEYсекрет- Нужен только для бэкенда эмбеддингов `openai`.
Ограничения
Корпус и готовый индекс скачивают с Hugging Face командой `skill-mcp pull --include-index`, а при первой установке загрузка занимает около двух минут. Готовый индекс построен моделью `all-MiniLM-L6-v2`: другой бэкенд эмбеддингов (`openai`, `ollama`) требует пересборки индекса. В конфиге агента нужен абсолютный путь к `skill-mcp` и явный `--data-dir` перед `serve`, иначе сервер стартует и молча отвечает пустым результатом. Тексты скиллов приходят из сторонних репозиториев, поэтому читайте выбранный скилл до выполнения его шагов.
Как отключить. Удалите запись `skill-retrieval` из MCP-конфигурации агента и папку данных (по умолчанию `~/.skill-mcp`). Пакет снимите через `pip uninstall skill-retrieval-mcp`.
Частые вопросы
Какие инструменты дает сервер?
Четыре: `search_skills` ищет по смыслу, `keyword_search` ищет по точному совпадению, `get_skill` возвращает полный текст, `list_categories` показывает темы и число скиллов.
Нужен ли ключ API?
Нет. Эмбеддинги по умолчанию считает локальная модель `all-MiniLM-L6-v2`; ключ `OPENAI_API_KEY` нужен только при переходе на бэкенд `openai`.
Как добавить свои скиллы?
Положите их в папку с `SKILL.md` и выполните `skill-mcp import --source directory --path ~/my-skills/`. Индекс обновится сам, а дубли с корпусом будут удалены.
Откуда берутся скиллы корпуса?
Из восьми публичных репозиториев, например google/skills, anthropics/skills и obra/superpowers. Лицензию каждого проверяли перед импортом, репозитории без разрешения на распространение не попали в корпус.
Сколько места занимает корпус?
Около двух минут загрузки при первой установке. Один скилл в среднем занимает около 2400 токенов, а пять кратких описаний из поиска несколько сотен.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
MCP-серверыClaude Skills MCP — поиск скиллов по смыслу
Claude Skills MCP
MCP-сервер с векторным поиском: агент описывает задачу и получает подходящие скиллы из коллекций Anthropic и K-Dense
Поиск скиллов по запросу прямо в разговоре: агент находит SKILL.md, читает его и применяет без предварительной установки
Meta Skill (ms)
Meta Skill
Meta Skill (ms) хранит скиллы локально в SQLite и Git, ищет по ним гибридным поиском и отдает агентам через MCP под бюджет токенов
CLI и MCP-сервер для Agent Skills: проверка по спецификации, установка из GitHub и подгрузка нужного скилла по запросу
MCP-сервер открывает скиллы формата SKILL.md клиентам без их поддержки: Codex, Copilot, Cursor и другим
Graph of Skills строит граф зависимостей между SKILL.md и отдает агенту через MCP только нужный набор скиллов под задачу
Коротко о README
README объясняет, почему поиск лучше ручной установки: агент узнает о скиллах, о существовании которых пользователь не знает. На 43 отложенных запросах, сформулированных как задачи агента, готовый корпус отвечает верным скиллом на первом месте в 81,4 % случаев.