Auto Skill Loader

Name: Auto Skill Loader
Author: divitkashyap

von divitkashyapVersion 1.0.1i★ –iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.divitkashyap/auto-skill-loader

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Auto-loads skills into agent sessions. MiniMax vision and search proxy.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
NutzungiGanz neu↓ 14/Wo. · ★ –

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

Verbindung: Läuft auf deinem Computer
Transport: stdio
Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis
Das musst du eintragen: MINIMAX_TOKEN_PLAN_KEY

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

Basischecks: 1 von 1 bestanden
Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
Das trägst du selbst ein: MINIMAX_TOKEN_PLAN_KEY

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

Du brauchst

PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

Welche App nutzt du?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "auto-skill-loader": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "auto-skill-loader"
      ],
      "env": {
        "MINIMAX_TOKEN_PLAN_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add auto-skill-loader --env MINIMAX_TOKEN_PLAN_KEY=your-value -- uvx auto-skill-loader

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "auto-skill-loader": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "auto-skill-loader"
      ],
      "env": {
        "MINIMAX_TOKEN_PLAN_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "auto-skill-loader": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "auto-skill-loader"
      ],
      "env": {
        "MINIMAX_TOKEN_PLAN_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

MINIMAX_TOKEN_PLAN_KEY geheim erforderlich env
MiniMax Token Plan API key from https://platform.minimax.io

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 9. Nov. 2026

✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto divitkashyap bestätigt, dem das Repo gehört
… Noch nicht geprüft
Wird noch gepflegt
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
… Noch nicht geprüft
Hat eine Lizenz
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
– Nicht zutreffend
Endpunkt antwortet
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
– Nicht zutreffend
Anmeldung mit OAuth
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
… Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

Mehr Sterne als 0 % der anderen 5730 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 9 % der anderen 5730 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 5730 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Auto Skill Loader sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Das musst du eintragen: MINIMAX_TOKEN_PLAN_KEY

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.0.1) kam vor 7 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Context7

Up-to-date docs for AI agents

von upstashWeit verbreitet↓ 972.664/Wo.★ 64.224Aktualisiert vorgestern

Computer oder Cloud

Installieren

Codebase Memory

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

von DeusDataWeit verbreitet↓ 17.962/Wo.★ 48.148Aktualisiert vor 22 Tagen

Läuft auf deinem Computer

Installieren

Exa

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

von exa-labsWeit verbreitet★ 5213Aktualisiert vor 2 Monaten

Läuft in der Cloud✓ exa.ai

Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

auto-skill-loader

Give your AI agent a persistent skill library it auto-loads at session start.

OpenCode image note: OpenCode doesn't yet expose real file paths when you paste images — the agent sees a filename instead. Workaround: give the agent an actual file path instead of pasting. Skills auto-load at session start as expected.

mcp-name: io.github.divitkashyap/auto-skill-loader

How it works

You configure which skills to auto-load in ~/.config/auto-skill-loader/config.yaml
The MCP server reads skill files from your skills directory and exposes them via skills://active
At session start your agent reads skills://active and gets all approved skills auto-injected
No explicit triggers needed — the agent already knows your skills

Why

The main problem: In OpenCode, skills don't auto-load — the agent has to explicitly invoke them or rely on unreliable fuzzy matching. auto-skill-loader solves this by exposing your skill library as an MCP resource that gets read at session start. Deterministic, no guessing.

Bonus: Our proxy tools also work around OpenCode's broken MCP stdio transport for the MiniMax vision and web search tools.

Installation

Option 1: uvx (recommended — no install needed)

uvx auto-skill-loader

Option 2: pip

pip install auto-skill-loader

auto-skill-loader

Option 3: Build from source

git clone https://github.com/divitkashyap/auto-skill-loader.git

cd auto-skill-loader pip install -e . auto-skill-loader

Configuration

OpenCode

Add to ~/.config/opencode/opencode.json:

"mcp": { "auto-skill-loader": { "type": "local", "command": ["uvx", "auto-skill-loader"], "enabled": true } } }

Claude Code

Note: Claude Code requires a specific JSON format via add-json:

claude mcp add-json -s user auto-skill-loader '{"type":"stdio","command":"/FULL/PATH/TO/python","args":["-m","server"],"env":{"MINIMAX_TOKEN_PLAN_KEY":"sk-cp-YOUR-KEY-HERE"}}'

Replace /FULL/PATH/TO/python with the path to your Python (e.g. /Users/YOU/auto-skill-loader/.venv/bin/python).

Or for uvx (requires network on first run):

claude mcp add -s user --transport stdio -e MINIMAX_TOKEN_PLAN_KEY=sk-cp-YOUR-KEY auto-skill-loader -- uvx auto-skill-loader

Tested On

Host	Skill Auto-Load	Vision Proxy	Image Paste	Notes
Claude Code (macOS)	✅	❌ Not needed	✅	Use `minimax-token-plan` MCP directly instead
OpenCode (macOS)	✅	✅ Works	❌ Broken	Give file paths instead of pasting

Skill auto-loading confirmed working on both hosts. The vision proxy bypasses OpenCode's broken stdio transport, but image paste-to-path is a separate rendering issue in OpenCode that requires using file paths.

Other MCP-compatible hosts (Cursor, Zed, etc.) should work with the same configuration — contributions welcome.

Platform Differences & Known Issues

Image Input: OpenCode vs Claude Code

Both hosts work with auto-skill-loader vision tools, but image input behaves differently:

Host	How images are passed	Recommended workflow
Claude Code	Images uploaded to URL automatically → tool receives URL	Paste image directly ✅ works
OpenCode	Inline images render visually but may not give tools a real path	Give a file path instead of pasting

OpenCode note: When you paste an image in OpenCode, it may render inline but the agent sees it as a filename string (e.g. logo.png) rather than a real filesystem path. This is a known OpenCode rendering behavior.

Workaround for OpenCode: Instead of pasting, give the agent the actual file path:

analyze this image: /path/to/your/image.png

The agent can access local files directly in OpenCode. If the image is only in your clipboard, the agent can extract it to /tmp/ first.

What We're Monitoring

We actively track the following OpenCode issues:

Inline image rendering (images pasted don't expose real paths to tools)
MCP stdio transport for local servers (our proxy tools work around this)
Session persistence of skills across restarts

If OpenCode releases a fix for inline image paths, this documentation and the vision-analysis skill will be updated to support direct paste workflow. We monitor OpenCode's changelog and release notes — check this repo for updates.

Other Known Issues

Issue	Severity	Workaround
OpenCode inline images show as filename, not path	Medium — affects paste workflow	Use file paths instead
Claude Code auth conflict (ANTHROPIC_AUTH_TOKEN vs managed key)	Low — cosmetic warning	Harmless, can be ignored
First vision call may take 3-5s (uvx download)	Low — one-time	Subsequent calls are ~200ms

Setup

Create skills directory (symlink to your existing skills):

mkdir -p ~/.config/auto-skill-loader

ln -sf ~/.config/opencode/skills ~/.config/auto-skill-loader/skills

Edit ~/.config/auto-skill-loader/config.yaml:

active_skills:

vision-analysis
context-maintainer
markdown-mcp

skills_dir: ~/.config/auto-skill-loader/skills

Restart your agent. It will now auto-load all listed skills at session start.

Tools

Tool	What it does
`list_skills`	List all available skills in skills_dir with descriptions
`activate_skill`	Add a skill to your approved list (persists to config.yaml)
`deactivate_skill`	Remove a skill from your approved list
`get_skill_info`	Get details about a specific skill
`get_active_skills`	List currently active skill names
`suggest_skills`	If no skills are active, suggests common ones to get started
`check_prerequisites`	Validate a skill's dependencies (MCP tools, API keys, env vars)

Bonus: MiniMax Vision & Web Search Proxy

auto-skill-loader also exposes two tools that proxy to minimax-coding-plan-mcp with a working stdio transport:

Tool	What it does
`minimax_understand_image`	Analyze images (JPEG, PNG, GIF, WebP up to 20MB)
`minimax_web_search`	Web search using MiniMax

Note: For vision specifically, mmx-cli is now the recommended approach — it's a direct REST call to MiniMax VLM, no MCP transport issues, and handles URLs natively. These proxy tools are useful if you want a unified MCP interface for both skill loading and vision.

The OpenCode MCP Bug

When OpenCode's built-in minimax-coding-plan-mcp MCP integration (minimax-token-plan) is configured, the understand_image tool fails with:

API Error: login fail: Please carry the API secret key in the 'Authorization' field

This happens even when:

✅ MINIMAX_API_KEY / MINIMAX_TOKEN_PLAN_KEY is set correctly
✅ API key is valid (same key works via direct API calls)
✅ Token Plan has available vision quota

Root cause: OpenCode's stdio transport for local MCP servers sends messages in a way that breaks the MCP protocol — likely batched writes without proper flush between JSON-RPC messages. Direct subprocess tests with sequential writes + flush() work fine.

The fix: Our proxy tools in auto-skill-loader use proper sequential stdio communication, bypassing OpenCode's broken transport layer.

Setup

Set your MiniMax Token Plan key in ~/.config/opencode/.env:

MINIMAX_TOKEN_PLAN_KEY=sk-cp-your-key-here

Add auto-skill-loader to ~/.config/opencode/opencode.json:

"mcp": { "auto-skill-loader": { "type": "local", "command": ["/path/to/venv/bin/python", "-m", "server"], "enabled": true } } }

Critical: If you have minimax-coding-plan-mcp configured directly in opencode.json (the minimax-token-plan entry), remove or disable it — its broken stdio transport will cause "login fail" errors. The proxy tools in auto-skill-loader replace it entirely.

Restart OpenCode and verify: /ask Do you have auto-skill-loader_minimax_understand_image available?

Diagnosis

If you see "login fail" errors after setup:

Disable the broken minimax MCP — ensure "minimax-token-plan": { "enabled": false } or remove it entirely
Restart OpenCode completely — MCP servers are re-spawned on each session
Check with: /ask Call minimax_understand_image with image_source="/any/real/image.png" and prompt="test"

Resources

Resource	What it does
`skills://active`	All approved skill contents concatenated — read by host at session init
`skills://config`	Your current config.yaml content

Security

User-controlled — only skills in config.yaml are loaded
No network fetches — everything is local
No prompt injection — skills come from your own configured directory

Repo Structure

auto-skill-loader/

├── src/ │ └── server.py # MCP server (Python stdlib + mcp package) ├── pyproject.toml # Package config ├── README.md # This file ├── SKILL.md # For agent onboarding └── LICENSE # MIT

Requirements

Python 3.9+
mcp package (pip install mcp)
pyyaml package (pip install pyyaml)

Or just use uvx auto-skill-loader which fetches dependencies automatically.

Auto Skill Loader

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

Werte, die du selbst einträgst

Was er kann

Basischecksi

Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

Häufige Fragen

Alternativen

Context7

Codebase Memory

Exa

README vom Entwickler

auto-skill-loader

How it works

Why

Installation

Option 1: uvx (recommended — no install needed)

Option 2: pip

Option 3: Build from source

Configuration

OpenCode

Claude Code

Tested On

Platform Differences & Known Issues

Image Input: OpenCode vs Claude Code

What We're Monitoring

Other Known Issues

Setup

Tools

Bonus: MiniMax Vision & Web Search Proxy

The OpenCode MCP Bug

Setup

Diagnosis

Resources

Security

Repo Structure

Requirements