Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Expose local Agent Skills as adapter tools, MCP resources, MCP tools, and share artifacts.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
SKILL_DECK_SKILLS_ROOT필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"skill-deck": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"skill-deck"
],
"env": {
"SKILL_DECK_SKILLS_ROOT": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add skill-deck --env SKILL_DECK_SKILLS_ROOT=your-value -- npx -y skill-deck실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"skill-deck": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"skill-deck"
],
"env": {
"SKILL_DECK_SKILLS_ROOT": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"skill-deck": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"skill-deck"
],
"env": {
"SKILL_DECK_SKILLS_ROOT": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 10일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 xingbofeng 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
입력해야 할 값: SKILL_DECK_SKILLS_ROOT
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.0.0)은 6개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Backup Radar MCP
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Every Backup Radar v3 and v2 endpoint plus a local store that finds the backups nobody is watching.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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把散落在本机的 Agent Skills,变成模型看得见、用得上、也分享得出去的能力牌组。
Adapter for runtimes, MCP dynamic discovery, and share artifacts generated through agent conversation.
SkillDeck 是本地 Agent Skill 的适配、激活与分享工具。
它解决三个很具体的场景:
| 场景 | 为什么需要它 | SkillDeck 做什么 |
|---|---|---|
| 我有一组 Skill,想通过工具的方式接入 OpenAI Agent SDK。 | OpenAI 已把 SKILL.md 定义成可复用工作流,Agents SDK 也支持 local skills,但手写 schema、handler 和 stable id 很繁琐。 | Adapter 扫描、解析、校验 SKILL.md,生成 provider-neutral tools 和 runtime handlers,让同一套 Skills 可以接入不同 Agent runtime。 |
| 我有一组 Skill,想接到 Claude Code、Cursor 或其他 MCP host。 | 只给 list_skills / read_skill 不够,模型不一定知道复杂任务要先查本地 Skills。 | MCP + Skill Activation 把 Skills 暴露成 tools/resources,并通过 compact / guided / active 三种模式,让模型在任务里自己发现、搜索和加载 Skill。 |
| 我有一组 Skill,想发给同事、同行或社交平台看。 | 私有 Skill 往往含本地路径、secret、私有 URL;只发截图又无法搜索、下钻和复用。 | Share 通过 MCP 让 agent 生成完整分享页和双图,默认脱敏,可搜索、可下钻、可审阅再接入。 |
背景参考:OpenAI Skills guide、Skills in ChatGPT、Agents SDK tools、openai-agents-python #2906。
对应到产品能力,它做三件事:
| 主线 | 作用 | 结果 |
|---|---|---|
| Adapter | 扫描、解析、校验本地 SKILL.md,生成 stable id、provider-neutral tools 和 runtime handlers。 | 同一套 Skills 可接 OpenAI、Anthropic、OpenAI Agents SDK、本地 runtime。 |
| MCP | 把 Skills 暴露成 MCP tools/resources,并通过 Skill Activation 帮模型动态发现。 | 模型可以通过 skill_guide、use_skill_*、search_skills、read_skill 加载 Skill。 |
| Share | 你和 agent 说“帮我分享这套 Skills”,agent 通过 MCP 生成静态分享页和双图,默认脱敏。 | 适合朋友圈、小红书和同行交流,不暴露本地路径、secret 和私有 URL。 |
它不是公开 marketplace,也不是远程托管服务。用户的 Skill 目录仍然在本机。
默认的 list_skills / read_skill 能读 Skill,但模型不一定会主动调用。SkillDeck 增加三种模式,让模型更容易发现并加载本地 Skill。
| 模式 | 暴露内容 | 模型怎么发现 Skill | 适合场景 | 代价 |
|---|---|---|---|---|
compact | list_skills、search_skills、get_skill_info、read_skill、resources | 模型需要主动搜索或列目录 | 兼容旧行为、Skill 很多、工具列表要短 | 自动发现能力弱 |
guided | compact + skill_guide + MCP instructions | 模型看到 skill_guide 后获得使用指南 | 想提高发现概率,但不想每个 Skill 都变 tool | 仍依赖模型调用向导 |
active | guided + 最多 N 个 use_skill_ _ | 模型在 tools/list 阶段直接看到常用 Skill | 想最大化自动发现效果 | 工具数量增加 |
示例:
npx -y skill-deck mcp serve \
--skills ~/.skills
安装:
npm install skill-deck
第一步,选择一种 Skill Activation 模式安装 MCP。推荐先用默认 active:
三种命令的 MCP server 名都叫 skill-deck;切换模式时更新同名 server 即可。
# active:默认模式,常用 Skill 会直接出现在 tools/list
claude mcp add skill-deck \ -- npx -y skill-deck mcp serve \ --skills ~/.codex/skills
# guided:暴露 skill_guide,让模型先看分组和推荐入口
claude mcp add skill-deck \ -- npx -y skill-deck mcp serve \ --skills ~/.codex/skills \ --skill-mode guided
# compact:只暴露 list/search/info/read/resources,工具列表最短
claude mcp add skill-deck \ -- npx -y skill-deck mcp serve \ --skills ~/.codex/skills \ --skill-mode compact
Codex / 其他 MCP host 使用同一组 stdio 参数;如需切换模式,在 args 中追加 --skill-mode 和对应值:
{
"mcpServers": { "skill-deck": { "command": "npx", "args": [ "-y", "skill-deck", "mcp", "serve", "--skills", "~/.codex/skills" ] } } }
第二步,在 Claude / Codex 中确认 skill-deck 已连接。Claude Code 里输入:
/mcp
第三步,直接对 agent 说:
请使用 SkillDeck MCP 的 generate_skill_share 工具,为当前已加载的 ~/.codex/skills 生成一套可以分享给同行看的 Skill 工作流分享物。
需要指定输出目录时,再追加:
输出到 ~/skilldeck-shares/codex-skills-share,注意脱敏,并在完成后告诉我 index.html、cover.png、detail.png 和 manifest.json 的路径。
分享不是让你手写配置,也不是把私有 Skill 扔到公开市场。你只需要和 agent 对话:
帮我把 ~/.skills 这套 Skills 做成一个可以发给同行看的分享页和两张分享图,注意脱敏。
agent 会通过 SkillDeck 的 MCP Share 接口生成:
share/
index.html cover.png detail.png
index.html 是完整介绍页,支持搜索和下钻到 Skill 详情;cover.png 适合传播,detail.png 适合给同行看技术细节。默认会移除本地路径、secret 和私有 URL,reference 只展示路径,不读取文件内容。
实际生成效果:
compact / guided / active。skill_guide 和 use_skill_*。skill-deck。server.json + npm/stdio 元数据。更完整的在线文档见 skill.counterxing.top。
MIT