Puter MCP
Puter MCP enables AI tools to interact with Puter: manage files, websites, workers, and more
作者提供的说明(英文原文)
Dynamically load Claude Code skills into AI agents without copying files.
我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。
选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。
通过 3/3 项检查 · 在你的电脑上运行
第一步:你用哪个 AI?
选择你用的应用,步骤会显示在下方。
可连接 Claude,但需要先准备
需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次) · 仅限电脑上的 Claude 应用(Windows 或 Mac),网页和手机不可用
SettingsDeveloperEdit Config
{
"mcpServers": {
"agent-skill-loader": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agent-skill-loader"
]
}
}
}用 Agent Skill Loader 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看✓ 如果 Claude 说正在使用 Agent Skill Loader,或回答中出现 Agent Skill Loader 的工具名称,就表示连接成功
菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同
ChatGPT 暂时无法连接 Agent Skill Loader
Agent Skill Loader 需要安装在你的电脑上,而 ChatGPT 只能连接在网上运行的服务器
可连接 Claude Code,但需要先准备
需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)
Mac:按 Command+空格,输入 Terminal · Windows:打开 PowerShell
claude mcp add agent-skill-loader -- npx -y agent-skill-loader应能看到 Agent Skill Loader 在列表中并显示已连接
用 Agent Skill Loader 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看✓ 如果 Claude Code 说正在使用 Agent Skill Loader,或回答中出现 Agent Skill Loader 的工具名称,就表示连接成功
菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同
可连接 Cursor,但需要先准备
需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)
用 Agent Skill Loader 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看✓ 如果 Cursor 说正在使用 Agent Skill Loader,或回答中出现 Agent Skill Loader 的工具名称,就表示连接成功
菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Cursor 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同
可连接 VS Code,但需要先准备
需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)
用 Agent Skill Loader 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看✓ 如果 VS Code 说正在使用 Agent Skill Loader,或回答中出现 Agent Skill Loader 的工具名称,就表示连接成功
菜单名称已于 2026年11月11日 对照 VS Code 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同
Claude Code
claude mcp add agent-skill-loader -- npx -y agent-skill-loaderClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"agent-skill-loader": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agent-skill-loader"
]
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"agent-skill-loader": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agent-skill-loader"
]
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"agent-skill-loader": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agent-skill-loader"
]
}
}
}这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。
依据这个服务器的连接方式和各应用自己的文档,检查于 2026年11月10日。
在你的电脑上运行,适用于
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。
我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月12日
注册名称已通过 GitHub 账户 back1ply 验证,该账户拥有此仓库
代码最后更新于昨天
使用 MIT
它在你的电脑上运行,没有互联网端点
在你的电脑上运行,改用本地设置
它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表
提问、分享技巧或报告无法使用。按“有帮助”数量排序。
还没有评价
与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。
它在 3 项适用的基础检查中通过了 3 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。
注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。
它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。
GitHub 仓库最后更新于昨天,最新版本(1.2.1)于27天前进入注册中心。
支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Node.js。
同一分类中有:Puter MCP, XcodeBuildMCP, XcodeBuildMCP
同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。
如何看卡片:↓ 每周下载量i★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i
Puter MCP enables AI tools to interact with Puter: manage files, websites, workers, and more
XcodeBuildMCP provides tools for Xcode project management, simulator management, and app utilities.
XcodeBuildMCP provides tools for Xcode project management, simulator management, and app utilities.
按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。
Agent Skill Loader is a Model Context Protocol (MCP) server that acts as a bridge between your static Claude Code Skills library and dynamic AI agents (like Claude Desktop, Cursor, or any MCP client).
It exposes skills both as MCP Prompts (slash commands, zero tool calls needed) and as MCP Tools (for programmatic use). Skills are auto-discovered from configured directories and stay live — add a new SKILL.md and the client is notified automatically.
listChanged notification fires when skills are added or removed (via file watcher).list_skills — scans configured skill directories, with optional search filter.read_skill — fetches the SKILL.md content.install_skill — copies a skill permanently to your project.manage_search_paths — add/remove skill directories at runtime.debug_info — diagnose configuration and path issues.npm install -g agent-skill-loader
Then register in .mcp.json:
"agent-skill-loader": {
"command": "agent-skill-loader" }
git clone https://github.com/back1ply/agent-skill-loader.git
cd agent-skill-loader npm install npm run build
Then register in .mcp.json:
"agent-skill-loader": {
"command": "node", "args": [" /build/index.js"] }
The server automatically detects its workspace and aggregates skill paths from:
%USERPROFILE%\.claude\plugins\cache (Standard location)skill-paths.json (Located in the project root)| Variable | Description |
|---|---|
MCP_SKILL_PATHS | JSON array or semicolon/comma-separated list of additional skill paths |
MCP_WORKSPACE_ROOT | Override auto-detected workspace root |
MCP_NO_WATCH | Set to 1 to disable the file watcher (useful in CI) |
You do not need to manually edit config files. Use the tool to manage paths at runtime:
manage_search_paths(operation="add", path="F:\\My\\Deep\\Skills")manage_search_paths(operation="remove", path="...")manage_search_paths(operation="list") creates/updates skill-paths.json.If your client supports MCP Prompts (Claude Desktop, Cursor, etc.), skills appear automatically as slash commands. Select a skill from the slash command menu to inject its content directly — no tool calls needed.
The agent has access to five tools:
list_skills(query?): Returns a JSON list of available skills. Optional query filters by name/description substring (case-insensitive).read_skill(skill_name): Returns the markdown instructions for a skill.install_skill(skill_name, target_path?): Copies the skill folder to .agent/skills/ . For security, target_path must be within the current workspace.manage_search_paths(operation, path?): Add, remove, or list skill search paths.debug_info(): Returns diagnostic information (paths, status, warnings)."I need to write a DAX measure but I'm not sure about the best practices."
The agent will automatically call list_skills, find writing-dax-measures, call read_skill, and answer with expert knowledge. Or the user can invoke the skill directly as a slash command.
If skills aren't being discovered, use debug_info() to see:
Example output:
{
"workspace_root": "C:/projects/agent-skill-loader", "search_paths": { "base": ["C:/Users/pc/.claude/plugins/cache"], "dynamic": ["F:/My/Skills"], "effective": ["C:/Users/pc/.claude/plugins/cache", "F:/My/Skills"] }, "path_status": [ { "path": "C:/Users/pc/.claude/plugins/cache", "exists": true, "readable": true }, { "path": "F:/My/Skills", "exists": false, "readable": false } ], "skills_found": 12, "warnings": [ { "path": "F:/My/Skills", "reason": "Directory does not exist" } ] }
src/index.ts: Main server logic (tools + prompts + watcher).src/utils.ts: Skill scanning, description extraction, prompt helpers, debounce.build/: Compiled JavaScript output.package.json: Dependencies (@modelcontextprotocol/sdk, chokidar, zod).To add new skills, add a folder with a SKILL.md file to one of the watched directories. The server picks them up automatically and sends a listChanged notification — no restart required.