Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Descripción del creador (original en inglés)
Toolbox for AI agent skills: scaffold, lint, pack, install, and serve SKILL.md skills
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Necesitas
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"skillkit": {
"command": "uvx",
"args": [
"skillkit-cli"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add skillkit -- uvx skillkit-cliPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"skillkit": {
"command": "uvx",
"args": [
"skillkit-cli"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"skillkit": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"skillkit-cli"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub furkan708, dueña del repo
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (1.0.2) llegó al registro hace 2 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.
En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, sync. labs
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
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.
Lipsync videos, dub them into other languages, make talking videos and open sync. Studio.
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
The toolbox for AI agent skills. Scaffold, lint, pack, and install SKILL.md skills — and serve your whole skill library to Claude Code, Cursor, and any MCP client with a built-in Model Context Protocol server.
Community audits found that the overwhelming majority of published
SKILL.md files carry at least one "skill smell" — and a large share leak
secrets. skillkit catches those before you ship.
Deep docs: Usage guide — lint rules reference, MCP patterns, CI usage · Architecture · Contributing · Changelog · Security
~/.claude/skills (or your own directory)list_skills, read_skill, and lint_skill tools to any client# run without installing (uvx — pulls from PyPI on demand)
uvx --from skillkit-cli skillkit lint ./skills
skillkit command)pipx install skillkit-cli
git clone https://github.com/furkan708/skillkit.git cd skillkit && pip install .
skillkit new commit-writer -d "Writes conventional commit messages from staged diffs. Use when the user asks to commit changes."
skillkit lint commit-writer
skillkit pack commit-writer # → commit-writer.zip
skillkit install ./commit-writer # → ~/.claude/skills/commit-writer
Add skillkit to any MCP client config — Claude Code, Cursor, Windsurf, and every other MCP-compatible agent:
{
"mcpServers": { "skillkit": { "command": "skillkit", "args": ["mcp"] } } }
Your agent can now discover and read every installed skill on demand:
| Tool | What it does |
|---|---|
list_skills | Discover installed skills with names + descriptions |
read_skill | Load the full SKILL.md instructions of one skill |
lint_skill | Validate a skill and get its quality score |
| Rule | Severity | Check |
|---|---|---|
| SEC001 | error | Leaked secrets: GitHub/AWS/OpenAI/Slack tokens, private keys, hardcoded credentials |
| SKILL001 | error | Invalid name: charset, length ≤ 64, reserved words (anthropic, claude) |
| SKILL002 | error | name does not match the folder name |
| SKILL003 | error | description longer than 1,024 characters |
| SKILL009 | error | metadata is not a string→string map |
| SKILL004 | warn | Vague description (won't trigger — describe *what* and *when*) |
| SKILL005 | warn | Body over ~500 lines (move detail into references/) |
| SKILL007 | warn | Folder typos: script/, reference/, docs/… |
| SKILL006 | · info | Very thin body — add steps and examples |
| SKILL008 | · info | Unknown frontmatter fields |
Every run ends with a 0–100 score and a letter grade, so you know when a skill is ready to publish.
skillkit new <name> -d <description> [--dir DIR] scaffold a skill
skillkit lint [--json] [--strict] validate a skill skillkit pack [-o FILE.zip] zip for upload skillkit install [--agent claude|project] [--dir DIR] skillkit list [--agent ...] [--dir DIR] [--json] show installed skills skillkit remove [--dir DIR] uninstall a skill skillkit mcp [--dir DIR] serve skills over MCP
Built on the open Agent Skills specification — the same format supported by 40+ platforms including Claude, OpenAI Codex, and GitHub Copilot.
pip install pytest
pytest -v
skillkit/
├── skillkit/ │ ├── frontmatter.py # minimal YAML frontmatter parser │ ├── model.py # skill loading (Agent Skills spec) │ ├── linter.py # rules, security smells, 0-100 score │ ├── scaffold.py # new + pack │ ├── installer.py # install / list / remove (folder or git) │ ├── mcp_server.py # zero-dependency MCP stdio server │ └── cli.py # command-line interface └── tests/
skillkit search — search community skill registriesskillkit doctor — prompt-injection heuristics *(planned, not implemented yet)*MIT — see the LICENSE file for details.