Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
作者による説明(英語の原文)
Toolbox for AI agent skills: scaffold, lint, pack, install, and serve SKILL.md skills
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"skillkit": {
"command": "uvx",
"args": [
"skillkit-cli"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add skillkit -- uvx skillkit-cliプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"skillkit": {
"command": "uvx",
"args": [
"skillkit-cli"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"skillkit": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"skillkit-cli"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント furkan708 で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.0.2)がレジストリに届いたのは2 か月前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Python MCP
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
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.
Local-only Python MCP server for the Files.com API.
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
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.