Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Toolbox for AI agent skills: scaffold, lint, pack, install, and serve SKILL.md skills
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.
필요한 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": {
"skillkit": {
"command": "uvx",
"args": [
"skillkit-cli"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add skillkit -- uvx skillkit-cli프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"skillkit": {
"command": "uvx",
"args": [
"skillkit-cli"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"skillkit": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"skillkit-cli"
]
}
}
}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 6일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 furkan708 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.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
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(1.0.2)은 2개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, zanadir
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ 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.
Find what a repository's CI is missing, and which security checks cannot fail the build.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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.