GitHub
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제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Provider agnostic skills implementation, with skills sourced from local paths or GitHub repositories
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.
GITHUB_TOKEN, SKILLS_FILE비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.
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": {
"tiger-skills": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@tigerdata/tiger-skills-mcp-server"
],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "your-value",
"SKILLS_FILE": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add tiger-skills --env GITHUB_TOKEN=your-value --env SKILLS_FILE=your-value -- npx -y @tigerdata/tiger-skills-mcp-server실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"tiger-skills": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@tigerdata/tiger-skills-mcp-server"
],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "your-value",
"SKILLS_FILE": "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": {
"tiger-skills": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@tigerdata/tiger-skills-mcp-server"
],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "your-value",
"SKILLS_FILE": "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.
SKILLS_FILE env이 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 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 timescale 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: GITHUB_TOKEN
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(0.1.4)은 11개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js, Docker도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Cloudflare MCP servers
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Emulate Claude Skills with any LLM via a Model Context Protocol (MCP) server.
Skills are modular components that enhance the capabilities of an MCP-compatible agent by providing specific functionalities, workflows, and domain expertise. They transform a general-purpose agent into a specialized agent equipped with procedural knowledge that no model can fully possess.
The goal is to be fully compatible with Anthropic's skill format. See their Agent Skills Spec and related documentation for more details.
An overview of the Skills spec
Skills are modular, self-contained packages that extend agent capabilities by providing specialized knowledge, workflows, and tools. Think of them as "onboarding guides" for specific domains or tasks—they transform the agent from a general-purpose agent into a specialized agent equipped with procedural knowledge that no model can fully possess.
Every skill consists of a required SKILL.md file and optional bundled resources:
skill-name/
├── SKILL.md (required) │ ├── YAML frontmatter metadata (required) │ │ ├── name: (required) │ │ └── description: (required) │ └── Markdown instructions (required) └── Bundled Resources (optional) ├── scripts/ - Executable code (Python/Bash/etc.) ├── references/ - Documentation intended to be loaded into context as needed └── assets/ - Files used in output (templates, icons, fonts, etc.)
Metadata Quality: The name and description in YAML frontmatter determine when the agent will use the skill. Be specific about what the skill does and when to use it. Use the third-person (e.g. "This skill should be used when..." instead of "Use this skill when...").
scripts/)Executable code (Python/Bash/etc.) for tasks that require deterministic reliability or are repeatedly rewritten.
scripts/rotate_pdf.py for PDF rotation tasksreferences/)Documentation and reference material intended to be loaded as needed into context to inform the agent's process and thinking.
references/finance.md for financial schemas, references/mnda.md for company NDA template, references/policies.md for company policies, references/api_docs.md for API specificationsassets/)Files not intended to be loaded into context, but rather used within the output the agent produces.
assets/logo.png for brand assets, assets/slides.pptx for PowerPoint templates, assets/frontend-template/ for HTML/React boilerplate, assets/font.ttf for typographySkills use a three-level loading system to manage context efficiently:
\*Unlimited because scripts can be executed without reading into context window.
SKILLS_FILE: Path to the YAML file configuring the set of skills. Default: ./skills.yamlSKILLS_TTL: Time (in milliseconds) to cache loaded skills. Default: 5 minutesThe set of skills is configured via a YAML file. Both local directories and GitHub repositories are supported. Config can point to individual skills or collections of skills.
local-directory-collection:
./skills directory.SKILL.md file.type: local_collection path: ./skills local-individual-skill:
./skills/skill-name directory.type: local path: ./path-to/individual/skill-name anthropic-github-collection:
SKILL.md file.type: github_collection repo: anthropics/skills
ignored_paths:
single-github-skill-example:
type: github repo: anthropics/claude-cookbooks path: ./skills/custom_skills/creating-financial-models
Skill names must be unique across all configured skills. Any duplicates will be ignored with a warning.
Individual clients can control the set of skills that are enabled, as well as the protocol(s) used, via parameters in the connection string.
enabled_skills: Comma-separated list of skill keys to enable. If not provided, all configured skills are enabled.disabled_skills: Comma-separated list of skill keys to disable. If not provided, no skills are disabled.tools=0: Disable all tools (for resource-only integration).resources=0: Disable all resources (for tool-only integration).http://tiger-skills-mcp-server/mcp?disabled_skills=foo,bar&resources=0
This MCP server (optionally) provides a subagent tool that can be used to break up complex tasks into smaller subtasks, each handled by its own agent instance. This is useful for tasks that require multiple steps, especially when those steps may require consuming large amounts of data in LLM context.
The subagent will automatically have access to the same set of skills as configured for the view skill tool, as well as the ability to (recursively) invoke further subagents. In addition, a mcp.yaml configuration file can be provided to specify additional tooling to be made available to the subagent.
If you do not wish to use subagents, you can set SUBAGENT_DISABLED=true in the environment to disable the tool.
Create a mcp.yaml file to specify additional tools for the subagent to have accessible. This file is read from the root directory by default, or you can specify a different path via the MCP_PATH environment variable.
Only the streamable HTTP transport is supported at this time.
pg_aiguide:
type: http url: https://mcp.tigerdata.com/docs
Cloning and running the server locally.
git clone git@github.com:timescale/tiger-skills-mcp-server.git
Run ./bun i to install dependencies and build the project. Use ./bun watch to rebuild on changes.
You will need a GitHub token with the correct scopes. Here is a direct link to create such a new token.
Create a .env file based on the .env.sample file.
cp .env.sample .env
Then update the GITHUB_TOKEN value in .env.
The MCP Inspector is a very handy to exercise the MCP server from a web-based UI.
./bun inspector
./bun watch http
| Field | Value |
|---|---|
| Transport Type | Streamable HTTP |
| URL | http://localhost:3001/mcp |
./bun watch stdio
| Field | Value |
|---|---|
| Transport Type | STDIO |
| Command | node |
| Arguments | dist/index.js |
Create/edit the file ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json to add an entry like the following, making sure to use the absolute path to your local tiger-skills-mcp-server project, and use a valid GitHub token.
{
"mcpServers": { "tiger-skills": { "command": "node", "args": [ "/absolute/path/to/tiger-skills-mcp-server/dist/index.js", "stdio" ], "env": { "GITHUB_TOKEN": "ghp_whatever" } } } }