Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Expose local Agent Skills as adapter tools, MCP resources, MCP tools, and share artifacts.
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.
SKILL_DECK_SKILLS_ROOT필요한 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": {
"skill-deck": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"skill-deck"
],
"env": {
"SKILL_DECK_SKILLS_ROOT": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add skill-deck --env SKILL_DECK_SKILLS_ROOT=your-value -- npx -y skill-deck실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"skill-deck": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"skill-deck"
],
"env": {
"SKILL_DECK_SKILLS_ROOT": "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": {
"skill-deck": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"skill-deck"
],
"env": {
"SKILL_DECK_SKILLS_ROOT": "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.
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 xingbofeng 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: SKILL_DECK_SKILLS_ROOT
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(1.0.0)은 6개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Zoo 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
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.
An MCP server that provides access to the Zoo API for various CAD operations and tools.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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把散落在本机的 Agent Skills,变成模型看得见、用得上、也分享得出去的能力牌组。
Adapter for runtimes, MCP dynamic discovery, and share artifacts generated through agent conversation.
SkillDeck 是本地 Agent Skill 的适配、激活与分享工具。
它解决三个很具体的场景:
| 场景 | 为什么需要它 | SkillDeck 做什么 |
|---|---|---|
| 我有一组 Skill,想通过工具的方式接入 OpenAI Agent SDK。 | OpenAI 已把 SKILL.md 定义成可复用工作流,Agents SDK 也支持 local skills,但手写 schema、handler 和 stable id 很繁琐。 | Adapter 扫描、解析、校验 SKILL.md,生成 provider-neutral tools 和 runtime handlers,让同一套 Skills 可以接入不同 Agent runtime。 |
| 我有一组 Skill,想接到 Claude Code、Cursor 或其他 MCP host。 | 只给 list_skills / read_skill 不够,模型不一定知道复杂任务要先查本地 Skills。 | MCP + Skill Activation 把 Skills 暴露成 tools/resources,并通过 compact / guided / active 三种模式,让模型在任务里自己发现、搜索和加载 Skill。 |
| 我有一组 Skill,想发给同事、同行或社交平台看。 | 私有 Skill 往往含本地路径、secret、私有 URL;只发截图又无法搜索、下钻和复用。 | Share 通过 MCP 让 agent 生成完整分享页和双图,默认脱敏,可搜索、可下钻、可审阅再接入。 |
背景参考:OpenAI Skills guide、Skills in ChatGPT、Agents SDK tools、openai-agents-python #2906。
对应到产品能力,它做三件事:
| 主线 | 作用 | 结果 |
|---|---|---|
| Adapter | 扫描、解析、校验本地 SKILL.md,生成 stable id、provider-neutral tools 和 runtime handlers。 | 同一套 Skills 可接 OpenAI、Anthropic、OpenAI Agents SDK、本地 runtime。 |
| MCP | 把 Skills 暴露成 MCP tools/resources,并通过 Skill Activation 帮模型动态发现。 | 模型可以通过 skill_guide、use_skill_*、search_skills、read_skill 加载 Skill。 |
| Share | 你和 agent 说“帮我分享这套 Skills”,agent 通过 MCP 生成静态分享页和双图,默认脱敏。 | 适合朋友圈、小红书和同行交流,不暴露本地路径、secret 和私有 URL。 |
它不是公开 marketplace,也不是远程托管服务。用户的 Skill 目录仍然在本机。
默认的 list_skills / read_skill 能读 Skill,但模型不一定会主动调用。SkillDeck 增加三种模式,让模型更容易发现并加载本地 Skill。
| 模式 | 暴露内容 | 模型怎么发现 Skill | 适合场景 | 代价 |
|---|---|---|---|---|
compact | list_skills、search_skills、get_skill_info、read_skill、resources | 模型需要主动搜索或列目录 | 兼容旧行为、Skill 很多、工具列表要短 | 自动发现能力弱 |
guided | compact + skill_guide + MCP instructions | 模型看到 skill_guide 后获得使用指南 | 想提高发现概率,但不想每个 Skill 都变 tool | 仍依赖模型调用向导 |
active | guided + 最多 N 个 use_skill_ _ | 模型在 tools/list 阶段直接看到常用 Skill | 想最大化自动发现效果 | 工具数量增加 |
示例:
npx -y skill-deck mcp serve \
--skills ~/.skills
安装:
npm install skill-deck
第一步,选择一种 Skill Activation 模式安装 MCP。推荐先用默认 active:
三种命令的 MCP server 名都叫 skill-deck;切换模式时更新同名 server 即可。
# active:默认模式,常用 Skill 会直接出现在 tools/list
claude mcp add skill-deck \ -- npx -y skill-deck mcp serve \ --skills ~/.codex/skills
# guided:暴露 skill_guide,让模型先看分组和推荐入口
claude mcp add skill-deck \ -- npx -y skill-deck mcp serve \ --skills ~/.codex/skills \ --skill-mode guided
# compact:只暴露 list/search/info/read/resources,工具列表最短
claude mcp add skill-deck \ -- npx -y skill-deck mcp serve \ --skills ~/.codex/skills \ --skill-mode compact
Codex / 其他 MCP host 使用同一组 stdio 参数;如需切换模式,在 args 中追加 --skill-mode 和对应值:
{
"mcpServers": { "skill-deck": { "command": "npx", "args": [ "-y", "skill-deck", "mcp", "serve", "--skills", "~/.codex/skills" ] } } }
第二步,在 Claude / Codex 中确认 skill-deck 已连接。Claude Code 里输入:
/mcp
第三步,直接对 agent 说:
请使用 SkillDeck MCP 的 generate_skill_share 工具,为当前已加载的 ~/.codex/skills 生成一套可以分享给同行看的 Skill 工作流分享物。
需要指定输出目录时,再追加:
输出到 ~/skilldeck-shares/codex-skills-share,注意脱敏,并在完成后告诉我 index.html、cover.png、detail.png 和 manifest.json 的路径。
分享不是让你手写配置,也不是把私有 Skill 扔到公开市场。你只需要和 agent 对话:
帮我把 ~/.skills 这套 Skills 做成一个可以发给同行看的分享页和两张分享图,注意脱敏。
agent 会通过 SkillDeck 的 MCP Share 接口生成:
share/
index.html cover.png detail.png
index.html 是完整介绍页,支持搜索和下钻到 Skill 详情;cover.png 适合传播,detail.png 适合给同行看技术细节。默认会移除本地路径、secret 和私有 URL,reference 只展示路径,不读取文件内容。
实际生成效果:
compact / guided / active。skill_guide 和 use_skill_*。skill-deck。server.json + npm/stdio 元数据。更完整的在线文档见 skill.counterxing.top。
MIT