Laviya Agent Skills
概览
作者提供的说明(英文原文)
Laviya AI Orchestration MCP runtime for IDE and agent integrations.
它能帮你做什么
我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。
- 连接方式: 在你的电脑上运行
- 传输方式: stdio
- 分类: 开发者工具
- 你需要填写:LAVIYA_API_KEY
安装
选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。
通过 2/2 项检查 · 在你的电脑上运行
第一步:你用哪个 AI?
选择你用的应用,步骤会显示在下方。
可连接 Claude,但需要先准备
需要 Laviya Agent Skills 的密钥(在开发者网站注册,可能收费) · 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次) · 仅限电脑上的 Claude 应用(Windows 或 Mac),网页和手机不可用
打开电脑版 Claude 应用的设置文件
SettingsDeveloperEdit Config
粘贴这些设置并保存文件
{ "mcpServers": { "laviya-agent-skills": { "command": "npx", "args": [ "-y", "laviya-mcp-server" ], "env": { "LAVIYA_API_KEY": "your-value", "LAVIYA_BASE_URL": "your-value", "LAVIYA_AGENT_UID": "your-value", "LAVIYA_LOG_LEVEL": "your-value", "LAVIYA_GLOBAL_CONFIG_PATH": "your-value" } } } }只把密钥粘贴到应用的输入框里,不要粘贴到聊天中或发给任何人
退出 Claude 再重新打开
试一试
用 Laviya Agent Skills 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看✓ 如果 Claude 说正在使用 Laviya Agent Skills,或回答中出现 Laviya Agent Skills 的工具名称,就表示连接成功
菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同
ChatGPT 暂时无法连接 Laviya Agent Skills
Laviya Agent Skills 需要安装在你的电脑上,而 ChatGPT 只能连接在网上运行的服务器
你可以改用这些方式
A · 使用能连接 Laviya Agent Skills 的应用
- 需要 Laviya Agent Skills 的密钥(在开发者网站注册,可能收费) · 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次) · 仅限电脑上的 Claude 应用(Windows 或 Mac),网页和手机不可用
- 需要 Laviya Agent Skills 的密钥(在开发者网站注册,可能收费) · 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)
- 需要 Laviya Agent Skills 的密钥(在开发者网站注册,可能收费) · 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)
- 需要 Laviya Agent Skills 的密钥(在开发者网站注册,可能收费) · 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)
B · 开发者工具 类中能连接 ChatGPT 的其他服务器
从同类中使用较多的里挑选,仅限用地址即可连接、无需密钥的
- Sentry✓ ChatGPT
- Front-End Checklist✓ ChatGPT
- Compiler Explorer✓ ChatGPT
可连接 Claude Code,但需要先准备
需要 Laviya Agent Skills 的密钥(在开发者网站注册,可能收费) · 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)
注册并创建 Laviya Agent Skills 的密钥
打开开发者网站,注册账户并创建 API 密钥,下一步要用。可能收费。
获取密钥的方法见下方开发者的 README
打开终端
Mac:按 Command+空格,输入 Terminal · Windows:打开 PowerShell
粘贴这条命令并按 Enter
claude mcp add laviya-agent-skills --env LAVIYA_API_KEY=your-value --env LAVIYA_BASE_URL=your-value --env LAVIYA_AGENT_UID=your-value --env LAVIYA_LOG_LEVEL=your-value --env LAVIYA_GLOBAL_CONFIG_PATH=your-value -- npx -y laviya-mcp-server按 Enter 前,把“your-value”改成你的密钥
只把密钥粘贴到应用的输入框里,不要粘贴到聊天中或发给任何人
在 Claude Code 中输入 /mcp
应能看到 Laviya Agent Skills 在列表中并显示已连接
试一试
用 Laviya Agent Skills 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看✓ 如果 Claude Code 说正在使用 Laviya Agent Skills,或回答中出现 Laviya Agent Skills 的工具名称,就表示连接成功
菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同
可连接 Cursor,但需要先准备
需要 Laviya Agent Skills 的密钥(在开发者网站注册,可能收费) · 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)
注册并创建 Laviya Agent Skills 的密钥
打开开发者网站,注册账户并创建 API 密钥,下一步要用。可能收费。
获取密钥的方法见下方开发者的 README
填写你的密钥
在 Laviya Agent Skills 的设置中,LAVIYA_API_KEY, LAVIYA_BASE_URL, LAVIYA_AGENT_UID, LAVIYA_LOG_LEVEL, LAVIYA_GLOBAL_CONFIG_PATH 还是空的,填入你的密钥并保存
只把密钥粘贴到应用的输入框里,不要粘贴到聊天中或发给任何人
在 Cursor 中以 Agent 模式打开 AI 聊天
试一试
用 Laviya Agent Skills 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看✓ 如果 Cursor 说正在使用 Laviya Agent Skills,或回答中出现 Laviya Agent Skills 的工具名称,就表示连接成功
菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Cursor 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同
可连接 VS Code,但需要先准备
需要 Laviya Agent Skills 的密钥(在开发者网站注册,可能收费) · 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)
注册并创建 Laviya Agent Skills 的密钥
打开开发者网站,注册账户并创建 API 密钥,下一步要用。可能收费。
获取密钥的方法见下方开发者的 README
填写你的密钥
在 Laviya Agent Skills 的设置中,LAVIYA_API_KEY, LAVIYA_BASE_URL, LAVIYA_AGENT_UID, LAVIYA_LOG_LEVEL, LAVIYA_GLOBAL_CONFIG_PATH 还是空的,填入你的密钥并保存
只把密钥粘贴到应用的输入框里,不要粘贴到聊天中或发给任何人
在 VS Code 中以 Agent 模式打开 AI 聊天
试一试
用 Laviya Agent Skills 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看✓ 如果 VS Code 说正在使用 Laviya Agent Skills,或回答中出现 Laviya Agent Skills 的工具名称,就表示连接成功
菜单名称已于 2026年11月11日 对照 VS Code 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同
开发者专用:终端命令和 JSON 设置
安装在电脑上
Claude Code
claude mcp add laviya-agent-skills --env LAVIYA_API_KEY=your-value --env LAVIYA_BASE_URL=your-value --env LAVIYA_AGENT_UID=your-value --env LAVIYA_LOG_LEVEL=your-value --env LAVIYA_GLOBAL_CONFIG_PATH=your-value -- npx -y laviya-mcp-serverClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"laviya-agent-skills": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"laviya-mcp-server"
],
"env": {
"LAVIYA_API_KEY": "your-value",
"LAVIYA_BASE_URL": "your-value",
"LAVIYA_AGENT_UID": "your-value",
"LAVIYA_LOG_LEVEL": "your-value",
"LAVIYA_GLOBAL_CONFIG_PATH": "your-value"
}
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"laviya-agent-skills": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"laviya-mcp-server"
],
"env": {
"LAVIYA_API_KEY": "your-value",
"LAVIYA_BASE_URL": "your-value",
"LAVIYA_AGENT_UID": "your-value",
"LAVIYA_LOG_LEVEL": "your-value",
"LAVIYA_GLOBAL_CONFIG_PATH": "your-value"
}
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"laviya-agent-skills": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"laviya-mcp-server"
],
"env": {
"LAVIYA_API_KEY": "your-value",
"LAVIYA_BASE_URL": "your-value",
"LAVIYA_AGENT_UID": "your-value",
"LAVIYA_LOG_LEVEL": "your-value",
"LAVIYA_GLOBAL_CONFIG_PATH": "your-value"
}
}
}
}需要你填写的值
LAVIYA_API_KEY机密 必填 envLaviya API key used for MCP runtime authentication.LAVIYA_BASE_URLenvOptional base URL override for the Laviya API endpoint.LAVIYA_AGENT_UIDenvOptional agent UID override for execution orchestration.LAVIYA_LOG_LEVELenvOptional log level override (debug|info|warn|error).LAVIYA_GLOBAL_CONFIG_PATHenvOptional path override for global runtime config (useful in sandboxed environments where home directory is not readable).
这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。
一览
哪些应用可以使用它
依据这个服务器的连接方式和各应用自己的文档,检查于 2026年11月10日。
在你的电脑上运行,适用于
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
它能做什么
它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。
基础检查i
我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月11日
- ✓ 通过
作者与仓库一致
注册名称已通过 GitHub 账户 kartegagithub 验证,该账户拥有此仓库
- ✓ 通过
仍在维护
代码最后更新于昨天
- … 尚未检查
有许可证
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
- – 不适用
端点有响应
它在你的电脑上运行,没有互联网端点
- – 不适用
使用 OAuth 登录
在你的电脑上运行,改用本地设置
- … 尚未检查
工具描述中没有隐藏指令
它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表
讨论
提问、分享技巧或报告无法使用。按“有帮助”数量排序。
用户评价
还没有评价
与“开发者工具”中的其他服务器比较i
- 星标数多于此分类中其他 5747 个服务器的 0%
- 发布到注册中心的时间比此分类中其他 5747 个服务器的 77% 更新
- 基础检查结果等于或优于此分类中其他 5747 个服务器的 100%
与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。
常见问题
Laviya Agent Skills 安全吗?
它在 2 项适用的基础检查中通过了 2 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。
它需要哪些密钥或代码?
你需要填写:LAVIYA_API_KEY
它在我的电脑上运行还是在云端?
它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。
它还在维护吗?
GitHub 仓库最后更新于昨天,最新版本(0.1.32)于5天前进入注册中心。
哪些应用可以使用它?
支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Node.js。
有什么可以替代它?
同一分类中有:REA, Netdata, Front-End Checklist
替代选择
同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。
如何看卡片:↓ 每周下载量i★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i
Netdata
Real-time infrastructure monitoring with metrics, logs, alerts, and ML-based anomaly detection.
Front-End Checklist
Review frontend code and live pages against 386 quality-gated web development rules.
作者的 README
打开 README
按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。
Laviya Agent Skills
Laviya Agent Skills is a repository of reusable orchestration assets for IDE and agent integrations. It provides a production-oriented MCP runtime, shared orchestration prompt assets, and client-specific artifacts for tools such as Cursor and Claude.
Packages
laviya-agent-skills: reusable prompt, rule, and skill asset bundle for Node-based toolinglaviya-mcp-server: stdio MCP runtime published frommcp/
What Is Included
core/: shared orchestration prompt assetsmcp/: TypeScript MCP runtime scaffold (laviya-mcp-server)cursor/: Cursor rule artifactsclaude/: Claude skill artifacts (SKILL.mdfor orchestration,laviya-delivery-cycle/SKILL.mdfor the user-driven delivery cycle,laviya-prd-intake/SKILL.mdfor turning a PRD into Laviya work)docs/: setup, npm publishing, and end-user onboarding guides (docs/examples/: an example PRD)
Repository Structure
laviya-agent-skills/
core/ mcp/ src/ examples/ README.md cursor/ claude/ docs/ Setup.md MCPServerPublish.md InstallationAndUsage.md
Quick Start
cd mcp
npm install npm run typecheck npm run build npm run dev
Required environment variable:
LAVIYA_API_KEY
Install the Claude Code skills
Claude Code loads a skill only from a skills folder, one folder per skill named after the skill, with the file named SKILL.md:
| Skill | Source file in this repository | Install to (personal, all projects) | Or (one project only) |
|---|---|---|---|
laviya-orchestrator (orchestration runs) | mcp/examples/claude/SKILL.md | ~/.claude/skills/laviya-orchestrator/SKILL.md | /.claude/skills/laviya-orchestrator/SKILL.md |
laviya-delivery-cycle (verify a work list, create tasks, report Ready for deploy) | claude/laviya-delivery-cycle/SKILL.md | ~/.claude/skills/laviya-delivery-cycle/SKILL.md | /.claude/skills/laviya-delivery-cycle/SKILL.md |
laviya-prd-intake (turn a PRD into epics, stories, tasks, sprints and test cases; example PRD: docs/examples/prd-order-export.md) | claude/laviya-prd-intake/SKILL.md | ~/.claude/skills/laviya-prd-intake/SKILL.md | /.claude/skills/laviya-prd-intake/SKILL.md |
The paths in the second column are where the files live in this repository, not where Claude Code looks for them. A file in ~/.claude/laviya-delivery-cycle/ (without skills) or directly in ~/.claude/ is ignored.
Windows (PowerShell, from the repository root):
New-Item -ItemType Directory -Force "$HOME\.claude\skills\laviya-orchestrator", "$HOME\.claude\skills\laviya-delivery-cycle", "$HOME\.claude\skills\laviya-prd-intake" | Out-Null
Copy-Item mcp\examples\claude\SKILL.md "$HOME\.claude\skills\laviya-orchestrator\SKILL.md" Copy-Item claude\laviya-delivery-cycle\SKILL.md "$HOME\.claude\skills\laviya-delivery-cycle\SKILL.md" Copy-Item claude\laviya-prd-intake\SKILL.md "$HOME\.claude\skills\laviya-prd-intake\SKILL.md"
macOS / Linux (from the repository root):
mkdir -p ~/.claude/skills/laviya-orchestrator ~/.claude/skills/laviya-delivery-cycle ~/.claude/skills/laviya-prd-intake
cp mcp/examples/claude/SKILL.md ~/.claude/skills/laviya-orchestrator/SKILL.md cp claude/laviya-delivery-cycle/SKILL.md ~/.claude/skills/laviya-delivery-cycle/SKILL.md cp claude/laviya-prd-intake/SKILL.md ~/.claude/skills/laviya-prd-intake/SKILL.md
Check: start a new Claude Code session and run /skills; laviya-orchestrator, laviya-delivery-cycle and laviya-prd-intake must be listed. Copy the files again after updating this repository. The Laviya MCP tools also work without the skills; the skills add the step-by-step rules.
Installable Asset Package
Install the reusable asset bundle:
npm install laviya-agent-skills
Example usage:
import { assets, resolveAssetPath } from "laviya-agent-skills";
import { readFileSync } from "node:fs";
const cursorRule = readFileSync(assets.cursorRule, "utf8"); const orchestratorPrompt = readFileSync(resolveAssetPath("orchestratorSystemPrompt"), "utf8");
Documentation Index
- Runtime architecture and implementation:
mcp/README.md - Developer setup guide:
docs/Setup.md - NPM publishing guide:
docs/MCPServerPublish.md - End-user installation and usage:
docs/InstallationAndUsage.md - Client-specific MCP setup (Codex, VS Code, Antigravity, Claude):
docs/InstallationAndUsage.md
Runtime Overview
The MCP runtime follows a global-runtime plus project-local-config model:
- machine-level runtime installation
- repository-level project configuration (
.laviya/project.jsonor.laviya.json) - runtime-enforced lifecycle mechanics (validation, retries, idempotency, and structured logging)
Current MCP tool set includes both orchestration and local-direct task feed flows:
laviya_helplaviya_feed_tasklaviya_get_local_work_statuslaviya_cancel_local_worklaviya_add_task_commentlaviya_list_projectslaviya_list_taskslaviya_create_taskslaviya_start_delivery_runlaviya_get_tasklaviya_upload_task_filelaviya_update_task_descriptionlaviya_assign_tasklaviya_list_sprintslaviya_create_sprintlaviya_assign_tasks_to_sprintlaviya_list_task_linkslaviya_add_task_linklaviya_remove_task_linklaviya_list_test_caseslaviya_create_test_caseslaviya_report_test_resultlaviya_list_wikislaviya_get_wikilaviya_create_wikilaviya_update_wikilaviya_start_task_worklaviya_complete_task_worklaviya_get_my_worklaviya_start_executionlaviya_complete_executionlaviya_report_token_usagelaviya_diagnostics
All tools return API envelope JSON text in the shape: { HasFailed, Messages, Data }.
Work items may include a backend-defined ExecutionPolicy. Analysis and review policies are read-only: agents must not implement changes, and enforced policies require a truthful completion executionEvidence.
For full architecture details and file-level scaffolding, refer to mcp/README.md.