Server data from the Official MCP Registry
Expose local Agent Skills as adapter tools, MCP resources, MCP tools, and share artifacts.
Expose local Agent Skills as adapter tools, MCP resources, MCP tools, and share artifacts.
SkillDeck is a skill adapter and MCP server with reasonable security architecture but has some notable concerns. The server properly uses environment variables for configuration and performs file I/O within scoped directories. However, there are significant issues with arbitrary file system access via user-provided paths, insufficient input validation on critical parameters, and the use of Puppeteer for rendering which introduces browser sandbox complexity. The codebase lacks explicit authentication, relying instead on local file system access control. Supply chain analysis found 5 known vulnerabilities in dependencies (1 critical, 3 high severity). Package verification found 1 issue.
6 files analyzed · 15 issues found
Security scores are indicators to help you make informed decisions, not guarantees. Always review permissions before connecting any MCP server.
This plugin requests these system permissions. Most are normal for its category.
Set these up before or after installing:
Environment variable: SKILL_DECK_SKILLS_ROOT
Add this to your MCP configuration file:
{
"mcpServers": {
"io-github-xingbofeng-skill-deck": {
"env": {
"SKILL_DECK_SKILLS_ROOT": "your-skill-deck-skills-root-here"
},
"args": [
"-y",
"skill-deck"
],
"command": "npx"
}
}
}From the project's GitHub README.
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_<safe_name>_<short_id> | 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。
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