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AI代码助手RAG技能智能推荐代码上下文开发者工具

项目简介

mcp-skillset是一个用Python编写的独立应用程序，旨在通过结合向量数据库和知识图谱的混合RAG（检索增强生成）方法，为AI代码助手提供智能、上下文感知的“技能”。与传统静态加载的技能不同，mcp-skillset支持在运行时动态发现和加载技能，并能根据您的项目工具链自动推荐相关技能，从而优化开发流程。它通过Model Context Protocol (MCP) 标准协议与AI客户端进行通信，确保安全、可扩展的上下文服务。

主要功能点

  • 零配置自动化: 'mcp-skillset setup' 命令能自动处理所有配置，包括下载模型、检测项目工具链、克隆技能仓库、构建索引和配置AI代理集成。
  • 智能项目感知: 自动检测您的项目所使用的编程语言（如Python, TypeScript, Rust, Go等）和框架，并基于此提供个性化技能推荐。
  • 动态技能发现: 利用向量相似度搜索和知识图谱，实现更精准、上下文感知的技能查找。
  • 多源技能管理: 支持从多个Git仓库获取技能，扩展可用技能的范围。
  • 按需加载: 技能只在需要时加载，而非在启动时全部加载，提高效率。
  • MCP原生集成: 完全遵循Model Context Protocol (MCP) 标准，提供一流的协议集成，方便与各类LLM客户端对接。
  • 增强安全性: 内置多层安全防御，包括提示注入检测、威胁分类和内容净化，保护系统免受恶意技能的侵害。

安装步骤

  • macOS/Linux (使用Homebrew，推荐): 
    brew tap bobmatnyc/tools
brew install mcp-skillset
  • 跨平台 (使用pipx，推荐): 
    pipx install mcp-skillset
  • 跨平台 (使用pip): 
    pip install mcp-skillset
  • 首次运行注意事项: 在首次运行任何需要索引的命令（例如 'mcp-skillset setup'）时，mcp-skillset将自动下载一个大约90MB的句子转换器模型 ('all-MiniLM-L6-v2') 用于语义搜索。这需要稳定的网络连接和大约2-5分钟的时间。模型会被缓存，后续运行无需再次下载。

MCP服务器配置

MCP客户端需要配置以下启动命令和参数，才能与mcp-skillset服务器建立连接。该配置以JSON格式提供给MCP客户端：

{
  "server_name": "MCP SkillSet",
  "command": ["mcp-skillset", "mcp"],
  "args": [],
  "description": "为AI代码助手提供动态的、由RAG驱动的上下文感知技能。",
  "transport": "stdio"
}
  • 'server_name': 服务器在客户端界面显示的名称。
  • 'command': 启动MCP服务器的可执行文件路径及命令。
  • 'args': 传递给启动命令的额外参数。
  • 'description': 服务器功能简介。
  • 'transport': 客户端与服务器通信使用的传输协议，这里是标准输入输出。

基本使用方法

  1. 初始化设置: 运行交互式设置向导，mcp-skillset将自动检测您的项目工具链、克隆技能仓库并构建索引。 
    mcp-skillset setup
    （首次运行将下载模型，请耐心等待。）
  2. 探索可用技能:
    • 获取个性化推荐 (根据项目): 'mcp-skillset recommend'
    • 搜索特定主题技能: 'mcp-skillset search "python testing patterns"'
    • 交互式浏览所有技能: 'mcp-skillset demo'
    • 查看特定技能详情: 'mcp-skillset info pytest-fixtures'
  3. 启动MCP服务器: 启动服务后，您的代码助手即可通过MCP协议访问这些技能。 
    mcp-skillset mcp
  4. 与AI代码助手集成 (例如Claude Code): 服务器启动后，技能将自动在支持MCP的AI代码助手中可用。您可以直接在助手中提问，例如：
    • “Python有哪些测试技能可用？”
    • “推荐我项目相关的技能。”
    • “使用'pytest-fixtures'技能帮助我编写更好的测试。”

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