Skulto MCP 服务器

使用说明

• 项目简介

  • Skulto 提供一个 MCP 服务器，用于通过标准输入输出（stdio）与 Claude Code 等 MCP 客户端进行 JSON-RPC 通信，向 AI 助手暴露技能库的数据、可执行工具以及可渲染的 Prompt 模板等能力。
  • 服务器核心职责包括：托管和管理 Resources（技能资源）、注册和执行 Tools（工具）、定义和渲染 Prompts（提示模板），并实现会话管理与能力声明，支持多种传输协议（如 Stdio、SSE、WebSocket）的扩展接入。

• 主要功能点

  • 资源管理与数据访问：暴露技能、元数据与内容的访问入口，便于 LLM 客户端检索与渲染。
  • 工具注册与执行：提供对外部工具的注册、调用和结果获取能力，方便 LLM 调用外部功能。
  • Prompt 模板定义与渲染：定义可定制的提示模板，支持 LLM 交互模式的灵活配置。
  • MCP 协议实现：通过 JSON-RPC 2.0 的请求/响应处理实现与客户端的标准化通信。
  • 会话与能力声明：服务器端负责会话管理、能力声明以及对多传输协议的初步支持扩展。
  • 传输协议扩展：当前实现以 stdio 为核心，未来可扩展至 SSE、WebSocket 等传输通道。

• 安装步骤

  • 构建 MCP 服务器二进制：
    • 在项目根目录执行：go build ./cmd/skulto-mcp
  • 运行服务器：
    • 直接执行生成的二进制文件，例如：./skulto-mcp
  • 运行环境准备（可选）：
    • 确保 Go 1.25+ 环境可用
    • 根据需要设置环境变量，例如 OpenAI、Anthropic、OpenRouter 等 API key，或本地调试所需的数据库、日志路径等
  • Claude Code 集成配置（在 Claude 的设置中添加 MCP 服务）：
    • 将 Skulto MCP 服务注册为一个 MCP 服务器源， Claude Code 将通过该服务访问技能库、资源、工具和 Prompts。

• 服务器配置（JSON 配置示例，供 MCP 客户端使用） 说明：MCP 客户端需要在自己的配置中注册服务器，指定启动命令及传输类型。下面给出一份与仓库实现相符的示意配置。请勿直接在代码中使用，以下为可直接提交给 MCP 客户端的配置信息格式与字段说明。

{ "server_name": "skulto", "command": "/usr/local/bin/skulto-mcp", // 运行时实际路径，确保可执行 "args": [], // 若无额外参数，保持空数组 "type": "stdio" // 传输协议类型，当前实现基于标准输入输出 }

配置要点说明

• server_name: MCP 服务在客户端的标识名称，便于区分和管理。

• command: 启动 MCP 服务的命令路径，需指向 skulto-mcp 二进制。

• args: 运行命令的附加参数（如果没有则为空数组）。

• type: 通信传输类型，当前实现为 stdio，后续可扩展为 SSE 或 WebSocket 等。

• 基本使用方法

  • 客户端接入
    • 在 MCP 客户端（如 Claude Code）中，将上述服务器配置加入到 MCP 服务器列表中，确保服务器可通过标准输入/输出进行通信。
  • 使用流程
    • 客户端通过 MCP 调用 Skulto 的能力，能够执行以下操作：
      • 查询并检索技能资源、获取技能元数据
      • 列出并浏览可安装的技能
      • 触发技能的安装、卸载及管理
      • 调用工具执行外部功能
      • 获取 Prompts 的内容与渲染结果
  • 日常使用
    • 通过 MCP 客户端对 Skulto 提供的资源执行读取、浏览、安装等操作，客户端将通过 JSON-RPC 与服务器交互，服务器返回结构化的 JSON-RPC 响应或通知。

• 备注

  • Skulto 的 MCP 服务器当前实现以 stdio 为主要传输通道，便于在本地集成到 Claude Code 等工具的工作流中。
  • 若后续需要扩展传输协议，可参考 README 中提到的多传输协议能力，并在服务器端扩展相应的监听和请求处理逻辑。

4. 关键词 技能管理, 资源访问, 外部工具调用, 上下文模板, LLM 集成

5. 分类ID 6