codex-skills-mcp

codex-skills-mcp

MCP server that enables AI programming tools to search, read, and use a remote library of 180+ professional development skills, with incremental caching and network acceleration for fast access.

Category
访问服务器

README

codex-skills-mcp

🧠 Codex-Skills 技能库的 MCP (Model Context Protocol) Server — 让任意 AI 编程工具都能检索、阅读和使用 180+ 专业技能。

这是什么

一个独立的 MCP Server,为 codex-skills 技能库提供标准化的 AI 工具接入协议。

  • 无需先下载全部技能文件:启动只拉取轻量清单(约 108KB),技能全文按需加载;
  • 180+ 技能、14 个分类:技能库由专家在远端持续维护,用户端零操作;
  • 内置国内网络加速:自动回退链,国内网络免翻墙可用。
特性 说明
6 个 MCP Tools search_skills, read_skill, load_skill_file, list_skill_files, list_categories, plan_workflow
三层渐进加载 检索(~500 tokens) → 阅读(~5K tokens) → 深入(按需)
中文搜索优化 CJK bigram 分词 + Leading Words 权重
零外部 AI 依赖 纯关键词搜索,不需要 embedding 模型
双传输模式 stdio(本地)+ HTTP(远程)
自动网络加速 GitHub 直连 → jsDelivr → gh-proxy.com → ghfast.top 四级回退
增量缓存 技能文件按大小比对断点续传,重复使用不重复下载

快速开始

1. 远程模式(默认,零配置,推荐)

npx -y codex-skills-mcp@latest

无需安装、无需指定任何路径。启动后自动完成:

  1. 从远端技能库拉取清单 skills_manifest.json(约 108KB,仅首次);
  2. 建立本地搜索索引(毫秒级);
  3. 技能文件按需下载,缓存在当前目录 .codex-skills-cache/

2. 本地模式(可选)

适用于离线开发或使用本地技能库副本:

cd codex-skills-mcp
npm install
npm run build
node dist/index.js --skills-dir /path/to/codex-skills

3. HTTP 模式(远程客户端)

# 远程模式:无需 --skills-dir,自动拉取远端技能库
node dist/index.js --http --port 3456

# 本地模式:加 --skills-dir 指定本地技能库
node dist/index.js --skills-dir /path/to/codex-skills --http --port 3456

启动后:

  • MCP 端点:http://localhost:3456/mcp(POST / GET / DELETE,支持 mcp-session-id 会话管理)
  • 健康检查:http://localhost:3456/health
curl http://localhost:3456/health
# 预期输出
{"status":"ok","name":"codex-skills-mcp","version":"1.0.6","skills":181}

客户端配置

Codex 桌面端(stdio)

编辑 ~/.codex/config.toml

[mcp_servers.codex-skills]
command = "npx"
args = ["-y", "codex-skills-mcp@latest"]

若使用本地技能库副本,可改为:

[mcp_servers.codex-skills]
command = "node"
args = ["/path/to/codex-skills-mcp/dist/index.js", "--skills-dir", "/path/to/codex-skills"]

Claude Desktop

编辑 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "codex-skills": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "codex-skills-mcp@latest"]
    }
  }
}

Cursor

编辑项目根目录 .cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "codex-skills": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "codex-skills-mcp@latest"]
    }
  }
}

Windsurf / VS Code + Copilot

在 MCP 配置中添加同样的 command + args(stdio 模式)。

远程 HTTP 客户端

如果你的客户端需要以远程 HTTP 地址接入 MCP(例如 ChatGPT 桌面端集成场景):

node dist/index.js --http --port 3456
ngrok http 3456

https://xxxx-xxxx.ngrok-free.app/mcp 填入客户端的 MCP Server URL。

💡 ngrok 免费版每次重启会更换地址;需要固定地址可使用付费版或其他隧道工具(如 Cloudflare Tunnel)。

工作原理

flowchart LR
    A["启动 MCP"] --> B["拉取清单 manifest + 建本地索引"]
    B --> C["search_skills 秒出结果"]
    C --> D["read_skill 按需拉取技能全文"]
    D --> E["load_skill_file 按需读脚本/配置"]
    E --> F["Agent 在本机执行"]
阶段 行为 耗时
启动 拉取/加载清单 + 建索引 秒级
搜索 本地索引关键词打分 毫秒级
取技能 2 次 GitHub API 列出文件 → 并发下载缺失文件 首次数秒,之后走缓存

网络加速回退链

所有远端文件请求按顺序自动回退,无需任何参数:

  1. GitHub 官方直连(3 秒超时);
  2. jsDelivr CDN(10 秒超时,国内有节点);
  3. gh-proxy.com(10 秒超时);
  4. ghfast.top(10 秒超时)。

前一个节点失败时自动降级到下一个;全部失败才会报错。

缓存与增量同步

  • 清单与技能文件缓存在当前目录 .codex-skills-cache/,二次启动秒级完成;
  • 每个技能带 .codex-skills.tree.json 标记(文件列表 + 完成状态);
  • 已完整下载的技能直接本地读取,不重复请求远端;
  • 中断的下载支持断点续传:按文件大小比对,只补拉缺失/不完整的文件;
  • 技能文件并发下载,默认 16(可用 --download-concurrency 调整);
  • 需要强制同步远端最新内容时,删除 .codex-skills-cache/ 后重启即可。

MCP Tools

🔍 search_skills

搜索技能库,Agent 的主入口。

input:  { query: "前端性能优化", category?: "01_代码工程与架构", limit?: 8 }
output: 按相关度排序的技能列表(名称、分类、分数、描述)

📋 list_categories

列出所有技能分类和数量。

input:  {}
output: 14 个分类 + 各自的技能数量

📖 read_skill

读取技能的完整指令(SKILL.md)+ 文件结构 + 环境依赖 + 子技能。

input:  { name: "MediaCrawler" }
output: { instructions, structure, dependencies, sub_skills }

📂 load_skill_file

按需读取技能内的任意文件。

input:  { skill_name: "KrillinAI", file_path: "README.md" }
output: { content, size_bytes }

单文件上限 500KB;二进制文件返回占位说明而非内容;路径穿越会自动拦截。

🗂️ list_skill_files

浏览技能的文件树(不读内容)。

input:  { skill_name: "remotion-skills", path?: "src", max_depth?: 2 }
output: 目录树

🔗 plan_workflow

给定任务描述,推荐可组合使用的技能。

input:  { task_description: "把技术博客做成小红书图文" }
output: 推荐技能列表 + 分类分组

使用流程

用户: "帮我把这个视频翻译成中文字幕"

Agent → search_skills("视频字幕翻译")
     → 命中: KrillinAI, videocut-skills, VideoClaw

Agent → read_skill("KrillinAI")
     → 获取 SKILL.md 指令,了解怎么用

Agent → load_skill_file("KrillinAI", "README.md")
     → 获取详细配置参数

Agent → 按 SKILL.md 指令执行任务

配置参考

参数 默认值 说明
--skills-dir <path> - 本地技能库目录(指定后进入本地模式)
--local - 强制本地模式(从 cwd 或 --skills-dir 查找清单)
--github-repo Zhan-ZhangZ/codexprojec 远端技能库仓库
--github-branch main-lite 远端分支
--github-path codex-skills 技能库在仓库内的目录
--github-token 自动从 git 凭据 / GITHUB_TOKEN 获取 GitHub API 鉴权
--http - 启动 HTTP 模式
--port 3456 HTTP 端口
--download-concurrency 16 技能文件并发下载数
--cn-mirror - ⚠️ 已废弃(兼容保留):网络加速现为自动回退链,此参数不再生效

环境变量:CODEX_SKILLS_DIR(本地技能库路径)、GITHUB_TOKENCODEX_SKILLS_DOWNLOAD_CONCURRENCY

技能库清单(skills_manifest.json)为 JSON 数组,每项包含 name / description / category / folder / relative_path 五个字段。

常见问题

问题 处理
npx 首次运行较慢 首次需下载 npm 包 + 拉取清单,属正常;之后走缓存
日志出现 Network warning 当前加速节点失败,自动降级到下一个,可忽略
想强制更新技能内容 删除 .codex-skills-cache/ 后重启
load_skill_file 读大文件失败 单文件上限 500KB,属保护设计
GitHub API 限流 每个技能仅 2 次 API 调用,已缓存技能不再请求;未登录配额 60 次/小时
工具列表里看不到 MCP 客户端未重启,重启会话即可

技术栈

  • TypeScript + ESM
  • @modelcontextprotocol/sdk v1.12+
  • express v5(仅 HTTP 模式)
  • zod v3 运行时 schema 验证
  • Node.js 18+

License

MIT

推荐服务器

Baidu Map

Baidu Map

百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。

官方
精选
JavaScript
Playwright MCP Server

Playwright MCP Server

一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。

官方
精选
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。

官方
精选
本地
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。

官方
精选
本地
TypeScript
VeyraX

VeyraX

一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。

官方
精选
本地
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。

官方
精选
Python
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。

官方
精选
TypeScript
Exa MCP Server

Exa MCP Server

模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。

官方
精选
mcp-server-qdrant

mcp-server-qdrant

这个仓库展示了如何为向量搜索引擎 Qdrant 创建一个 MCP (Managed Control Plane) 服务器的示例。

官方
精选
e2b-mcp-server

e2b-mcp-server

使用 MCP 通过 e2b 运行代码。

官方
精选