技能检索系统

技能检索系统是 Ruhal-Doshi 开发的 MCP 服务器：一个基于RAG的AI代理技能检索系统，提供语义搜索和本地存储功能。接入两步走：npx skill-depot init，再把下文配置粘进客户端 mcpServers 段重启即可。

先把话说清楚：技能检索系统不是又一个大模型，而是一个标准的 MCP 服务器。装好之后，你的 AI 客户端多出一组新工具，模型可以按需调用。一个基于RAG的AI代理技能检索系统，提供语义搜索和本地存储功能

• ? Semantic Search — Find skills by meaning, not just keywords, using embedded vector search
• ? Agent-Agnostic — Works with Claude Code, Codex, OpenClaw, Gemini, and any MCP-compatible agent
• ⚡ Auto-Discovery — Finds existing skills from your AI agents during setup
• ? MCP Protocol — Integrates seamlessly as an MCP server with 9 tools for skill management
• ? Activity Scoring — Frequently used skills rank higher in search results automatically
• ? Relation Tracking — Link related skills together so agents can discover connected knowledge

两类人最该装：一是天天在 Claude Desktop、Cursor 里写代码，想让 AI 直接帮你跑命令、改仓库、读文件的人；二是已经在用 MCP 生态、想按需拼装能力的折腾型用户。反过来，如果你只需要偶尔手动用它背后的服务，直接开网页就行，不必上 MCP。

动手前确认环境齐了：

• Node.js 18 或更高版本（旧版 npx 跑不动一部分新版 MCP 包）。
• git。
• 一个支持 MCP 的客户端：Claude Desktop、Cursor、Cline、Windsurf 任选其一。

终端里任选一条（不同安装方式，效果等价）：

npx skill-depot init
git clone https://github.com/your-username/skill-depot.git

技能检索系统的 README 没给标准 mcpServers JSON，配置入口见 官方文档 的 Usage/Configuration 章节。原则不变：客户端配置文件里加 mcpServers 条目，重启生效。

完全退出客户端再打开（是托盘里真正退出，不是关窗口）。工具列表里出现技能检索系统的工具即接入成功；调用报错的话，先查下面的坑点清单。

• 改了配置没反应：客户端只重启了窗口没退进程。macOS 按 Cmd+Q，Windows 检查托盘。
• JSON 报错打不开客户端：多半是最后多个逗号。粘进任何 JSON 校验器里查一遍再保存。