Skill Shelf (Rust singleton daemon)
Exposes 393 professional skills through 7 MCP tools while keeping context lean. Instead of flooding your prompt with hundreds of skill descriptions, you get browse_shelf() to navigate 18 groups, search_skills() for keyword lookup, and read_skill() to pull full content only when needed. A Rust daemon runs as a singleton serving multiple MCP clients simultaneously, so opening Claude Desktop, Cursor, and Windsurf together still uses one background process. Skills live as markdown files you can author yourself using install_skills(), and hot reload kicks in when you edit the packages directory. Includes 393 built-in skills across engineering, marketing, design, academic research, and more. Reach for this when you want a queryable skill library that doesn't burn tokens on unused definitions.
- GitHub stars
- 4
- tools
- 7
- last updated
- Sep 5, 2026
Tools
7 toolsPublic tool metadata for what this MCP can expose to an agent.
browse_shelf不传参返回 group catalog + 状态信息；传 `group` 返回组内 skill summaries
不传参返回 group catalog + 状态信息；传 `group` 返回组内 skill summaries
No parameter schema in public metadata yet.
search_skills兜底搜索全部 skill，返回 top N 匹配结果
兜底搜索全部 skill，返回 top N 匹配结果
No parameter schema in public metadata yet.
read_skill默认读取 skill summary；`full=true` 时读取完整正文、资源、参考文件
默认读取 skill summary；`full=true` 时读取完整正文、资源、参考文件
No parameter schema in public metadata yet.
install_skills从目录安装 skill 包（支持新建和 LLM 辅助分组）
从目录安装 skill 包（支持新建和 LLM 辅助分组）
No parameter schema in public metadata yet.
validate_skills校验完整性；`clean=true` 时自动删除有问题的 skill
校验完整性；`clean=true` 时自动删除有问题的 skill
No parameter schema in public metadata yet.
manage_group创建/更新/删除存储组（mode: create/update/delete）
创建/更新/删除存储组（mode: create/update/delete）
No parameter schema in public metadata yet.
reclassify_skill将 skill 移至新的组（更新 frontmatter + 移动目录 + 重建索引）
将 skill 移至新的组（更新 frontmatter + 移动目录 + 重建索引）
No parameter schema in public metadata yet.
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Skill Shelf
上千个专业技能，只占 context 7 个工具定义。
给 AI agent 装 skill，最痛的问题是：skill 越多，context 越胖。每个 skill 的 description 常驻上下文，几百个 skill 就是几万 tokens 白白浪费，每次对话都背着跑。开多个客户端还各跑各的进程，内存翻倍。更烦的是，装了一堆 skill 自己都记不住哪个是干嘛的、哪些真的好用哪些是花架子，最后还是全靠人去翻文档。
Skill Shelf 连这个问题一起解决了：LLM 看见 MCP 工具就会自己去查、自己去用。你不需要记住每个 skill 的内容，也不需要判断什么时候该用——LLM 遇到合适的场景自己会去搜索和加载。
Skill Shelf 的解法：skill 全部存本地仓库，context 里只有 7 个工具定义。需要时搜索加载，不需要时零开销。Rust 单例 daemon，一个进程服务所有 MCP 客户端——Claude Code、Codex、Cursor、Windsurf 同时开也只有一个后台进程。
不只是用内置的几百个 skill 和 group。工作中积累的经验、踩过的坑、反复用的工作流，都可以整理成 skill 入库——一份 Markdown 文件就是一个 skill。内置的 18 个组不够用就自己建，manage_group 创建自定义分组，install_skills 批量入库。把自己团队的 know-how 变成可复用的 skill 库。
安装
从 GitHub Release 使用
下载与你的平台匹配的 release 包并解压：
skill-shelf-vX.Y.Z-windows-x64.zip
skill-shelf-vX.Y.Z-windows-arm64.zip
skill-shelf-vX.Y.Z-linux-x64.tar.gz
skill-shelf-vX.Y.Z-linux-arm64.tar.gz
skill-shelf-vX.Y.Z-macos-x64.tar.gz
skill-shelf-vX.Y.Z-macos-arm64.tar.gz
MCP 客户端配置：
{
"mcpServers": {
"skill-shelf": {
"command": "node",
"args": ["D:/Tools/Skill-Shelf/bin/skill-shelf.js", "mcp"]
}
}
}
release 包已经内置对应平台的 Rust daemon 二进制，不需要安装 Rust 或执行 cargo build。
Details
- Repository
- github.com/halflifezyf2680/skill-shelf
- Website
- github.com/halflifezyf2680/skill-shelf#readme
- Registry
- MCP registry, active