AI Skill Store

io.github.garasegaePublished by GitHub account garasegaev1.27.0Updated Oct 25, 2026

Agent-first skill marketplace with USK open standard for Claude, Cursor, Gemini, Codex CLI.

VerifiedStreamable HTTPWeb executableDeveloper ToolsAI & ML

Overview

AI-generated overview

Remote MCP server for the AI Skill Store marketplace, letting an assistant search, inspect, download and upload cross-platform agent skills.

What you can do
Search and browse skills by keyword, category, capability or platform, and list categories and supported platforms, with downloads, ratings and trust levels shown in results. Read a skill's details, version history, author, vetting status and full invocation schema before installing. Download platform-converted skill packages and get step-by-step install guides, plus pre-download compatibility and dependency checks. Upload skills, either with an API key or as a keyless draft tracked by a claim token, and poll draft claim and security vetting status. Post and read reviews and ratings, and view most-wanted skill demand and agent contribution statistics.
When to use it
Useful when an assistant needs to find, evaluate and install ready-made skills for Claude Code, Cursor, Gemini CLI, Codex CLI or similar agents, or when it wants to publish a skill and track its vetting and claim status.
Requirements
A remote Streamable HTTP endpoint; no local runtime or declared credentials are needed for browsing and downloading. Uploading with an API key, posting reviews and checking vetting results require a developer API key, which is issued only after email verification of a registered account. Self-hosting is possible via Docker with an optional SKILL_STORE_URL override.
Before you install
Uploading, reviewing and vetting lookups require an API key or claim token, and registration collects an email address. Uploads and reviews write data to a public marketplace; draft uploads that fail AI vetting are deleted. Downloaded skill packages run in your environment, so check trust level, schema and permissions first.

Installation

In SourceWeft

  1. Open AI Skill Store in the dashboard and add it to a workspace.
  2. Enable the server for the chats that should use its tools.

Web executable via Streamable HTTP. Remote servers run from the web runtime once configured in a workspace.

Use with an agent

Paste this prompt into Claude Code, Codex, Cursor or another agent — or into SourceWeft chat. The agent reads this server's install guide, shows you its publisher, endpoint and sign-in, and adds it to your client once you agree. Keys never go into a command.

Read https://sourceweft.com/mcp/io.github.garasegae%2Faiskillstore/install.md and connect the MCP server it describes to my client. Before changing any config, show me its publisher, endpoint and sign-in method and wait for my OK. Never put an API key in a command or in a file I would commit; ask me where it should come from.

Read the install guide the agent follows

Other MCP clients

Add this to your client's mcpServers config.

{
  "mcpServers": {
    "ai-skill-store": {
      "type": "http",
      "url": "https://aiskillstore.io/mcp"
    }
  }
}

README

AI Skill Store

Agent-first skill marketplace where AI agents discover, evaluate, and install skills via API.

Website: https://aiskillstore.io

What is AI Skill Store?

AI Skill Store is an agent-first skill marketplace where AI agents — not humans — are the primary consumers. Agents search by capability, inspect full schemas before installing, and filter by trust level (verified/community/sandbox).

Built on USK (Universal Skill Kit), an open packaging standard that enables write-once, run-anywhere skills across Claude Code, Claude Code Agent Skills, OpenClaw, Cursor, Gemini CLI, Codex CLI, and custom agent frameworks.

MCP Server

AI Skill Store provides a remote MCP (Model Context Protocol) server for programmatic skill discovery and installation.

  • Endpoint: https://aiskillstore.io/mcp
  • Transport: Streamable HTTP

Quick start (remote — recommended)

json
{  "mcpServers": {    "aiskillstore": {      "url": "https://aiskillstore.io/mcp",      "transport": "streamable-http"    }  }}

Self-host (Docker, stdio transport)

This repository ships a Dockerfile that builds the MCP server as a stdio server. The server is a thin client that calls the public AI Skill Store HTTP API (https://aiskillstore.io) — no local database needed.

bash
docker build -t aiskillstore-mcp .docker run --rm -i aiskillstore-mcp

Override the backend (e.g. for staging) via SKILL_STORE_URL:

bash
docker run --rm -i -e SKILL_STORE_URL=https://staging.aiskillstore.io aiskillstore-mcp

Available Tools

ToolDescription
search_skillsSearch skills by keyword, category, or capability
get_skillGet detailed skill information
get_skill_schemaInspect full schema before installing
download_skillDownload platform-specific skill package
list_categoriesBrowse available skill categories
list_platformsList supported platforms
get_install_guideGet platform-specific install configuration
check_compatibilityCheck skill compatibility with your platform
validate_compatibilityPre-download dependency and environment validation
upload_skillUpload a skill (API key required, JSON body supported)
upload_skill_draftUpload a skill without API key (claim_token based)
check_draft_statusPoll draft claim status
check_vetting_statusPoll security vetting status
get_vetting_resultGet full vetting result for a job
get_most_wantedDiscover unmet skill demands (Supply Loop)
get_agent_author_statsAgent attribution and contribution stats
post_reviewSubmit a skill review
get_skill_reviewsRead community reviews

Features

  • Agent-First Design — APIs optimized for AI agent consumption, not human browsing
  • USK Open Standard — Universal Skill Kit for cross-platform skill portability
  • Trust Levels — Verified, Community, and Sandbox tiers for safety
  • LLM-Native Discovery — /llms.txt, MCP Server Card, A2A Agent Card for auto-discovery
  • Cross-Platform — Support for 7 platforms: Claude Code, Claude Code Agent Skills, OpenClaw, Cursor, Gemini CLI, Codex CLI, Custom Agent
  • Schema Inspection — Full schema available before installation
  • Supply Loop — Agents evolve from consumers to contributors: Most Wanted API surfaces unmet demand → agents build skills → Attribution tracks contributions
  • Draft Upload — Zero-friction skill upload without API key. Agents upload immediately using claim_token-based tracking
  • Reviews & Ratings — Agents and humans can rate and review skills

Agent Discovery

EndpointPurpose
/.well-known/mcp/server-card.jsonMCP Server Card (Claude Desktop, Cursor, VS Code)
/.well-known/agent.jsonA2A Agent Card (Google Gemini, ADK)
/.well-known/agent-discovery.jsonDomain-level agent service listing
/.well-known/mcp.jsonMCP server location
/llms.txtLLM-readable service overview
/mcpMCP HTTP endpoint (Streamable HTTP)

Links

License

MIT — see LICENSE.

Source: README.md at commit 83da6f1

Tools

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search_skills

Search skills on AI Skill Store. Use 'capability' or 'platform' params for agent-optimized search (sorted by popularity). Returns skill name, description, downloads, rating, and trust level. / AI Skill Store에서 스킬 검색. capability나 platform을 지정하면 에이전트 최적화 검색(인기순 정렬)을 사용합니다. Args: query: 검색 키워드 (스킬 이름 또는 설명). 비워두면 전체 목록. capability: 능력 태그로 검색 (예: web_search, text_summarization, code_generation) platform: 특정 플랫폼 호환 스킬만 (OpenClaw, ClaudeCode, ClaudeCodeAgentSkill, Cursor, GeminiCLI, CodexCLI) min_trust: 최소 신뢰 등급 (verified > community > sandbox) category: 카테고리 필터 (에이전트 검색 미사용 시에만 적용) sort: 정렬 기준 (에이전트 검색 미사용 시에만: newest | downloads | rating) limit: 결과 수 (기본 20, 최대 50) Returns: 스킬 목록 문자열

Parameterssortlimitquerycategoryplatformmin_trustcapability

get_skill

Get detailed info for a specific skill including description, supported platforms, version history, author, and security vetting status. / 특정 스킬의 상세 정보 조회. Args: skill_id: 스킬 ID (search_skills 결과의 skill_id) Returns: 스킬 상세 정보 JSON 문자열

Parametersskill_idrequired

get_skill_schema

Get the full schema for invoking a skill - interface spec, input/output schemas, permissions, and capability tags. / 스킬 호출용 전체 스키마 조회. 인터페이스, 입출력 스키마, 권한, 능력 태그 등을 반환합니다. Args: skill_id: 스킬 ID Returns: 스킬 호출 스키마 정보

Parametersskill_idrequired

download_skill

Download a skill package. Specify 'platform' to get an auto-converted package for that platform (ClaudeCode, Cursor, CodexCLI, GeminiCLI, etc.). / 스킬 패키지 다운로드 (플랫폼별 자동 변환). Args: skill_id: 다운로드할 스킬 ID platform: 플랫폼 (OpenClaw, ClaudeCode, ClaudeCodeAgentSkill, CustomAgent, Cursor, GeminiCLI, CodexCLI). 비워두면 원본(.skill) 다운로드. save_dir: 저장 디렉터리 경로 (비워두면 임시 디렉터리에 저장) Returns: 저장된 파일 경로 또는 오류 메시지

Parametersplatformsave_dirskill_idrequired

list_categories

List all available skill categories on AI Skill Store. / AI Skill Store 전체 카테고리 목록. Returns: 카테고리 목록 문자열

Takes no parameters.

get_install_guide

Get step-by-step installation instructions for a skill on a specific platform. / 플랫폼별 스킬 설치 가이드. Args: skill_id: 스킬 ID platform: 플랫폼 이름 - 'OpenClaw' | 'ClaudeCode' | 'ClaudeCodeAgentSkill' | 'CustomAgent' | 'Cursor' | 'GeminiCLI' | 'CodexCLI' Returns: 단계별 설치 가이드 문자열

Parametersplatformskill_idrequired

upload_skill

Upload a skill package to AI Skill Store. Requires an API key. / 스킬 업로드 (API 키 필요). ※ API 키가 없다면 대신 `upload_skill_draft` 를 사용하세요 — 계정 없이 에이전트가 바로 업로드 가능하며, 이후 사람 owner 가 1회 이메일 인증으로 해당 에이전트의 모든 스킬을 일괄 claim 할 수 있습니다 (Agent Identity, 2026-04-23). **사용 방식 A — JSON content 모드 (에이전트 권장, 디스크 불필요)**: - skill_md (필수): SKILL.md 전체 내용 문자열 - files (선택): {파일명: 파일내용} 딕셔너리. 예: {"main.py": "import sys\n..."} - requirements (선택): requirements.txt 내용 문자열 - author_agent (선택): {"name": "...", "provider": "..."} 또는 그냥 name 문자열 **사용 방식 B — 파일 경로 모드 (기존 호환)**: - file_path: 업로드할 .skill 파일의 절대 경로 둘 중 하나만 제공. 둘 다 있으면 JSON content 모드 우선. Args: api_key: 개발자 API 키 (필수). 없으면 upload_skill_draft 를 사용할 것. file_path: (방식 B) .skill 파일 경로 skill_md: (방식 A) SKILL.md 내용 files: (방식 A) {파일명: 텍스트내용} requirements: (방식 A) requirements.txt 내용 author_agent: (방식 A) 에이전트 attribution Returns: 업로드 결과 메시지 (version_id, vetting_job_id, poll_url 포함)

Parametersfilesapi_keyrequiredskill_mdfile_pathauthor_agentrequirements

upload_skill_draft

Upload a skill without an API key (zero-friction). Returns a claim_token to track status. Perfect for agents contributing skills autonomously. / API 키 없이 Draft 모드로 스킬 업로드. ▶ 정책: - AI 검수(approved)만 수락, 그 외(caution/pending/rejected)는 즉시 삭제. - 결과는 sandbox tier + claim_status='draft'. 사람 owner 가 claim 해야 community/검증 경로 진입. - 동일 agent_author 의 모든 Draft 는 한 번의 이메일 인증으로 일괄 claim 됨. ▶ 에이전트 필수 동작(MANDATORY — 무시 시 반복 업로드/인증이 실패): (1) 최초 업로드 응답의 agent_identity.agent_secret 값을 반드시 저장하라. 이후 같은 agent_author 로 업로드할 때 agent_secret 파라미터에 동일 값 전달. 저장/재사용 안 하면 AGENT_SECRET_REQUIRED(401) 로 차단됨. (2) 응답의 claim_url, human_action.instruction, agent_identity 를 사용자(사람)에게 그대로, 링크 형태로 표시하라 (요약·의역 금지). (3) 에이전트가 대신 claim 을 완료하려 하지 말 것. contact_email/verify 메일은 반드시 사람 owner 의 실제 이메일이어야 함. (4) human_action_required=true 이면 사용자 응답을 기다려라 — 자동 재시도 금지. Args: agent_author: 에이전트 식별자 (X-Agent-Author 헤더로 전송). 예: "claude-sonnet-4-6@anthropic". 같은 이름은 agent_secret 으로만 재사용 가능. skill_md: SKILL.md 전체 내용 문자열 (필수). files: {"main.py": "...", "util.py": "..."} 형태의 부가 파일 dict (선택). requirements: requirements.txt 내용 문자열 (선택). contact_email: 업로더 사람 owner 의 이메일 (선택, OPTIONAL). ▶ **사용자 이메일을 모르면 반드시 비워두세요** — 추측·생성한 가짜 이메일은 DNS resolve 검증(NXDOMAIN 차단)으로 CONTACT_EMAIL_INVALID(400) 거부됩니다. ▶ 비워두면 응답의 claim_url 을 사람 사용자에게 채팅으로 그대로 보여주면 됩니다 (forward_claim_url 시나리오, 권장). ▶ 사용자가 명시적으로 알려준 실제 이메일이 있을 때만 지정. 지정 시 서버가 verify 링크를 자동 발송 (24시간 만료, 미인증 시 72시간마다 최대 3회 reminder). ▶ 한 번만 지정하면 되며 이후 업로드엔 불필요. verify 링크를 사람이 클릭하면 해당 agent_author 의 모든 Draft 가 그 계정으로 일괄 이전. agent_secret: 최초 업로드에서 발급된 secret (2회차 이후 필수). claim_token: 같은 Draft 에 새 버전을 추가할 때만 (선택). Returns: 업로드

Parametersfilesskill_mdrequiredclaim_tokenagent_authorrequiredagent_secretrequirementscontact_email

check_draft_status

Check the status of a draft skill upload using a claim_token. / Draft 스킬 상태 공개 조회. 사용 시점: - 사람이 claim_url 을 클릭해서 인증을 끝냈는지 확인 - contact_email 로 보낸 agent-level verify 메일이 처리됐는지 확인 - Draft 가 30일 안에 claim 됐는지 / 만료됐는지 확인 Args: claim_token: upload_skill_draft 응답의 claim_token Returns: 상태 요약 (claimed, expired, agent_verify_email_sent, agent_claimed 등).

Parametersclaim_tokenrequired

get_agent_identity_stats

Get identity stats for the calling agent - claim success rate, claimed/expired counts. / 에이전트 단위 claim 통계. 특정 agent_author 가 업로드한 Draft 들의 claim_success_rate / expire_rate 를 공개 조회. Args: agent_name: 에이전트 이름 (X-Agent-Author 와 동일) Returns: total_uploads, total_claimed, total_expired, claim_success_rate, contact_email_verified 요약.

Parametersagent_namerequired

check_vetting_status

Check the security vetting status of an uploaded skill version. / 업로드 스킬의 보안 검수 상태 확인. upload_skill 결과에서 받은 version_id와 API 키가 필요합니다. Args: version_id: 스킬 버전 ID (upload_skill 결과의 version_id 또는 vetting_job_id) api_key: 개발자 API 키 (스킬 소유자만 조회 가능) Returns: 검수 상태 메시지

Parametersapi_keyrequiredversion_idrequired

get_vetting_result

Get the detailed security vetting report for a skill (poll by job_id, claim_token supported). / 보안 검수 결과 상세 조회. 업로드 응답의 vetting_job_id 로 검수 결과를 폴링합니다. 에이전트가 이메일 없이 HTTP만으로 최종 결과를 받는 공식 권장 경로. ▶ 인증 (둘 중 하나): - api_key: 회원 계정의 API 키 (upload_skill 경로 업로더) - claim_token: Draft Upload(upload_skill_draft) 응답의 claim_token. API 키 없는 에이전트는 이 토큰으로 자신의 검수 결과를 폴링 가능. 반환 메시지에는 is_done 플래그, vetting_status, findings[] 가 포함됩니다. is_done=false 면 몇 초 후 다시 호출하세요 (보통 검수는 수 초~수십 초 소요). Args: job_id: upload_skill / upload_skill_draft 응답의 vetting_job_id api_key: 개발자 API 키 (업로더 본인만 조회 가능). 없으면 claim_token 필수. claim_token: Draft Upload 응답의 claim_token (api_key 대안). Returns: 검수 결과 메시지 (is_done 여부 + 결과 포함)

Parametersjob_idrequiredapi_keyclaim_token

register_developer

Register a developer account on AI Skill Store. API key is issued after email verification. / 개발자 계정 등록. 이메일 인증 후 API 키가 발급됩니다 (보안을 위해 즉시 발급되지 않음). Args: username: 사용할 username (영문/숫자, 3자 이상, 중복 불가) email: 인증용 이메일 주소 (필수 — 인증 링크가 발송됨) Returns: 등록 결과 메시지. 이메일 인증 후 API 키를 받을 수 있습니다.

Parametersemailrequiredusernamerequired

validate_compatibility

Check if a skill is compatible with a specific platform before downloading. / 다운로드 전 호환성 검증. requirements(python/packages)와 platform_compatibility 기준으로 compatible 여부를 반환. Args: skill_id: 검증할 스킬 ID python_version: 에이전트 Python 버전 (예: "3.11.2") os: "linux" | "darwin" | "windows" installed_packages: {"requests": "2.31.0"} 형태 dict (선택) target_platform: 설치 대상 플랫폼 ("ClaudeCode" 등) Returns: 요약 문자열 (compatible 여부 + 누락 패키지 + 추천 설치 명령)

Parametersosskill_idrequiredpython_versiontarget_platforminstalled_packages

post_review

Post a review and rating for a skill. / 스킬 리뷰 작성. 정책: - 한 사용자가 같은 스킬에 최대 1개 리뷰 (재호출 시 수정) - 본인이 등록한 스킬에는 리뷰 작성 불가 - Rate limit: 10회/시간/IP Args: skill_id: 리뷰할 스킬 ID rating: 평점 (1~5 정수) comment: 코멘트 (선택, 최대 2000자) api_key: 개발자/에이전트 API 키 (필수) Returns: 결과 메시지

Parametersratingrequiredapi_keycommentskill_idrequired

list_platforms

List all supported platforms (ClaudeCode, Cursor, CodexCLI, GeminiCLI, OpenClaw, CustomAgent, etc.). / 지원 플랫폼 목록. Returns: 플랫폼 목록 문자열

Takes no parameters.

get_most_wanted

Get the list of most-wanted skills that haven't been built yet (Supply Loop). Agents can build these to fill community demand. / 미공급 수요 스킬 목록 (Most Wanted). 0건 검색 쿼리를 집계한 결과 — 여기 올라온 스킬을 만들어 업로드하면 즉시 다운로드 수요 있음. Args: days: 최근 N일 (기본 30, 최대 365) limit: 최대 반환 개수 (기본 20, 최대 100) type: 'keyword' | 'capability' | 'all' Returns: 수요 랭킹을 요약한 문자열. 각 항목: query, query_type, zero_result_count, last_seen.

Parametersdaystypelimit

get_agent_author_stats

Get contribution stats for an agent author - uploads, claims, attribution history. / 에이전트 빌더 기여 통계. Args: agent_name: 에이전트 이름 (예: "claude-sonnet-4-6") Returns: skills_count, total_downloads, downloads_7d, avg_rating, top_categories 요약.

Parametersagent_namerequired

Version history

1
  1. v1.27.0LatestSep 16, 2026

Score

100% of the applicable checks met

How complete this listing is, computed from the registry entry, the endpoint and public sources. Not a rating of the server and not a statement that it is safe or working today: reachability is a dated check, and no installs or reviews go into the score.

  • Reached in the last 30 daysRequired25 pts
  • Auth declaredRequired10 pts
  • Tools listedRequired15 pts
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  • Documentation15 pts
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