skill-depot: Ein lokales Speicher- und Fähigkeitensystem für MCP-kompatible KI-Agenten

Was skill-depot leistet

skill-depot löst das Problem, dass sich KI-Agenten-Fähigkeiten und Wissen über verstreute Verzeichnisse anhäufen. Anstatt alles in den Kontext zu laden (was Tokens verschwendet) oder nichts zu laden (und gelerntes Material zu vergessen), bietet es ein Retrieval-System, das Agentenwissen als Markdown-Dateien speichert und Vektoreinbettungen nutzt, um semantisch zu suchen und selektiv nur das zu laden, was relevant ist.

Wie es funktioniert

Agenten interagieren mit skill-depot über drei Detailstufen:

• skill_search("query") liefert Suchergebnisse mit Name, Score und Ausschnitt
• skill_preview("skill-name") liefert eine strukturierte Übersicht mit Überschriften und erstem Satz pro Abschnitt
• skill_read("skill-name") liefert den vollständigen Markdown-Inhalt

Das Tool skill_learn ermöglicht es Agenten, Wissen spontan zu erstellen oder anzuhängen, und gibt Aktionen wie „erstellt“ oder „angefügt“ mit zusammengeführten Tags zurück.

Technische Umsetzung

• Einbettungen: Nutzt das lokale Transformer-Modell all-MiniLM-L6-v2 über ONNX (384-dimensionale Vektoren, ~80 MB einmaliger Download)
• Speicher: SQLite + sqlite-vec für Vektorsuche
• Fallback: BM25-Termfrequenzsuche, wenn das Modell nicht verfügbar ist
• Protokoll: MCP mit 9 Tools (search, preview, read, learn, save, update, delete, reindex, list)
• Format: Standard-Markdown + YAML-Frontmatter (gleiches Format wie Claude Code und Codex verwenden)

Einrichtung und Anwendungsfall

Die Einrichtung ist einfach: npx skill-depot init. Das Tool ist für lokalen, konfigurationsfreien, MCP-nativen Einsatz konzipiert, ohne API-Schlüssel zu verwalten, ohne Server zu betreiben und ohne Framework-Bindung. Der Kompromiss ist ein engerer Fokus – es bietet keine Sitzungsverwaltung oder automatische Speicherextraktion (noch nicht).

Vergleich mit anderen Tools

• mem0: Gut für verwaltete Speicherschicht mit polierter API, hat aber Cloud-Abhängigkeit
• OpenViking: Vollständige Kontextdatenbank mit Sitzungsverwaltung, Multi-Typ-Speicher und automatischer Extraktion aus Gesprächen
• LangChain/LlamaIndex-Speichermodule: Solide, wenn man bereits in diesen Ökosystemen ist

Zukünftige Überlegungen

Der Entwickler erwägt, hinzuzufügen:

• Speichertypen (Unterscheidung zwischen Fähigkeiten, Erinnerungen und Ressourcen)
• Deduplizierung, um nahezu doppelte Einträge zu erkennen
• TTL/Verfall für automatische Bereinigung temporären Wissens
• Konfidenzbewertung, bei der über mehrere Sitzungen verstärkte Erinnerungen höher eingestuft werden