skill-depot: Um Sistema de Memória e Habilidades Local-First para Agentes de IA Compatíveis com MCP

O que o skill-depot faz

O skill-depot resolve o problema de habilidades e conhecimentos de agentes de IA se acumularem em diretórios dispersos. Em vez de carregar tudo no contexto (desperdiçando tokens) ou não carregar nada (esquecendo o material aprendido), ele fornece um sistema de recuperação que armazena o conhecimento do agente em arquivos Markdown e usa embeddings vetoriais para buscar semanticamente e carregar seletivamente apenas o que é relevante.

Como funciona

Os agentes interagem com o skill-depot através de três níveis de detalhe:

• skill_search("consulta") retorna resultados de busca com nome, pontuação e trecho
• skill_preview("nome-da-habilidade") retorna uma visão geral estruturada com títulos e primeira frase por seção
• skill_read("nome-da-habilidade") retorna o conteúdo completo em Markdown

A ferramenta skill_learn permite que os agentes criem ou adicionem conhecimento dinamicamente, retornando ações como "criado" ou "adicionado" com tags mescladas.

Implementação técnica

• Embeddings: Usa o modelo de transformador local all-MiniLM-L6-v2 via ONNX (vetores de 384 dimensões, download único de ~80MB)
• Armazenamento: SQLite + sqlite-vec para busca vetorial
• Fallback: Busca por frequência de termos BM25 quando o modelo não está disponível
• Protocolo: MCP com 9 ferramentas (buscar, visualizar, ler, aprender, salvar, atualizar, excluir, reindexar, listar)
• Formato: Markdown padrão + frontmatter YAML (mesmo formato usado pelo Claude Code e Codex)

Configuração e caso de uso

A configuração é simples: npx skill-depot init. A ferramenta foi projetada para uso local-first, sem configuração, nativo MCP, sem chaves de API para gerenciar, sem servidor para executar e sem bloqueio de framework. A compensação é um escopo mais estreito—não faz gerenciamento de sessão ou extração automática de memória (ainda).

Comparação com outras ferramentas

• mem0: Bom para camada de memória gerenciada com API polida, mas tem dependência de nuvem
• OpenViking: Banco de dados de contexto completo com gerenciamento de sessão, memória de múltiplos tipos e extração automática de conversas
• Módulos de memória LangChain/LlamaIndex: Sólidos se já estiver nesses ecossistemas

Considerações futuras

O desenvolvedor está considerando adicionar:

• Tipos de memória (distinguindo entre habilidades, memórias e recursos)
• Deduplicação para detectar entradas quase duplicadas
• TTL/expiração para limpeza automática de conhecimento temporário
• Pontuação de confiança onde memórias reforçadas em múltiplas sessões têm classificação mais alta