概要

MCP Progressive AgentSkillは「三層のプログレッシブ開示（progressive disclosure）」を採用したAgentSkillクライアント実装です。初期段階では最小限のメタデータだけを読み込み、必要に応じて段階的に詳細なスキル定義や実行コードを取得することで、APIトークンや計算リソースの無駄を減らします。AgentSkills.ioのパターンに準拠することを前提に、TypeScriptで書かれた軽量なクライアント/デーモン構成を提供し、Node.js（>=18）やPython（3.8+）環境での運用を想定しています。

リポジトリの統計情報

スター数: 8
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 8
コミット数: 2
ファイル数: 7
メインの言語: TypeScript

主な特徴

三層のプログレッシブ読み込みによりトークンと帯域を節約
AgentSkills.ioのパターン検証（互換性の担保）
Node.js（>=18）およびPython（3.8+）環境のサポートを明示
デーモン（daemon）ディレクトリによる常駐処理／ワーカー構成

技術的なポイント

このプロジェクトの中心概念は「必要なものだけを、必要なときにロードする」ことで、MCP経由でのやり取りにおけるコスト（特にAPIトークン消費やレスポンスサイズ）を低減する点にあります。三層モデルは典型的に以下を想定します：1) 軽量なメタデータ／カタログ（エンドポイントやスキル概要）、2) スキルの詳細定義（SKILL.mdや仕様的なマニフェスト）、3) 実行可能なコード／ライブラリ。最初は1のみを取得して意思決定を行い、必要になった段階で2→3と取得を進めます。TypeScriptで型安全にスキル定義を扱い、デーモンコンポーネントはバックグラウンドでのスキルキャッシュや事前フェッチ、失敗時のリトライ、ログ集約を担います。設計はAgentSkills.ioの仕様に沿っており、スキルの宣言的記述（SKILL.md）を用いた検証と相互運用性に重点を置いています。セキュリティ面では、最小権限でのスキルロードや署名・ハッシュによる検証が想定され、トークンの過剰使用を避けるためのキャッシュポリシーとTTLが重要な役割を果たします。実装はNode.jsの最新機能（ESモジュール、fetch、トップレベルawait等）を活用することで非同期I/Oを効率化し、Pythonクライアントとの相互運用を念頭に置いた設計になっています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

.gitignore: file
README.md: file
README_zhTW.md: file
SKILL.md: file
daemon: dir

…他 2 ファイル

（注）SKILL.mdはエージェントスキルの仕様や宣言形式を示すドキュメントであり、daemonディレクトリにはデーモン化されたプロセス（常駐ワーカー）やサンプル実装が含まれている想定です。

使いどころと利点

大量のスキルを持つエージェントプラットフォームで、起動時や問い合わせごとに全スキルを読み込むとコストや遅延が増すケースに最適。
エッジデバイスや低帯域環境で、最小限の通信で応答を返す必要があるシナリオ。
スキルを公開している外部プロバイダから逐次ダウンロード／検証して実行する安全性重視の運用。

開発・運用の留意点

サードパーティスキルを動的にロードする場合、コード署名やハッシュ照合などの検証を必ず設けるべきです。
キャッシュ戦略（メモリ／ディスク、TTL）によりトークン使用量と更新タイミングを最適化する設計が重要です。
非同期フェッチとエラーハンドリング、ネットワークフェイルオーバーは実運用での可用性に直結します。

まとめ

三層の遅延読み込みで効率性と互換性を両立するAgentSkillクライアントです。

リポジトリ情報：

名前: mcp-progressive-agentskill
説明: AgentSkill - Progressive MCP client with three-layer lazy loading. Validates AgentSkills.io pattern for efficient token usage.
スター数: 8
言語: TypeScript
URL: https://github.com/cablate/mcp-progressive-agentskill
オーナー: cablate
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/85614048?v=4

READMEの抜粋：