AI Skill Store MCP Server
Agent-first skill marketplace with USK open standard for Claude, Cursor, Gemini, Codex CLI.
What is the AI Skill Store MCP Server?
The AI Skill Store MCP server gives AI agents structured, permission-aware access to AI Skill Store through the Model Context Protocol. With 18 pre-built actions, agents can read, create, and update AI Skill Store data on behalf of authorized users.
Willow ships the AI Skill Store MCP server as part of an enterprise control plane. Every call runs behind SSO (Okta, Azure AD), enforces RBAC and least-privilege at runtime, writes to a full audit trail, and integrates with Splunk and Loki for SIEM visibility. Connect from Claude Desktop, Claude Code, Cursor, ChatGPT, VS Code, n8n, or any custom agent. Install once, distribute org-wide, and see exactly how AI Skill Store is being used by every AI agent in your stack.
Tools
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
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
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
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
list_categories
List all available skill categories on AI Skill Store. / AI Skill Store 전체 카테고리 목록. Returns: 카테고리 목록 문자열
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
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)
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 결과 + agent_identity + human_action_required + human_action + claim_url 요약. 사용자에게 claim_url 과 instruction 을 반드시 surface 하라.
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).
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.
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
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)
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.
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)
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
list_platforms
List all supported platforms (ClaudeCode, Cursor, CodexCLI, GeminiCLI, OpenClaw, CustomAgent, etc.). / 지원 플랫폼 목록. Returns: 플랫폼 목록 문자열
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.
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.
Customize Tools
Edit descriptions, modify arguments, select tools, or add new ones
Set Up Your AI Skill Store MCP Server in Minutes
Add the following configuration to your MCP client. Authentication is handled via OAuth. Compatible with Claude Desktop, Claude Code, Cursor, ChatGPT, VS Code, n8n, and any MCP-compatible agent.
Claude Desktop
{
"mcpServers": {
"willow-ai-skill-store": {
"type": "http",
"url": "https://<org>.mcp-s.com/mcp/mcp/ai-skill-store"
}
}
}Cursor
{
"mcpServers": {
"willow-ai-skill-store": {
"type": "http",
"url": "https://<org>.mcp-s.com/mcp/mcp/ai-skill-store"
}
}
}Claude Code
claude mcp add willow-ai-skill-store --transport http https://<org>.mcp-s.com/mcp/mcp/ai-skill-storen8n
{
"url": "https://<org>.mcp-s.com/mcp/mcp/ai-skill-store",
"method": "POST"
}Or click "Install with Willow" above to set up automatically with SSO and RBAC preconfigured.
Enterprise Governance for AI Skill Store
Willow adds the layer AI Skill Store and every other SaaS doesn't ship out of the box: every call runs behind SSO (Okta, Azure AD), enforces RBAC and least-privilege at runtime, writes to full audit logs, and detects shadow AI usage across your stack. One MCP gateway. Any agent. Every tool.
AI Skill Store MCP Server FAQ
What is the AI Skill Store MCP server?
The AI Skill Store MCP server is a Model Context Protocol implementation that lets AI agents like Claude, Cursor, and ChatGPT read and write AI Skill Store data through a standardized interface. Willow hosts and governs this server so enterprises can roll it out without a security review backlog.
How is Willow's AI Skill Store MCP server different from the official one?
The official AI Skill Store MCP server is scoped to a single user's account and does not include enterprise governance. Willow's version adds SSO, RBAC, audit logging, shadow AI detection, and centralized control over which actions agents can take across the entire org.
Which AI clients work with the AI Skill Store MCP server?
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, ChatGPT, VS Code with MCP support, n8n, and any custom agent built with OpenAI Agents SDK, LangChain, Vercel AI SDK, or Anthropic SDK.
Is the AI Skill Store MCP server secure? How does Willow handle authentication?
Every call runs behind your existing SSO (Okta, Azure AD). Per-user OAuth scopes the agent to exactly what that user can do in AI Skill Store, nothing more. No credentials reach the LLM. Every action writes to an audit trail.
Can I limit which AI Skill Store actions agents can take?
Yes. Willow lets you scope agents to specific actions, specific projects, or specific environments. Toggle actions on or off in the dashboard, or enforce policy via infrastructure-as-code through GitHub.
How do I detect shadow AI Skill Store MCP servers in my org?
Willow's browser extension and discovery service surface unmanaged MCP servers, skills, and AI agents across the org. If a developer installed an unapproved AI Skill Store MCP locally, you'll see it.
What does the AI Skill Store MCP server cost?
Pricing depends on org size and deployment model (SaaS, dedicated cloud, self-host). See withwillow.ai/pricing or contact sales for a quote.
How do I install the AI Skill Store MCP server with Willow?
Install via the Willow Connect Panel in one click, or paste the JSON snippet above into your Claude Desktop, Cursor, or Claude Code config. SSO and RBAC inherit from your existing Willow setup.
Compare Willow MCP Gateway
See how Willow stacks up against other MCP platforms on governance, security, and enterprise readiness.
Your agents are already in the wild.
Give them a Basecamp. Go from AI chaos to AI work, in minutes.