AlphaMoatによると、2026-09時点でMcp Clientのダウンロード数は3,801、スター数は1で、AIスキル全体5,078件中2,775位、AIエージェントでは969件中550位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 114 | 3570 | 1 | - |
| SkillHub ↗ | 114 | 3801 | 1 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
サーバーへの接続、ツール一覧と呼び出し、リソース読み取り、プロンプトテンプレートの確認ができます。リソースにはファイル、データベース、APIが含まれる場合があります。信頼できるサーバーだけに接続し、利用前にツールとリソースURIを確認してください。HTTPSを優先し、APIキーをコマンドライン引数に直接渡さないでください。
資料公開日 2026-10-29
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 3801 | — | 1 |
| 2026-08 | 3492 | +3.1% | 1 |
| 2026-07 | 3386 | +14.2% | 1 |
| 2026-06 | 2966 | +7.6% | 1 |
| 2026-05 | 2757 | — | 1 |
| 2026-03 | 1653 | — | - |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
---
name: mcp-client
version: 1.0.0
description: Model Context Protocol (MCP) client - connect to tools, data sources and services
metadata: {"openclaw": {"emoji": "🔌", "category": "integration", "requires": {"bins": ["python"], "pip": ["requests"]}, "homepage": "https://modelcontextprotocol.io"}}
---
# MCP Client Skill
Implementation of the Model Context Protocol (MCP) client for connecting to tools and data sources.
## What it does
- **Connect to MCP Servers** - Access tools and resources from MCP-enabled services
- **Tool Invocation** - Call tools exposed by MCP servers
- **Resource Access** - Read files, databases, APIs
- **Prompt Templates** - Use structured prompts from MCP servers
## Installation
```powershell
# Install Python dependencies (requests is the only required dependency)
pip install requests
```
## Usage
### Connect to MCP Server
```powershell
.\mcp.ps1 -Action connect -ServerUrl "https://mcp-server.com" -ApiKey "your-key"
```
### List Available Tools
```powershell
.\mcp.ps1 -Action tools -ServerUrl "https://mcp-server.com"
```
### Call a Tool
```powershell
.\mcp.ps1 -Action call -ServerUrl "https://mcp-server.com" -ToolName "search" -Arguments '{"query": "AI agents"}'
```
### List Resources
```powershell
.\mcp.ps1 -Action resources -ServerUrl "https://mcp-server.com"
```
### Read a Resource
```powershell
.\mcp.ps1 -Action read -ServerUrl "https://mcp-server.com" -ResourceUri "file:///data/config.json"
```
## MCP Concepts
- **MCP Server**: Service that exposes tools, resources, and prompts
- **Tools**: Functions the LLM/agent can call
- **Resources**: Data sources (files, APIs, DBs)
- **Prompts**: Pre-defined prompt templates
## API Reference
```
POST /mcp/connect - Connect to server
GET /mcp/tools - List available tools
POST /mcp/call - Invoke a tool
GET /mcp/resources - List resources
GET /mcp/read - Read resource
GET /mcp/prompts - List prompt templates
```
## Examples
### Python Usage
```python
from mcp_client import MCPClient
client = MCPClient("https://mcp-server.com", api_key="key")
# List tools
tools = client.list_tools()
print(tools)
# Call tool
result = client.call_tool("search", {"query": "quantum"})
print(result)
# Read resource
data = client.read_resource("file:///config.json")
print(data)
```
## ⚠️ Security Warnings
### file:// URI Risk
The MCP protocol allows `file:///path` URIs to read files from the server. **Only connect to trusted MCP servers.** A malicious server could exfiltrate sensitive files.
### Best Practices
- Only use MCP servers you control or trust
- Don't connect to random public MCP servers
- Review what tools/resources are available before using
## Requirements
- Review what tools/resources are available before using
- Python 3.8+
- requests library
## License
MIT
開発中の学び、エラー、訂正を Markdown ファイルに記録し、再利用やワークスペースの記憶への昇格に備えます。
やりたいことを自然文で伝えると、ローカルとリモートのカタログからスキルを探して推薦するスキルです。
AI エージェント向けのブラウザ自動化コマンドラインスキルです。
利用者の訂正と自己点検を層構造の記憶に蓄え、使われ方に応じて昇格や保管を行うスキルです。
第三者のスキルを入れる前に、出所と権限と危険な作りを手順に沿って調べるスキルです。
エージェントの記憶とスキル間の状態を、型と制約を持つ知識グラフとして保存するスキルです。
AI エージェントの先回り、作業記憶、振り返りの手順を計画するためのワークスペース設定ガイドです。
効果的な Claude スキルの作成・更新ガイドです。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。