Agent Skills Marketplace

사이트의 핵심은 검색이며, AI 스킬 발견에 대한 주된 답이다. 공개 GitHub 저장소에서 SKILL.md 파일을 가져와 이름, 저장소, 설명에 대한 키워드 색인을 만든다. 그렇다면 300만 개 파일 중에서 쓸 만한 것을 어떻게 찾을까. 주로 필터로 찾는다. 하이픈, 밑줄, 점이 들어간 이름을 처리하도록 대조가 다듬어졌고, 많은 스킬이 그런 패턴을 쓰기에 이 점은 중요하다. 키워드에 카테고리와 직업 필터를 결합하면 거대한 결과 집합을 훑어볼 수 있는 규모로 줄일 수 있다.

단순 검색을 넘어 SkillsMP는 미국 노동부의 SOC 분류를 사용해 스킬을 직업별로 정리하며 800개 이상의 직무를 아우른다. 12개 영역과 50개 이상의 카테고리도 있다. 원하는 스킬의 정확한 이름을 모를 때 이 틀이 쓸모 있다. "데이터 분석가"나 "디자이너"에서 시작해 그 일을 하는 사람들이 실제로 무엇을 만드는지 보면 된다. 추측할 필요가 없다.

개발자는 자동 생성된 OpenAPI 명세가 딸린 REST API를 얻는다. 익명 접근은 하루 50회 요청을 허용하고 무료 API 키는 이를 500회로 올린다. 개인 스크립트나 필요할 때 스킬을 조회하고 결과를 로컬에 캐시하는 작은 내부 도구에는 충분하다. 이 API는 실제 문제에 대한 프로젝트의 답이다. 스킬이 이렇게 많으면 발견 자체에 도구가 필요하지, 웹 페이지만으로는 안 된다.

AI 에이전트가 작업 도중 스킬 카탈로그를 직접 조회할 수 있도록 Model Context Protocol 엔드포인트가 있다. MCP 접근은 API 키가 필요 없고 일일 할당량도 없지만 IP별 단기 속도 제한은 여전히 적용된다. 에이전트 간 워크플로를 만드는 사람에게 가장 흥미로운 부분이다.

모든 등록 정보는 만든 사람, 저장소, 원래 파일 위치로 되돌아가므로 설치하거나 재사용하기로 결정하기 전에 스킬이 어디서 왔는지 정확히 추적할 수 있다. 사이트가 내건 목표는 진짜 출처로 보내는 것이다. 이는 의미 있는 설계 선택인데, 카탈로그를 상점이 아니라 지도로 다루기 때문이다.

인터페이스와 필터링은 9개 언어를 지원하고, 콘텐츠 언어 필터로 특정 언어로 쓰인 스킬을 분리할 수 있다. 비영어 페이지는 직업 이름도 현재 언어로 표시하므로 영어 밖에서도 직업 보기를 쓸 수 있다.