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Repository Install

Loreto スキル生成 API の MCP サーバー

概要

YouTubeのビデオ、記事、PDF、または画像を再利用可能なClaudeコードスキルに変える - エディタを離れることなく。 Loretoは、Claude Codeが将来のタスクに適用できるコンテンツソースと抽出物を分析します。各スキルには以下が含まれます。 - — 原則、失敗モード、実装手順、アーキテクチャパターン - 概要と使用状況 - サポートされているパターンとデータ構造 - - スキルのコアコンセプトの実行可能な検証スキルを .claude/skills/ に保存し、Claude は関連するタスクで自動的にピックアップします。幻覚、トークンの使用量を減らし、同じ概念を上書きし直します。 Loretoは、船をスタンドアローン、インストール可能なリポジトリとして生成します。これらの9は、ハイブリッドAIアーキテクチャ上の単一の技術的なビデオから生成されました。各レポは、同じ名前のサブフォルダにあるスキル自体と人間の顔のREADMEを持っています - cp -r / ~/.claude / skills / そして、Claudeは自動的にそれをピックアップします.

概要（AI 翻訳）

YouTubeのビデオ、記事、PDF、または画像を再利用可能なClaudeコードスキルに変える - エディタを離れることなく。

お問い合わせ

それが何をするか

Loretoはコンテンツソースを分析し、Claudeコードが将来のタスクに適用できる**構造化されたスキルパッケージを抽出します。各スキルには以下が含まれます。

-[SKILL.md — 原則、失敗モード、実装手順、建築パターン -[README.md — 概要と使用状況

参照ファイル — サポートされているパターンとデータ構造
テストスクリプト — スキルのコアコンセプトの実行可能な検証

.claude/skills/ にスキルを保存し、Claude は関連するタスクで自動的にピックアップします。これにより、幻覚、トークンの使用量を減らし、同じコンセプトを上書きし直すことができます。

お問い合わせ

サンプルスキル

Loretoは、船をスタンドアローン、インストール可能なリポジトリとして生成します。これらの9は、ハイブリッドAIアーキテクチャ上の単一の技術的なビデオから生成されました。

このページは AI により自動翻訳されています。技術的な詳細は原文をご確認ください。

README

以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。

loreto-mcp

Turn any YouTube video, article, PDF, or image into a reusable Claude Code skill — without leaving your editor.

What it does

Loreto analyzes a content source and extracts structured skill packages that Claude Code can apply to future tasks. Each skill contains:

SKILL.md — Principles, failure modes, implementation steps, and architectural patterns
README.md — Overview and usage context
Reference files — Supporting patterns and data structures
Test script — Runnable validation for the skill’s core concepts

Save skills to .claude/skills/ and Claude picks them up automatically on relevant tasks — reducing hallucinations, token usage, and re-explaining the same concepts over and over.

Sample skills

Every skill Loreto generates ships as its own standalone, installable repo. These nine were generated from a single technical video on hybrid AI architecture — clone any of them directly:

Skill	What it teaches
`designing-hybrid-context-layers`	Architect hybrid retrieval systems that combine vector search, graph traversal, and structured data
`temporal-reasoning-sleuth`	Enable agents to trace decision chains and reconstruct causal sequences across long time horizons
`synthesizing-institutional-knowledge`	Capture and query organizational knowledge in a way AI agents can reliably reason over
`diagnosing-rag-failure-modes`	Classify the four structural RAG failure patterns and prescribe the right fix
`routing-work-across-ai-harnesses`	Dynamically route tasks to the right AI harness based on task type and context
`evaluating-ai-harness-dimensions`	Score and compare AI harness options across the five structural dimensions
`detecting-harness-lockin`	Spot vendor lock-in signals early and price the switching cost
`benchmarking-ai-agents-beyond-models`	Measure agent performance at the system level, not just model level
`auditing-intelligence-context-fit`	Audit whether the model’s reasoning tier matches the context complexity

Each repo has a human-facing README plus the skill itself in a same-named subfolder — cp -r / ~/.claude/skills/ and Claude picks it up automatically.

Anatomy of a generated skill

GitHub で README 全文を見る

インストール

uvx loreto-mcp

MCP 初心者？mcpskill.org のガイドから始めましょう →

設定

{
  "mcpServers": {
    "loreto": {
      "command": "uvx",
      "args": ["loreto-mcp"],
      "env": {
        "LORETO_API_KEY": "lor_..."
      }
    }
  }
}