Claude・ChatGPT・Codex で同じスキルを使う

チュートリアル · 7 分で読めます

MCP セットアップ

AI エージェントを複数使っているなら — あるプロジェクトは Claude、別のは ChatGPT、CLI の作業は Codex — 同じ指示をすでに 2 度書いているはずです。1 度は Claude の「スキル」やプロジェクト文書として、1 度は ChatGPT のカスタム指示に貼り付けて、さらにもう 1 度 Codex の設定のコメントとして。どこか 1 か所を改善するたび、他は静かに古びていきます。

Skilnu はスキルを一か所に置き、求めてきたクライアントへ — 3 つがすでに話す同じプロトコル（MCP）で — 配ることで、コピー＆ペーストを不要にします。クライアントごとに 1 度つなげば、あとはどのクライアントも現在の版を読みます。

必要なもの

無料のSkilnu account。
スキルをひとつ — 自分で書くか、catalogから取ってきてください。
MCP 対応クライアント。Claude・ChatGPT・Codex はいずれも該当します。カスタム MCP サーバーを追加できる他のエージェントツールも同様です。

1. MCP サーバー URL を取得する

Skilnu のアカウントにはそれぞれ MCP エンドポイントがあります。アプリの MCP server url か、アカウントページで見つかります。https://app.skilnu.com/mcp のような形です。コピーしてください。同じ URL をすべてのクライアントに貼り付けます。

2. Skilnu を MCP サーバーとして追加する

正確なメニューはクライアントごとに違いますが、形はどこでも同じです。カスタム MCP サーバーまたはコネクターを追加する設定を見つけ、URL を貼り付け、求められたら Skilnu アカウントで承認します。

Claude — add it as a custom connector/MCP server in your client's connector settings.
ChatGPT — add it under the client's connector or MCP server settings, the same way you'd add any other tool.
Codex — register it as an MCP server in your Codex configuration.

クライアントごとに 1 度で済みます。承認後は、あなたのアカウントから見えるどのスキルも一覧表示・読み込みできます。自分の非公開スキル、共有されたもの、カタログの公開スキルです。

3. スキルを読み込む

各クライアントで、そのスキルを名前で指定して使うよう頼みます（対応していれば、自分で見つけさせても構いません）。エージェントは MCP 経由で現在の SKILL.md を取得して従います。どのエージェントが実行していても、同じ指示、同じ振る舞いです。

4. 更新は一度だけ

スキルが記述している手順が変わったら、Skilnu 上でスキルを編集して新しいバージョンを公開します。Claude・ChatGPT・Codex を個別に触ることはありません。どれも次に読み込むときに新しい版を取得します。そもそもコピーを保持していなかったからです。

スキルはたったひとつの場所にあります。どのクライアントも読み手であって、コピーではありません。

次の一歩

スキルがどこでも同じように動くようになったら、次にやる価値があるのは、次のスキルをゼロから書くことではありません — Compose and version skills like code で、すでにあるスキルの上に積み上げる方法をご覧ください。

数分で最初のクライアントをつなぎましょう。

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