MCP与Skills解析

MCP和Skills是当前AI应用开发中两个非常重要但容易混淆的概念。让我为你清晰解释一下。

1.MCP (Model Context Protocol) - “连接的桥梁”

MCP是什么：
MCP是由Anthropic创建的一个开放协议，它定义了AI模型（如Claude、GPT等）如何与外部工具、数据和系统进行安全、标准化的通信。

核心作用：

让AI模型“看得更远”：让AI能够访问它自身训练数据之外的信息
标准化连接：就像USB接口一样，提供统一的方式连接各种资源
安全沙箱：确保外部连接的安全性，防止滥用

主要应用场景：

# 通过MCP，AI可以：1.查询数据库（MySQL、PostgreSQL等）2.读取文件系统（特定目录下的文件）3.调用API（天气、股票、新闻等）4.执行安全限制下的命令5.连接Slack、Jira等第三方服务

实际例子：
如果你想问Claude：“我们公司这个季度的销售数据如何？”

没有MCP：Claude只能基于公开信息猜测
有MCP：Claude可以通过MCP连接器查询你的数据库，给出准确答案

2.Skills - “具体的技能”

Skills是什么：Skills是AI助手（如Claude、GPTs）能够执行的具体任务或能力。

核心特点：

原子化能力：每个Skill完成一个特定任务
用户可配置：用户可以开启/关闭特定Skills
面向任务：解决具体问题

常见Skills类型：

文件处理类：
- 读取和分析PDF
- 处理Excel表格
- 图像识别和理解
网络服务类：
- 网页搜索
- 邮件发送
- API调用
专业领域类：
- 代码编写和调试
- 数据分析
- 翻译
- 数学计算

3.两者的关键区别

维度	MCP (协议/桥梁)	Skills (技能/能力)
定位	基础设施、连接协议	应用层、具体功能
作用	让AI能“访问”外部资源	让AI能“执行”特定任务
层级	底层通信协议	上层应用功能
类比	电脑的USB接口标准	具体的USB设备功能
创建者	通常由开发者实现	可由用户配置或开发

4.实际工作关系

用户需求：帮我分析销售数据并生成报告

工作流程：

MCP连接器→ 连接到公司数据库获取原始数据
数据处理Skill→ 清理和整理数据
分析Skill→ 进行数据分析和洞察
MCP连接器→ 访问模板库获取报告模板
文档生成Skill→ 生成最终报告
邮件Skill→ 发送报告给相关人员

5.如何理解它们的关系

想象一个特工（AI模型）：

MCP= 特工的后勤支援系统
- 提供安全的通信渠道
- 连接各种情报数据库
- 确保任务执行的安全性
Skills=特工的具体技能
- 黑客技术（处理数据）
- 语言能力（翻译）
- 驾驶技术（自动化操作）
- 谈判技巧（客服对话）

6.开发者视角

如果要扩展AI能力：

使用MCP：当你需要让AI访问新的数据源或系统时
- 例：连接内部CRM系统、私有数据库
开发Skills：当你需要AI执行新的任务类型时
- 例：创建专门的代码审查Skill、法律文档分析Skill

7.用户视角

普通用户体验：

Skills更直观：你在AI助手中“开启”或“使用”某个功能
MCP更隐晦：它工作在后端，你感受到的是“AI突然知道了它原本不知道的信息”

总结

MCP是“How”：解决“AI如何安全地连接和使用外部资源”的问题
Skills是“What”：解决“AI具体能做什么事情”的问题

简单来说：

MCP让AI能够“走出模型”，Skills定义了AI出去后“能做什么事”。

两者通常协同工作：MCP提供了通往外部世界的安全通道，而Skills则是通过这些通道执行的具体操作。随着AI应用的发展，这种“协议+能力”的模式正在成为标准架构。

在AI领域，MCP是标准化连接层（解决“能不能连”），Skills是可复用执行单元（解决“如何做”），二者协同支撑智能体的工具调用与任务执行，共同降低集成成本、提升开发效率与系统可维护性。

一、MCP：模型上下文协议（Model Context Protocol）

1. 核心定义与本质

MCP由Anthropic于2024年11月推出，是一种安全标准化的双向通信协议，为大语言模型（LLM）与外部数据、应用和服务提供统一接口。它可类比为AI界的USB-C通用接口，解决不同模型与工具间需定制连接的碎片化问题，将集成复杂度从M×N（M个模型×N个工具）降至M+N。

2. 核心功能与价值

功能	说明	价值
标准化通信	统一工具暴露能力、智能体调用方式、共享上下文与状态的规范	减少重复开发，提升互操作性
安全连接	提供权限控制与双向加密通道	保护敏感数据，符合企业安全合规要求
上下文管理	支持模型与工具间状态共享和记忆传递	实现多步推理与连续任务执行
简化集成	替代各厂商私有的工具调用方案	降低开发门槛，加速AI应用落地

3. 与其他技术的关系

区别于Function Calling：MCP是行业标准，而Function Calling是OpenAI等厂商的私有实现，MCP兼容并标准化了Function Calling等现有概念。
不是智能体框架：MCP是连接层，补充而非替代智能体编排框架，负责通信而非决策。

二、Skills：AI智能体技能

1. 核心定义与本质

Skills是AI智能体架构中可被模型自动触发的结构化执行单元，封装了完成特定任务的具体方法与流程，是AI从“会想”到“会做”的关键组件。可理解为智能体的“工作手册”或“能力包”，使AI能在特定任务上表现专业而非泛泛而谈。

2. 核心特点与示例

特点	说明	典型示例
独立性	可独立执行，不依赖其他技能	文本摘要、情感分析、图片描述
可复用性	一次开发，多次调用	天气预报查询、汇率转换、代码解释
自触发	智能体可根据任务需求自动调用	当用户问“北京明天天气”时，自动触发天气查询技能
封装性	隐藏实现细节，提供标准化接口	调用气象局API获取数据并格式化返回

3. 与MCP的关系

Skills是“内容”，MCP是“通道”：Skills定义如何完成任务，MCP确保技能能安全访问所需资源。
协同工作：MCP提供“门禁卡”（连接权限），Skills提供“操作指南”（执行方法），二者结合让AI既能连接外部工具，又能正确使用工具完成任务。

三、如何理解二者的协同关系

可通过职场新人比喻直观理解：

新人（AI模型）有思考能力但无法访问公司系统（外部工具）
MCP：IT部门发放的门禁卡与系统账号，解决“能不能进系统”的权限问题
Skills：新人的岗位工作手册，指导“如何使用系统完成具体任务”（如查数据、发邮件）
最终效果：新人（AI）既能安全访问系统（MCP），又知道如何高效完成工作（Skills）

四、应用场景与实践意义

智能体开发：MCP标准化工具连接，Skills封装业务逻辑，大幅降低开发成本，促进协作生态形成。
企业数字化转型：MCP解决跨系统集成难题，Skills快速适配各类业务场景（如财务报表生成、客户服务）。
AI安全与治理：MCP提供统一权限管控点，Skills实现细粒度任务审计，提升系统安全性与合规性。

总结

MCP：解决“连接问题”，是AI与外部世界交互的通用语言，推动AI生态标准化。
Skills：解决“执行问题”，是AI完成具体任务的能力载体，提升AI的实用性与专业性。
二者结合，是AI从“语言模型”向“全能助手”进化的关键基础设施，加速AGI（通用人工智能）的落地进程。

在 AI 领域里，MCP和Skills都是在解决同一个核心问题：
👉“如何让大模型不只是聊天，而是能可靠地做事、接工具、执行任务？”
但它们关注的层次不一样，可以理解为“协议层 vs 能力层”。

下面我用直观类比 + 技术视角帮你拆开讲。

一句话先给结论

MCP（Model Context Protocol）
👉是一种“标准协议”，规定大模型如何发现、理解、调用外部能力
Skills（技能）
👉是“具体能力”，告诉模型“我能做什么、怎么做”

类比一句话：
MCP = USB 协议
Skills = 键盘、鼠标、摄像头这些外设

一、MCP 是什么？——「AI 世界的通用接口协议」

1️⃣ MCP 在解决什么问题？

在没有 MCP 之前：

每个平台（OpenAI / Anthropic / IDE / Agent 框架）
每个插件 / 工具 / API
都有自己的一套接法

结果就是：

工具难复用
Agent 很难通用
换个模型就要重写一堆 glue code

👉MCP 想做的是：统一“模型 ↔ 工具”的交互方式

2️⃣ MCP 的核心思想

MCP 定义了几件事：

工具如何被描述
工具有哪些输入 / 输出
工具如何被发现（discovery）
模型如何安全地调用工具

MCP Server 对外暴露的通常是：

tools（工具）
resources（资源，比如文件、数据库）
prompts（可复用提示）

3️⃣ MCP 的角色拆解

┌──────────────┐ │ AI Model │ │ (Claude / │ │ GPT / etc) │ └──────┬───────┘ │ MCP ┌──────▼───────┐ │ MCP Client │ ← IDE / Agent / App └──────┬───────┘ │ MCP 协议 ┌──────▼───────┐ │ MCP Server │ ← 对外提供能力 │ (Tools / │ │ Resources) │ └──────────────┘

👉 MCP本身不提供能力，只提供“接能力的规则”。

二、Skills 是什么？——「模型真正会用的能力」

1️⃣ Skills 在干嘛？

Skill = 一项可被模型调用的“能力封装”

比如：

搜索数据库
发 HTTP 请求
操作 Git
控制浏览器
执行一段代码
下单、发邮件、拉数据

你可以理解为：

Skill = API + 描述 + 调用约束

2️⃣ Skills 的典型结构

一个 Skill 通常包含：

名字（模型能理解）
功能描述（告诉模型“什么时候用我”）
输入 schema
输出 schema
副作用说明（是否写文件、是否花钱等）

例如（伪代码）：

{"name":"search_user","description":"根据手机号查询用户信息","input":{"phone":"string"},"output":{"user_id":"string","status":"string"}}

3️⃣ Skills 是“AI 的工具箱”

一个 Agent 的能力上限 ≈ 它能用多少 Skills
模型本身只是“大脑”
Skills 才是“手脚”

三、MCP 和 Skills 的关系（重点）

🔗 它们不是对立的，而是上下层关系

层级	作用
MCP	统一协议 / 规范 / 通道
Skills	具体能力 / 工具 / 行为

👉Skills 可以通过 MCP 暴露出来

也可以这么说：

MCP = 让 Skill“插得进来、用得起来”

四、为什么最近 MCP / Skills 很火？

背后有 3 个趋势：

1️⃣ Agent 化是主线

大家不再满足于：

“问一句，答一句”

而是要：

自动规划
多步执行
自己选工具
长期运行

👉 这要求：

标准化工具接口（MCP）
可组合能力（Skills）

2️⃣ IDE / 本地 Agent 崛起

Cursor、Windsurf、VS Code Agent、Claude Desktop：

本地文件
Git
Shell
浏览器

👉 都需要一个统一、安全、可扩展的工具协议

3️⃣ 企业更需要“可控能力”

企业关心：

能做什么
不能做什么
谁能调用什么

Skills + MCP 非常适合做：

权限隔离
能力白名单
审计

五、如何“正确理解”它们？（心智模型）

我给你 3 个理解层次：

🧠 层次 1：直觉版

MCP：插座
Skills：电器

🧠 层次 2：工程版

MCP：Agent ↔ Tool 的标准通信协议
Skills：可被 LLM 调用的函数能力集合

🧠 层次 3：生态版（最重要）

MCP 解决“工具生态标准化”
Skills 决定“Agent 能力上限”
两者一起决定AI 是否能规模化落地

六、什么时候你会“真的用到”它们？

你会在这些场景中遇到：

写AI Agent
做IDE 插件 / Copilot
构建企业内部 AI 助手
把业务系统“AI 化”