文章目录
- 目录
- 一、引言
- 二、核心定义与本质区别
- 2.1 核心定义
- 2.2 本质差异总结
- 三、技术特性深度对比
- 3.1 核心维度对比表
- 3.2 关键特性拆解
- 1. Prompt：极简但低效的临时方案
- 2. MCP：连接模型与外部世界的标准协议
- 3. Skills：封装复杂能力的模块化方案
- 四、适用场景与选型指南
- 4.1 场景匹配表
- 4.2 选型决策流程
- 五、实战对比：完成同一任务的三种方式
- 任务需求
- 方式1：仅使用 Prompt（一次性）
- 方式2：Prompt + MCP（调用外部工具）
- 方式3：Skills（封装为可复用技能）
- 六、总结
- 核心关键点回顾
- 附：参考资源
目录
一、引言
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在 Anthropic Claude 生态中，MCP（Model Context Protocol）、Prompt（提示词）、Skills（技能）是三种核心的能力扩展方式，但三者的设计目标、技术架构、适用场景截然不同：Prompt 是“一次性指令”，MCP 是“模型与外部工具的通信协议”，Skills 是“模块化、可复用的专业能力包”。理解三者的差异，是高效利用 Claude 完成从简单任务到复杂企业级流程的关键。
二、核心定义与本质区别
2.1 核心定义
| 概念 | 核心定义 | 本质 |
|---|---|---|
| Prompt（提示词） | 向 Claude 发送的自然语言指令/上下文，指导其完成单次任务 | 一次性、临时性的“指令集”，无复用性，依赖 Claude 原生理解能力 |
| MCP（Model Context Protocol） | 标准化的通信协议，定义 Claude 与外部工具/服务（如代码执行器、API、本地模型）的交互规则 | 模型与外部系统的“桥梁”，解决 Claude 原生无工具调用能力的问题 |
| Skills（技能） | 模块化、自包含的能力包（含指令、脚本、资源），Claude 可动态加载，重复完成特定专业任务 | 可复用、标准化的“专业能力模板”，将 Claude 定制为领域智能体 |
2.2 本质差异总结
- Prompt：“临时指令”—— 针对单次任务，用完即弃，无结构化规范；
- MCP：“通信规则”—— 不直接提供能力，而是定义 Claude 调用外部能力的方式；
- Skills：“能力模块”—— 基于 Prompt + MCP（可选）封装的可复用能力，有标准化结构和生命周期。
三、技术特性深度对比
3.1 核心维度对比表
| 对比维度 | Prompt（提示词） | MCP（模型上下文协议） | Skills（技能） |
|---|---|---|---|
| 架构形态 | 纯文本（无固定结构） | 标准化协议（HTTP/SSE/stdio） | 目录化结构（SKILL.md + 资源文件） |
| 复用性 | 极低（单次使用，需重复编写） | 中（协议可复用，工具调用逻辑需单独编写） | 极高（一次创建，多次复用，支持版本管理） |
| 上下文效率 | 低（每次需传递完整指令，占用上下文） | 中（协议头占用少量上下文，工具逻辑外置） | 高（渐进式披露，仅加载必要内容） |
| 外部工具集成 | 无（仅依赖 Claude 原生能力） | 核心能力（支持调用任意符合 MCP 的工具） | 支持（可通过 MCP 集成工具，也可内置脚本） |
| 标准化程度 | 无（自由编写，无规范） | 高（Anthropic 定义的标准协议） | 高（Anthropic 定义的目录/文件规范） |
| 开发成本 | 极低（会写自然语言即可） | 中（需了解协议规范，编写工具适配代码） | 中高（需遵循技能结构，整理可复用资源） |
| 维护成本 | 无（用完即弃） | 中（需维护工具适配代码） | 低（模块化结构，可单独更新资源） |
| 适用复杂度 | 简单任务（如“写一段Python代码”） | 中等任务（如“调用API获取数据并分析”） | 复杂任务（如“按公司规范生成财报”） |
| 数据隐私 | 中（指令/数据随请求传递） | 高（可本地化部署工具，数据不经过 Anthropic 服务器） | 中高（技能包可私有化部署，资源本地存储） |
3.2 关键特性拆解
1. Prompt：极简但低效的临时方案
- 核心优势：零开发成本，即时生效，适合快速验证简单需求；
- 核心痛点：
- 无复用性：相同任务需重复编写指令，易出现不一致；
- 上下文浪费：复杂指令（如公司品牌规范）需每次传递，占用 Claude 上下文窗口；
- 能力上限低：无法调用外部工具，仅能依赖 Claude 原生知识。
- 示例：
请写一段Python代码，批量读取CSV文件并统计缺失值，要求包含异常处理。
2. MCP：连接模型与外部世界的标准协议
- 核心设计目标：让 Claude 能调用外部工具（如代码执行器、数据库、API），突破原生能力限制；
- 核心协议特性：
- 支持三种传输方式：StreamableHTTP（大代码块）、SSE（实时推送）、stdio（本地工具）；
- 安全机制：TLS加密、JWT认证、RBAC权限控制；
- 工具适配：任意工具只需实现 MCP 接口，即可被 Claude 调用；
- 核心痛点：仅解决“通信问题”，不解决“指令复用问题”，需配合 Prompt 使用。
- 示例：
按照MCP协议调用本地的CSV处理工具，路径为./scripts/process_csv.py，参数为{"dir": "./data"}，并返回处理结果。
3. Skills：封装复杂能力的模块化方案
- 核心设计目标：将复杂的指令、工具、资源封装为可复用的技能包，让 Claude 稳定完成专业任务；
- 核心特性：
- 渐进式披露：元数据（100字）始终加载，SKILL.md 正文（<5k字）触发后加载，资源文件按需加载；
- 模块化资源：脚本、模板、参考文档可单独维护，无需修改核心指令；
- MCP 集成：技能可通过 MCP 调用外部工具，也可内置脚本，兼顾灵活性和复用性；
- 核心痛点：开发成本高于 Prompt/MCP，需整理可复用资源。
- 示例：技能包结构（如前文的“财报生成技能”）：
finance-report-creator/ ├── SKILL.md（核心指令+元数据） ├── scripts/process_finance_data.py（内置脚本） ├── assets/report_template.md（模板资源） └── references/workflow.md（流程参考）
四、适用场景与选型指南
4.1 场景匹配表
| 场景类型 | 推荐方案 | 选型理由 |
|---|---|---|
| 快速验证简单需求（如写一段代码、解释一个概念） | Prompt | 零成本，即时生效，无需额外开发 |
| 需调用外部工具（如API、数据库、本地脚本） | MCP | 标准化协议，支持任意工具集成，突破原生能力限制 |
| 企业级重复任务（如按规范生成文档、分析数据） | Skills | 可复用，标准化，渐进式披露节省上下文，维护成本低 |
| 个性化定制需求（如适配公司品牌规范、业务流程） | Skills + MCP | Skills 封装业务规则，MCP 集成外部工具，兼顾复用性和扩展性 |
| 临时复杂任务（无复用需求） | Prompt + MCP | 无需创建技能包，通过 Prompt 指导 Claude 调用 MCP 工具 |
| 数据敏感场景（如金融、政务） | MCP + 私有化 Skills | 工具/技能本地化部署，数据不经过 Anthropic 服务器 |
4.2 选型决策流程
五、实战对比：完成同一任务的三种方式
任务需求
批量读取公司财务CSV文件，按公司规范统计核心指标，生成标准化财报。
方式1：仅使用 Prompt（一次性）
请完成以下任务： 1. 读取./finance目录下的所有CSV文件； 2. 统计每个文件的营收、利润、成本、利润率； 3. 按照以下模板生成财报： # 季度财报 | 指标 | 数值 | |------|------| | 营收 | {营收} | | 利润 | {利润} | 4. 利润率>15%标注为“优秀”，5%-15%标注为“良好”，<5%标注为“需优化”； 5. 包含异常处理（文件不存在、CSV格式错误）。- 优缺点：
✅ 零开发成本，即时编写；
❌ 下次需重复编写所有指令，易遗漏细节；
❌ 模板/规范占用大量上下文，可能超出窗口限制。
方式2：Prompt + MCP（调用外部工具）
按照MCP协议完成以下操作： 1. 调用本地工具 ./scripts/process_finance.py，参数为{"dir": "./finance"}； 2. 工具返回财务指标后，按照以下模板生成财报： # 季度财报 | 指标 | 数值 | |------|------| | 营收 | {营收} | | 利润 | {利润} | 3. 根据利润率添加分析结论。 MCP协议配置： - 协议类型：stdio - 工具路径：./scripts/process_finance.py - 认证方式：JWT- 优缺点：
✅ 工具逻辑外置，节省上下文；
✅ 可调用外部工具，突破原生能力；
❌ 模板/指令仍需每次传递，无复用性；
❌ 需编写 MCP 适配代码，开发成本高于纯 Prompt。
方式3：Skills（封装为可复用技能）
- 技能包结构：
finance-report-creator/ ├── SKILL.md（元数据+核心指令） ├── scripts/process_finance.py（财务处理脚本） ├── assets/report_template.md（财报模板） └── references/brand_guide.md（公司规范） - 调用方式：
Use the finance-report-creator skill to generate Q3 2024 financial report from ./finance directory.
- 优缺点：
✅ 一次创建，多次复用，结果一致；
✅ 渐进式披露，仅加载必要内容，上下文效率高；
✅ 资源可单独更新（如模板修改无需改核心指令）；
❌ 首次开发需整理资源，成本略高。
六、总结
核心关键点回顾
- 能力层级：Prompt < MCP < Skills，复杂度和复用性逐级提升，开发成本也逐级增加；
- 核心定位：
- Prompt：临时、简单任务的“快捷指令”；
- MCP：模型调用外部工具的“标准接口”；
- Skills：封装复杂能力的“模块化插件”；
- 选型原则：
- 简单临时任务用 Prompt；
- 需调用外部工具用 MCP（或 Prompt+MCP）；
- 重复/复杂/企业级任务用 Skills（可结合 MCP 扩展工具能力）。
三者并非互斥关系，而是互补关系：Skills 可内置 Prompt 指令，也可通过 MCP 调用外部工具，最终形成“Prompt 定义逻辑 + MCP 扩展能力 + Skills 封装复用”的完整解决方案。对于个人开发者，Prompt + MCP 足以应对大部分需求；对于企业，基于 Skills 构建专属技能库，是将 Claude 落地到实际业务流程的最优路径。
附：参考资源
- Anthropic MCP 官方规范：https://docs.anthropic.com/en/docs/mcp
- Anthropic Skills 官方指南：https://support.claude.com/en/articles/12512198-creating-custom-skills
- Anthropic Prompt 最佳实践：https://docs.anthropic.com/en/docs/prompt-design
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