MCP和Skill是Agent中两个互补的概念，它们的关系可以理解为：

AI Agent是一台电脑，MCP是通用的“USB接口协议”，Skill则是电脑里安装的“专业软件” 。

这里尝试参考网络资料，探索MCP和SKILL的区别和联系。

1 MCP

MCP（模型上下文协议）是Anthropic捐赠给Linux基金会的开放标准。

它出现之前Agent连接不同工具如数据库、GitHub、Slack都需要编写定制代码，开发成本高。

MCP统一了所有设备的接口，理论上降低了开发成本。

1.1 如何工作

工具开发者按照MCP标准将工具封装成 “MCP Server” 。

AI应用（作为客户端）通过标准协议与Server通信，从而调用其功能。

1.2 核心价值

MCP实现了 “一次封装，处处使用” 。

GitHub MCP Server提供27个工具，任何支持MCP的AI都能用来操作GitHub，无需开发。

2  Skill

MCP给了AI“动手”的能力，Skill告诉AI“如何专业地动手”。

2.1 如何工作

Skill通常是一个SKILL.md文件，它像一本写给AI看的“菜谱”或“标准作业程序（SOP）”，里面包含了完成特定任务所需的步骤、规则、示例甚至脚本。

2.2 核心价值

SKILL则是将人类专家的经验、公司内部的合规要求等程序性知识固化下来，让AI能稳定、高质量地完成复杂任务，而不必每次都从头开始组织提示词。

3 两者关系

MCP和Skill并非替代关系，而是典型的互补协同关系。

Skill负责想清楚怎么做，MCP负责真正做出来。

3.1 Skill层负责思考

当用户提出需求，如“分析上个月销售数据”，相关的Skill被激活。

它像一位经验丰富的项目经理，负责拆解任务、规划步骤。

3.2 MCP层负责执行

Skill规划好后，会调用底层的MCP去执行具体操作。

例如，通过数据库MCP查询数据，再通过邮件MCP发送报告。

3.3  如何选择

AI连接外部系统或数据源时，如公司数据库、云服务API时，开发或配置一个对应MCP Server。AI能专业、稳定地完成某一类特定任务，如按公司规范进行代码审查、生成特定格式的报告，可以编写一个Skill。在实际应用中，一个强大的AI Agent通常同时具备这两种能力。

reference

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Prompt、Skill、Agent、MCP 到底啥区别？一篇讲透 AI 工作体系

https://developer.aliyun.com/article/1714690

MCP 和 Skill 的联系和区别

https://cloud.tencent.com.cn/developer/article/2622887