Claude Skills vs MCP：AI 开发协作的新范式
Claude Skills vs MCP：AI 开发协作的新范式
一、背景：从「会说」到「会做」
大型语言模型（LLM）正从纯语言理解工具，逐步演进为具备执行力的智能体（Agent）。
然而，要让 AI 真正“动手做事”，需要解决两个核心问题：
- 如何让模型知道“怎么做”
- 如何让模型“获取到需要的资源”
Anthropic 在 Claude 的生态体系中，提出了两种关键能力来分别应对这两个问题：
- Skills（技能）：教会 Claude 如何执行任务
- MCP（Model Context Protocol）：让 Claude 连接所需外部资源
两者共同构成了 Claude 智能体体系的「大脑 + 手 + 网络」架构。
二、Skills：教 Claude “怎么做”
定义
Skills 是一种指导机制，让 Claude 理解并执行特定任务的详细步骤，相当于提供「操作手册」或「标准作业流程（SOP）」。
Claude 不再只是一个“会写代码”的模型，而是能“按公司流程执行任务”的虚拟员工。
工作原理
开发者为 Claude 定义一项 Skill 时，本质上是在：
- 描述任务目标（例如“生成日报”）
- 说明具体步骤、逻辑与格式要求
- 告诉 Claude 如何处理异常或循环任务
Claude 会学习该流程并自动执行。
示例
使用公司自定义格式生成财务报告。
Claude 可读取公司模板 → 自动填充数据 → 输出规范化报告。
特征
- 强调 “教学”与“执行方法”
- 适合处理结构化、重复性流程
- 本质是知识与方法论的沉淀
换句话说：
Skills 教会 Claude How to do it（如何完成任务）。
三、MCP：让 Claude “连接所需”
定义
MCP（Model Context Protocol） 是一种开放通信协议，用于将 Claude 安全地连接到外部数据源、系统或工具。
如果说 Skills 是“脑内技能”，MCP 就是“外部感官与手臂”，让 Claude 能访问真实世界的资源。
功能
- 连接 API、数据库、本地文件系统等
- 让 Claude 获取实时信息或调用外部工具
- 统一上下文通信协议，跨系统交互
示例
从外部 API 获取实时股票价格。
Claude 可以通过 MCP 访问金融数据服务，在生成报告时拉取最新行情，实现动态输出。
特征
- 强调 “连接与访问”
- 提供 数据与接口层能力
- 是 AI 智能体与外部世界的桥梁
换句话说：
MCP 让 Claude Connect to what it needs（连接到它需要的资源）。
四、Skills vs MCP：核心差异
| 维度 | Skills | MCP |
|---|---|---|
| 目标 | 教 Claude “怎么做” | 帮 Claude “连到所需” |
| 关注点 | 流程与任务执行 | 数据与资源访问 |
| 性质 | 方法论（How） | 工具与接口（What） |
| 强项 | 任务自动化 | 数据集成 |
| 示例 | 生成日报、撰写报告 | 访问API、读取数据库 |
| 类比 | 教师 | 网络与接口层 |
这两个体系不是竞争关系，而是互补协作。
Skills 提供“认知和执行框架”，
MCP 提供“数据和资源通路”。
两者结合，Claude 就能：
- 既能按固定逻辑生成报告（Skill），
- 又能自动获取实时数据（MCP）。
五、AI 开发协作方式
当开发者结合两者使用时，可实现“智能体式开发”：
Skills 提供「知识和方法」，MCP 提供「数据和访问」。
Claude 在执行任务时，不再局限于提示词层面的对话，而能主动：
- 调用外部API获取最新数据；
- 根据企业自定义Skill执行复杂任务；
- 以结构化流程输出结果。
示例场景
| 场景 | Skills 作用 | MCP 作用 |
|---|---|---|
| 自动生成日报 | 负责格式、逻辑、文本生成 | 从数据库拉取实时指标 |
| 自动化代码修复 | 定义修复流程 | 访问项目文件与版本库 |
| 智能客服 | 定义应答逻辑 | 调用后端订单系统 |
这种协同模式，让 Claude 从“对话助手”进化为“业务代理”。
六、对开发者的启示
企业可通过 Skills 定义内部知识流程
- 把组织经验转化为可复用的AI技能库。
- 降低AI使用门槛，实现“知识自动化”。
通过 MCP 打通企业数据闭环
- 在安全前提下访问实时业务数据。
- 实现从生成到决策的端到端闭环。
结合使用，打造“自定义AI员工”
- Claude 可按企业逻辑执行任务、生成内容、访问系统。
- 成为真正“可委托”的AI角色。
七、总结：AI 智能体的协作新层次
| 角色 | 描述 |
|---|---|
| Skills | Claude 的「认知结构」与「操作方法」 |
| MCP | Claude 的「外部接口」与「数据通路」 |
| 结合后 | Claude 能“理解任务 + 获取数据 + 执行工作流” |
Anthropic 的设计思路正指向一个更高层级的智能体生态：
LLM 不再是对话接口，而是可定义、可扩展、可联网的智能工作代理。
在这一体系中，
- Skills 是知识的封装，
- MCP 是世界的通路，
- Claude 则成为连接两者的核心智能体。
未来的开发趋势将围绕 「AI模块化协作」 展开：
把企业经验做成 Skills，
把企业系统接入 MCP，
让 AI 自主地理解、执行、反馈。
八、结语
Claude Skills 与 MCP 的结合，代表了 LLM 从“被动回答”到“主动协作”的关键跨越。
它不只是技术接口之争，而是 AI 开发范式的根本转变：
从 Prompt 工程 → 到 AI 协作协议。
下一步的竞争，不再是谁的模型更强，而是谁的「AI 协作生态」更完整。