下面用最清晰、最准确的方式解释 Skills 和 MCP（Model Context Protocol） 的区别，让你快速分辨两者各自负责什么。
🧩 Skills vs. MCP：一句话区别
Skills 是 ChatGPT 用来调用外部能力的“插件能力”。
MCP 是一种标准协议，让模型可访问服务、数据和工具。
换句话说：
- Skills = ChatGPT 里的一种“能力扩展方式”（给 ChatGPT 加新技能）
- MCP = 一种技术协议（让模型能和各种外部系统通信的基础设施）
🔍 Skills（技能）是什么？
Skills 是 OpenAI 发布的一种简单机制，允许你让 ChatGPT：
- 调接口
- 操作你的软件
- 运行脚本
- 自动化任务
- 从外部系统获取实时数据
重点：
✔️ Skills 是“高层能力封装”
你不需要去了解协议与通信细节，只要告诉 ChatGPT：
“这个 skill 可以做哪些事情，它有什么输入输出。”
ChatGPT 就能自动调用它。
✔️ Skills 适合使用者 & 开发者快速扩展 ChatGPT
例如，你可以创建这些 Skills：
- 获取数据库库存
- 调用内部 API（如 ERP、CRM）
- 自动生成日报、周报
- 帮你运行 Python 脚本
- 连接 Jira、GitHub、Shopify 等
✔️ Skills 比 MCP 更“傻瓜式、简单”
适合业务团队、非技术用户、轻量开发。
🔧 MCP（Model Context Protocol）是什么？
MCP 是 OpenAI 推出的开放协议，让模型可以以标准化方式连接外部资源。
它更像是：
“LLM 与外部服务之间的 HTTP / WebSocket / RPC 协议标准”
✔️ MCP 定义了模型如何访问：
- 文件系统
- 数据库
- 远程 HTTP 服务
- 本地工具
- 自定义 API
✔️ MCP 是更底层、更灵活的基础设施
你可以把 MCP 想成：
- ChatGPT、VS Code Copilot、其他 AI Agent 都能共享的通用“扩展协议”
- 可以让任何模型安全地访问“外部世界”
✔️ MCP 适合技术团队与工程师
尤其是构建复杂 Agent 系统的公司。
🆚 Skills 和 MCP 的关系
两者关系可以这样理解：
| 类比 | Skills | MCP |
|---|---|---|
| 功能性质 | 高层“技能扩展” | 底层“通信协议” |
| 开发难度 | 简单 | 更工程化 |
| 目标人群 | 业务用户、轻量开发者 | 工程师、AI Agent 开发者 |
| 使用方式 | ChatGPT 中直接使用 | 需要在客户端/服务器里实现 |
| 作用 | 给 ChatGPT 加“能力” | 让模型能访问外部资源的标准方式 |
更简单的比喻：
- MCP 是 USB 协议
- Skills 是 USB 外设（键盘、鼠标、U 盘）
Skills 可能内部使用 MCP 提供的数据或服务，但用户不需要关心协议本身。
📝 如果你想做企业内部集成（例如 Shopee 或公司系统）
- 只想让 ChatGPT 能调内部 API → 用 Skills 就够
- 想构建企业级 AI Agent、统一集成多个系统、安全访问文件/数据库 → MCP 更适合
