Agent Skills 与 MCP：最新定义、使用场景、优缺点与选型指南

枫叶V
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Agent Skills 与 MCP：最新定义、使用场景、优缺点与选型指南

更新时间：2026-01-08（JST）
目标读者：做企业 AI 助手 / Dev Agent / 数据分析助手 / 平台化接入的后端与架构同学
本文重点：用“最新官方定义”把边界讲清楚，再给你一套可落地的场景、优缺点与选型策略，最后附上安全与工程化清单。

1. Agent Skills 和 MCP 到底是什么？

1.1 Agent Skills（最新官方定义）

Anthropic 对 Agent Skills 的核心定义非常明确：

  • Skills 是“文件夹化”的能力包：由 instructions（指令）、scripts（脚本）、resources（资源） 组成
  • 可被 Agent 动态发现并按需加载，用来在特定任务上表现得更稳定、更专业
  • 目的：把你的组织流程、最佳实践、模板、校验规则沉淀为可复用能力，让通用 Agent 变成“专项 Agent”

简单理解：Skill = “怎么做这件事”的可复用 SOP +（可选）脚本与资源
它解决的是“工作方法/流程固化、输出一致性、少写 prompt”的问题。

参考（官方）：

1.2 MCP（Model Context Protocol，最新官方定义）

MCP 官网给出的定义也很“工程化”：

  • MCP 是一个开源标准，用于把 AI 应用连接到外部系统
  • 通过 MCP，像 Claude、ChatGPT 这类 AI 应用可以接入：
    • 数据源（本地文件、数据库、应用上下文）
    • 工具（搜索、计算器、业务 API）
    • 工作流（专用 prompts / 模板化流程）
  • 官网的比喻非常直白：“MCP 像 AI 应用的 USB-C 口”（统一插座）

简单理解：MCP = “把外部能力标准化接入 AI 应用/Agent”的协议与生态
它解决的是“系统接入碎片化、跨客户端/跨模型复用、统一治理（鉴权/审计/脱敏）”的问题。

参考（官方）：

2. 关键差异：一个是“怎么做”，一个是“怎么连”

下面这张表能帮你避免概念混用：

维度Agent SkillsMCP
关注点程序性知识 / SOP：怎么做更专业、更一致连接与上下文：怎么把外部系统接给模型
解决的问题prompt 难复用、流程不统一、输出不稳定工具/数据源接入碎片化、N×M 集成成本高
形态“技能包”：指令+脚本+资源，按需加载“协议+服务端”：标准化暴露 tools/resources/prompts
最适合固化流程、模板化产出、稳定写作/审查/分析多系统统一接入、跨客户端复用、平台化治理
代价需要版本与安全治理（脚本/资源供应链）初期工程成本更高（server、鉴权、观测、运维）

一句话：Skills 让 Agent 更像“专家”，MCP 让 Agent 有“插座”去连世界。

3. MCP 的结构：为什么它能当“统一插座”？

MCP 官方规范把 server 能力拆成三类核心原语（非常重要）：

  1. Prompts：服务器提供“模板化提示词/结构化指令”，客户端可发现并带参数获取
    modelcontextprotocol.io/specificati…

  2. Resources：服务器暴露结构化资源（文件、DB schema、应用信息等），每个资源有 URI
    modelcontextprotocol.io/specificati…

  3. Tools：服务器暴露可调用工具（查库、调 API、计算），每个工具有 schema/元数据
    modelcontextprotocol.io/specificati…

此外，规范说明 MCP 基于 JSON-RPC 2.0 进行消息交互（请求/响应/通知等），从而让“工具调用”变得标准化、可互操作：

4. Agent Skills 的结构：为什么它能提升“专项能力稳定性”？

Agent Skills 的标准站点给出了技能内容的组织方式（典型包含）：

  • SKILL.md：技能说明与操作步骤（建议包含 step-by-step、示例、边界情况）
  • 可选目录：脚本、资源文件、补充说明等
  • 关键设计理念：progressive disclosure（渐进披露） —— 只有在需要时加载技能内容，减少上下文占用

参考：

5. 使用场景大全：什么时候用 Skills？什么时候用 MCP？什么时候一起用？

5.1 适合 Agent Skills 的场景（偏“流程固化 / 输出一致性”）

场景 A：组织级写作与审查（最容易见效）
  • 事故复盘模板、周报/月报结构、PRD 规范、法务条款审查清单、品牌风格指南
  • 你希望把“公司最佳实践”做成一键复用，而不是每次重新 prompt

为什么 Skills 更合适？
因为它是“把流程与示例写死”的复用包：同类任务的输出一致性会显著提升。

场景 B：复杂格式产出（文档/表格/报告）
  • 固定格式的 Markdown 报告、投标书、合规报告、数据解读报告
  • Skills 可以内置：字段约束、输出结构、常见错误与纠正方式
场景 C：需要脚本兜底的确定性处理
  • PDF/日志解析、批量清洗、格式化、校验（如 JSON schema 校验、正则提取）
  • 让脚本做“确定性部分”，模型做“解释与决策部分”，整体更稳

5.2 适合 MCP 的场景（偏“多系统接入 / 平台化治理”）

场景 D：企业内部系统很多，接入开始爆炸
  • 你要连：DB、知识库、工单、IM、代码仓库、内部微服务……
  • 如果每个 Agent / 每个客户端都自己接一遍，维护会崩

为什么 MCP 更合适？
因为它把外部能力统一成：Prompts / Resources / Tools，并通过标准协议让不同客户端复用。

场景 E：多模型、多客户端并存（可移植性需求高）
  • Web 控制台 + IDE 插件 + IM 机器人 + 内部服务
  • 你不想为每种客户端、每个模型重复写“接入胶水层”
场景 F：需要统一的权限、审计、脱敏与限流
  • 工具能改数据、能触发真实动作（退款、封禁、发通知）
  • 你需要集中治理与审计链路（谁查了什么、触发了什么、结果如何）

5.3 最推荐：Skills + MCP 组合拳（企业里通常会走到这里）

MCP 负责“把系统接进来”，Skills 负责“教会 Agent 怎么用这些系统做对事”。

一个典型组合例子（客服/运营/工单助手）：

  • MCP 提供 Tools：query_order、get_ticket、post_comment、send_notice
  • MCP 提供 Resources：订单 schema、客服政策、SLA 规则
  • Skills 提供 SOP：分级规则、话术模板、升级路径、异常兜底策略

最终效果：既能“按规范思考”，又能“安全执行动作”。

6. 优缺点对比（写给“要落地”的你）

6.1 Agent Skills：优点

  1. 输出一致性强：SOP + 示例 + 边界条件写清楚后，同类任务不容易漂移
  2. 复用成本低：少写 prompt，多用技能包
  3. 按需加载更省上下文：只在触发时加载技能内容
  4. 可脚本化提升可靠性：确定性处理交给脚本，减少模型“编”的概率

6.2 Agent Skills：缺点/风险

  1. 供应链风险：技能可能包含脚本与资源，必须做来源可信与执行隔离
  2. 治理成本：版本管理、审核发布、权限控制、变更影响评估都要配套
  3. 过度封装风险：写成“万能技能”反而不好用，应保持单一职责、可组合

6.3 MCP：优点

  1. 标准化接入：Prompts/Resources/Tools 一套原语统一外部能力
  2. 跨客户端复用：同一个 MCP server 可被多个客户端消费（减少重复集成）
  3. 平台化治理更容易：鉴权、审计、脱敏、限流放在 server 层统一做
  4. 降低 N×M 集成成本：多个模型 × 多个工具 的组合不再需要每对都定制

6.4 MCP：缺点/风险

  1. 初期工程成本高：需要 server、鉴权、可观测、运维体系
  2. 调试链路更长：模型 ↔ 客户端 ↔ MCP server ↔ 下游系统，任何一层都可能出错
  3. 安全面更大：工具能触发真实动作，必须严格 human-in-the-loop 与权限隔离

7. Tool Calling / Function Calling 和 MCP / Skills 的关系（别混淆术语）

很多工程团队口中的“skill”其实更接近 tool calling（函数调用）：

  • OpenAI 文档把 tool calling 描述为：模型提出工具调用 → 应用执行 → 再把结果回传模型的多步流程
    platform.openai.com/docs/guides…

  • OpenAI Agents SDK 也把 Tools 分成 hosted tools、function calling、agents as tools
    openai.github.io/openai-agen…

  • Skills（Anthropic 语境）：流程/规范/脚本/资源的“能力包”

  • Tool Calling（通用语境）：让模型调用外部函数/工具执行动作

  • MCP：标准化把 prompts/resources/tools 暴露给客户端/模型的协议

8. 选型建议：什么时候先做 Skills？什么时候先上 MCP？

8.1 先做 Skills（快速见效路线）

满足任意两条，就先 Skills：

  • 你最大的痛点是“输出不稳定 / SOP 不统一”
  • 工具与系统不多（< 5~8 个），接入成本可控
  • 目标是快速做出 1~2 个高频场景闭环（报告/审查/总结/标准答复）

落地步骤（推荐）

  1. 选 3 个最高频任务
  2. 每个任务写成：输入 → 步骤 → 输出模板 → 边界情况 → 示例
  3. 可确定性的环节用脚本兜底（解析/校验/格式化）

8.2 先做 MCP（平台化路线）

满足任意两条，就考虑 MCP：

  • 需要连很多系统（DB、KB、IM、工单、仓库、内部服务…）
  • 多个团队/多个客户端都要用同一套接入能力
  • 有强治理需求（权限、审计、脱敏、限流、分级授权）

落地步骤（推荐）

  1. 先挑 2 个最常用系统做 MCP server：例如 数据库 + 工单
  2. 把最常用动作做成 Tools，把最常用上下文做成 Resources
  3. 再逐步补 Prompts（组织级模板）与更严格的 auth/审计/风控

9. 工程化与安全清单（强烈建议直接贴到团队 Wiki）

9.1 权限与风控（必做）

  • 最小权限原则：按用户/角色/环境（prod/uat）隔离
  • 高风险动作必须二次确认：退款、封禁、删除、转账、批量修改
  • 审计：记录 tool 调用参数、结果摘要、操作者、trace_id
  • 脱敏：PII、token、密钥、内部地址等统一脱敏策略

9.2 可观测性（必须能排障）

  • 每次 agent run 的调用链：耗时、失败率、重试次数、下游错误码
  • 将模型决策与工具调用串成 trace（方便复盘与优化）

9.3 结果结构化（减少上下文污染）

  • Tools 输出尽量结构化（JSON），并支持分页/游标
  • 返回“摘要 + 指针”，避免一次塞入大量原始数据

9.4 成本与延迟控制（上线必踩的坑）

  • 规划-调用次数越多越慢：能批量就批量，能缓存就缓存
  • 把“重活”交给系统：LLM 做理解与决策，工具做确定性处理

10. 最后总结（适合当结尾金句）

  • Agent Skills 让你的 Agent 具备“专项能力与一致流程”，核心是 SOP 的可复用与按需加载。
  • MCP 让你的 Agent 具备“连接真实世界系统的标准接口”，核心是 prompts/resources/tools 的标准化暴露与治理。
  • 企业落地最佳实践通常是：先 Skills 跑通高频闭环 → 再 MCP 平台化统一接入与治理 → 最后形成可复用的 Agent 基础设施。

参考资料（官方优先）

  1. MCP 官网（What is MCP）：modelcontextprotocol.io/
  2. MCP 规范（2025-11-25）：modelcontextprotocol.io/specificati…
  3. MCP Prompts（2025-06-18）：modelcontextprotocol.io/specificati…
  4. MCP Resources（2025-06-18）：modelcontextprotocol.io/specificati…
  5. MCP Tools（2025-06-18）：modelcontextprotocol.io/specificati…
  6. MCP GitHub（规范与 schema）：github.com/modelcontex…
  7. Anthropic Agent Skills 工程博客：www.anthropic.com/engineering…
  8. Claude Help Center - Skills：support.claude.com/en/articles…
  9. Agent Skills 标准站点（Overview）：agentskills.io/home
  10. Agent Skills 规范：agentskills.io/specificati…
  11. OpenAI Function / Tool calling：platform.openai.com/docs/guides…
  12. OpenAI Agents SDK - Tools：openai.github.io/openai-agen…
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