Rethink：Skill & MCP 的发展中关系

Rethink：Skill & MCP 的发展中关系 Rethink：Skill & MCP 的发展中关系 Modified January 20 三、两种分发范式的对比 范式 A：文件分发（当前 Skill 模式） Code block Plain Text Copy 创作者 消费者 │ │ ▼ ▼ 写 SKILL.md ───────► 下载到本地 发 GitHub/压缩包 放入 .claude/skills/ Agent 读取使用 优势： • 零门槛创作 ：任何人写个 Markdown 就能分享经验 • 去中心化 ：不依赖任何平台 • 离线可用 ：本地文件，无网络依赖 劣势： • 分发碎片化，难以发现 • 无自动更新机制 • 资源文件需要手动管理 范式 B：服务分发（MCP 模式） Code block Plain Text Copy 创作者 消费者 │ │ ▼ ▼ 写 MCP Server ──► 发布 npm ──► npm install 配置 MCP 连接 Agent 远程调用 优势： • 中心化管理 ：npm 生态成熟 • 自动更新 ：npm update 一键升级 • 动态能力 ：Server 端可以持续进化 • 可计量 ：调用次数、用户量可追踪 劣势： • 高门槛 ：需要开发能力 • 运维成本 ：服务需要部署维护（如果是远程MCP Server） • 网络依赖 ：离线不可用 四、融合的可能性：Skill as MCP Resource MCP 的 Resources 接口提供了一种优雅的融合方式： Code block Plain Text Copy // 一个 MCP Server 可以同时提供 Tools 和 Skills const server = new MCPServer(); // 暴露工具 server.registerTool({ name: "extract pdf text", description: "Extract text from PDF", handler: async (params) = { / ... / } }); // 暴露 Skill 作为 Resource server.registerResource({ uri: "skill://pdf guide", name: "PDF Processing Guide", mimeType: "text/markdown", handler: async () = ({ text: fs.readFileSync("SKILL.md", "utf 8") }) }); Agent 可以： 1. 调用 extract pdf text Tool 执行操作 2. 读取 skill://pdf guide Resource 获取使用指南 Tools + Skills 在同一个 MCP Server 中共存，由工具提供商统一维护。 五、深层思考：Skill 的本质是什么？ 回到最根本的问题： Skill 在传递什么？ Code block Plain Text Copy Skill = 上下文 (Context) 具体包括： ├── 领域知识（这个领域的概念、术语、最佳实践） ├── 工作流程（完成任务的步骤和顺序） ├── 工具用法（如何正确使用相关工具） ├── 质量标准（什么是好的输出） └── 边界条件（什么情况下不应该这样做） 这些上下文可以通过多种方式传递给 Agent： 传递方式 特点 SKILL.md 文件 静态、一次性加载 MCP Resource 动态、按需加载 MCP Prompt 结构化、可参数化 System Prompt 全局、始终生效 形式不重要，内容才重要。 Skill 文件格式的价值在于 降低创作门槛 ，让非开发者也能贡献知识。MCP 的价值在于 提供标准化的分发和调用机制 。 两者并不矛盾 —— Skill 内容可以通过 MCP 协议分发。 六、未来可能的演进 短期 Code block Plain Text Copy 当前格局： ├── Skill：独立的文件格式，通过 GitHub/市场分发 ├── MCP：独立的协议标准，通过 npm/服务分发 └── 交集：部分 MCP Server 附带使用指南 中期 Code block Plain Text Copy 可能演进： ├── MCP Server 标准化 Skill 暴露方式（resources/prompts） ├── Skill 可以声明依赖的 MCP Server ├── 工具提供商开始 Tools + Skills 联合分发 └── 出现 Skill → MCP 的自动封装工具 Code block Plain Text Copy 终极形态： ├── Skill 成为 MCP Server 的标准组成部分 ├── 每个 MCP Server = Tools + Resources + Skills ├── Agent 通过统一的 MCP 协议获取能力和知识 └── 保留独立 Skill 格式作为轻量级创作入口 七、对创作者的建议 对 Skill 创作者 1. 继续使用 SKILL.md 格式 ：低门槛、易分享，这是独特优势 2. 考虑附带 MCP 封装 ：如果你的 Skill 依赖特定工具，可以一起打包 3. 明确 Tools 依赖 ：在 Skill 中说明需要哪些 MCP Server 对 MCP 开发者 1. 为你的 Tools 编写配套 Skill ：告诉 Agent 如何用好你的工具 2. 利用 Resources/Prompts 接口 ：不只是暴露 Tools 3. 提供最佳实践文档 ：这就是 Skill 的本质 结语 MCP 和 Skill 不是竞争关系，而是互补关系： • Skill 解决"知识传递" —— 教 Agent 怎么做 • MCP 解决"能力扩展" —— 让 Agent 能做 随着生态成熟，我们很可能看到两者的深度融合： Skill 内容通过 MCP 协议分发，MCP Server 自带配套 Skills 。 但无论技术形态如何演进，有一点不会改变： 高质量的上下文（Skill 内容）永远是 Agent 执行复杂任务的关键 。 写好一个 SKILL.md，依然是任何人都能为 AI 生态做出贡献的最简单方式。 MCP = Model Context Protocol 而Agent Skill，正是Context的一部分！ 三、两种分发范式的对比 范式 A：文件分发（当前 Skill 模式） 优势： • 零门槛创作 ：任何人写个 Markdown 就能分享经验 • 去中心化 ：不依赖任何平台 • 离线可用 ：本地文件，无网络依赖 劣势： • 分发碎片化，难以发现 • 无自动更新机制 • 资源文件需要手动管理 范式 B：服务分发（MCP 模式） 优势： • 中心化管理 ：npm 生态成熟 • 自动更新 ：npm update 一键升级 • 动态能力 ：Server 端可以持续进化 • 可计量 ：调用次数、用户量可追踪 劣势： • 高门槛 ：需要开发能力 • 运维成本 ：服务需要部署维护（如果是远程MCP Server） • 网络依赖 ：离线不可用 四、融合的可能性：Skill as MCP Resource MCP 的 Resources 接口提供了一种优雅的融合方式： Agent 可以： 1. 调用 extract pdf text Tool 执行操作 2. 读取 skill://pdf guide Resource 获取使用指南 Tools + Skills 在同一个 MCP Server 中共存，由工具提供商统一维护。 五、深层思考：Skill 的本质是什么？ 回到最根本的问题： Skill 在传递什么？ 这些上下文可以通过多种方式传递给 Agent： 传递方式 特点 SKILL.md 文件 静态、一次性加载 MCP Resource 动态、按需加载 MCP Prompt 结构化、可参数化 System Prompt 全局、始终生效 传递方式 传递方式 特点 特点 SKILL.md 文件 SKILL.md 文件 静态、一次性加载 静态、一次性加载 MCP Resource MCP Resource 动态、按需加载 动态、按需加载 MCP Prompt MCP Prompt 结构化、可参数化 结构化、可参数化 System Prompt System Prompt 全局、始终生效 全局、始终生效 形式不重要，内容才重要。 Skill 文件格式的价值在于 降低创作门槛 ，让非开发者也能贡献知识。MCP 的价值在于 提供标准化的分发和调用机制 。 两者并不矛盾 —— Skill 内容可以通过 MCP 协议分发。 六、未来可能的演进 短期 中期 七、对创作者的建议 对 Skill 创作者 1. 继续使用 SKILL.md 格式 ：低门槛、易分享，这是独特优势 2. 考虑附带 MCP 封装 ：如果你的 Skill 依赖特定工具，可以一起打包 3. 明确 Tools 依赖 ：在 Skill 中说明需要哪些 MCP Server 对 MCP 开发者 1. 为你的 Tools 编写配套 Skill ：告诉 Agent 如何用好你的工具 2. 利用 Resources/Prompts 接口 ：不只是暴露 Tools 3. 提供最佳实践文档 ：这就是 Skill 的本质 结语 MCP 和 Skill 不是竞争关系，而是互补关系： • Skill 解决"知识传递" —— 教 Agent 怎么做 • MCP 解决"能力扩展" —— 让 Agent 能做 随着生态成熟，我们很可能看到两者的深度融合： Skill 内容通过 MCP 协议分发，MCP Server 自带配套 Skills 。 但无论技术形态如何演进，有一点不会改变： 高质量的上下文（Skill 内容）永远是 Agent 执行复杂任务的关键 。 写好一个 SKILL.md，依然是任何人都能为 AI 生态做出贡献的最简单方式。 MCP = Model Context Protocol 而Agent Skill，正是Context的一部分！ 🔗 原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/RMfzAttl... https://mp.weixin.qq.com/s/RMfzAttl... 原创 飞鸟白菜 飞鸟白菜 shareAI2026年1月20日 09:29 浙江 MCP = 模型上下文协议 前言：MCP 协议的被忽视的能力 当我们谈论 MCP (Model Context Protocol) 时，大多数人的第一反应是 Tools —— 让 Agent 能够调用外部工具执行操作。但 MCP 协议的设计远不止于此。 完整的 MCP 协议定义了三类核心接口： Resources 允许 Agent 读取各种资源内容（文件、数据、配置等）， Prompts 允许暴露可复用的提示模板。这两个能力在当前的 MCP 生态中几乎没有被充分利用，但它们恰恰是连接 MCP 与 Skill 的关键桥梁。 一、Skill 与 MCP：本质差异 Skill 是什么？ Skill 是 Anthropic 在 Claude Code 中引入的概念，本质上是一个 知识包 ： Skill 的核心价值在于 传递上下文 —— 告诉 Agent "在面对这类任务时，应该如何思考、如何行动、有哪些最佳实践"。 MCP 是什么？ MCP 是一个 连接协议 ，让 Agent 能够与外部服务交互： MCP 的核心价值在于 扩展能力边界 —— 让 Agent 能够"做"原本做不了的事。 一句话区分 Skill MCP 教 Agent "怎么做" 让 Agent "能做什么" 知识传递 能力扩展 静态文档 动态服务 Skill Skill MCP MCP 教 Agent "怎么做" 教 Agent "怎么做" 让 Agent "能做什么" 让 Agent "能做什么" 知识传递 知识传递 能力扩展 能力扩展 静态文档 静态文档 动态服务 动态服务 二、为什么 Skill 和 MCP 的边界在模糊？ 观察 1：很多 Skill 本质上是在教 Agent 使用特定工具 以官方的 pdf skill 为例： 这个 Skill 在教什么？ 如何正确使用 PDF 处理工具 。 如果存在一个 pdf mcp Server，它提供 extract text 、 merge pdfs 、 add watermark 等 Tools，那么这个 Skill 本质上就是这个 MCP Server 的 使用指南 。 观察 2：工具提供商最适合编写对应的 Skill 谁最懂 Notion API？Notion 团队。 谁最懂 GitHub API？GitHub 团队。 谁最懂某个 MCP Server 的最佳用法？这个 MCP Server 的作者。 Tool + Skill 同源分发 变得非常合理： 观察 3：Skill 的附加资源需要执行环境 一些 Skill 包含可执行脚本： 这些脚本本质上就是 Tools，只是以文件形式分发而非服务形式。如果将它们封装进 MCP Server，就能获得： • 统一的调用接口 • 环境依赖的封装 • 版本管理和更新