在 AI Agent 领域，如何让大语言模型（LLM）更安全、更高效地与外部世界交互，一直是开发者关注的核心课题。近期，Anthropic 推出的 MCP (Model Context Protocol) 和 Gemini CLI 中的 Skill 机制成为了讨论的热点。
这两者虽然都旨在扩展模型的能力边界，但在设计哲学、信任边界以及约束机制上有着截然不同的路径。
1. 什么是 MCP？（Model Context Protocol）
MCP 是由 Anthropic 推出的一种开放标准。它的核心思想是标准化。
- 架构：采用典型的客户端-服务器架构。MCP 服务器提供数据或工具，客户端（如 Claude Desktop）则负责将这些能力暴露给模型。
- 约束：极高。所有可用的工具、资源和提示词必须通过严格的 JSON Schema 进行预定义。
- 安全性：通过标准化的接口，开发者可以清晰地定义模型能做什么、不能做什么，这种“协议级”的约束保证了系统的可预测性。
2. 什么是 Skill？（Gemini CLI 视角）
相对于 MCP 的严谨，Gemini CLI 中的 Skill 更像是一种赋能。
- 核心逻辑：Skill 往往是一组精心设计的指令集（System Prompts）和特定工具的组合。通过
activate_skill，模型进入一种“专家模式”。 - 约束：相对较少。它更信任模型本身的推理和执行能力。
- 灵活性：类似于之前的“自定命令”，但它不仅是简单的别名，而是包含了复杂的上下文和任务执行逻辑。
3. 核心差异：信任度的不同
MCP 与 Skill 最本质的区别在于对“模型能力”的信任偏向。
MCP：信任协议
MCP 的逻辑是：“我不完全信任模型的自主性，但我信任这套协议。” 在 MCP 框架下，模型必须在既定的轨道上运行。如果协议没定义某种交互方式，模型就无法执行。这对于企业级应用和需要高度合规性的场景非常友好。
Skill：信任模型
Skill 的逻辑是：“我信任模型的能力，我只需要告诉它目标和可用资源。”
Skill 的约束更少，它允许模型在执行任务时有更大的发挥空间。例如，一个 skill-creator 可以指导模型如何构建新的技能，这其中涉及到大量的逻辑判断和策略选择，而非简单的接口调用。
4. 深度对比表
| 特性 | MCP (Model Context Protocol) | Skill (Gemini CLI) |
|---|---|---|
| 设计重心 | 标准化、互操作性 | 任务导向、能力增强 |
| 约束机制 | 强约束 (Schema-based) | 弱约束 (Instruction-based) |
| 信任模型 | 信任协议定义的边界 | 信任模型的自主推理能力 |
| 灵活性 | 较低（需遵循标准） | 极高（可动态解释指令） |
| 典型应用场景 | 跨平台工具集成、数据源接入 | 复杂任务规划、专家级能力扩展 |
5. 总结与展望
MCP 代表了 AI 基础设施的“工业化”趋势——通过统一的接口降低集成成本。而 Skill 则展示了 AI Agent 的“智能化”方向——通过更少的束缚释放模型作为“数字员工”的潜力。
对于开发者而言，选择哪种方案取决于你的应用场景：如果你需要构建一个可大规模复用的工具生态，MCP 是不二之选；如果你希望打造一个能够处理复杂、多变任务的智能助手，那么赋予它更强大的 Skill 显然更具杀伤力。