mcp

这几天看 AI 编程，前脚大家还在聊 MCP，后脚又开始聊 Skill。这两个词放在一起，最容易让人误会成又多了一个协议，或者又多了一种高级提示词。

真正的区别其实更朴素：MCP 解决的是 agent 怎么接上外部工具和数据，Skill 解决的是接上以后按什么顺序把活干稳。一个偏连接，一个偏流程。

所以 Skill 最有价值的场景，不是模型完全不会做，而是模型每次做法不稳。它像一份工种手册，把触发条件、步骤、边界、参考资料和必要脚本放在一起，让 agent 少靠临场发挥。

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。