MCP vs Agent vs SKill 的异同

在 2026 年的 AI 开发语境下，MCP、Agent 和 Skill 分别代表了智能体生态中的连接协议、执行主体和专业知识。

你可以把它们想象成建造大楼时的三个不同维度：MCP 是标准的工具接口，Agent 是施工队，而 Skill 则是施工手册。

1. 概念剖析

MCP (Model Context Protocol) —— “万能插座”

定义： 由 Anthropic 发起并已被行业广泛采用的开放协议，被称为 AI 界的“USB-C”。
核心作用： 它解决了“如何连接”的问题。它标准化了 AI 模型如何访问外部数据（数据库、本地文件、API）和调用工具。
技术形态： 采用客户端-服务器架构。有了 MCP，你写一次工具逻辑，所有支持 MCP 的 Agent（如 Claude、Cursor、Goose）都能直接使用。

Agent (智能体) —— “大脑与执行者”

定义： 一个能够感知环境、进行推理、做出决策并采取行动以实现目标的自治系统。
核心作用： 它解决了“谁来做”的问题。它是整个系统的核心，负责理解用户的模糊意图，规划步骤，并决定调用哪些工具。
技术形态： 一个围绕 LLM 构建的闭环系统，具备规划（Planning）、记忆（Memory）和工具使用（Tool Use）能力。

Skill (技能) —— “专业教程”

定义： 一种模块化的、可移植的程序化知识或工作流规范。
核心作用： 它解决了“怎么做”的问题。如果 MCP 给了 Agent 拿扳手的权利，Skill 就是教它如何按照你公司的标准去拧螺丝。
技术形态： 通常是一组结构化的文档（如 SKILL.md）或代码片段，包含特定任务的最佳实践、约束条件和逻辑流。

2. 核心对比表

维度	MCP (协议层)	Agent (执行层)	Skill (知识层)
本质	通信标准/接口	决策实体/大脑	操作指南/专业逻辑
关注点	连接性（数据在哪？）	自治性（做什么？）	流程性（怎么做？）
打个比方	手机的充电接口 (USB-C)	使用手机的用户	手机里教你做菜的 App
独立性	是一种被动调用的资源	主动发起请求的实体	被 Agent 加载的上下文

3. 它们是如何协同工作的？

在实际应用中，这三者通常是垂直叠加的关系：

用户下达指令： “帮我进行代码审查，并提交到 GitHub。”
Agent (大脑) 接收任务： 它意识到需要“代码审查”和“GitHub 操作”。
Agent 加载 Skill (教程)： 它读取名为 code-review-skill 的文件，了解到公司对安全性、命名规范和性能的特定要求。
Agent 通过 MCP (管道) 采取行动：

通过 Filesystem MCP 读取本地代码。
通过 GitHub MCP 获取 PR 差异并提交评论。

4. 形象类比：顶级餐厅

MCP (工具柜)： 厨房里标准的烤箱接口、电源和水源。无论谁来当大厨，接口都是统一的。
Skill (食谱/经验)： 即使有了顶级的烤箱（MCP），你还需要《米其林三星烹饪手册》（Skill）才能做出完美的惠灵顿牛排。
Agent (大厨)： 最终决定什么时候开火、什么时候加盐、什么时候查阅手册、并指挥厨房运行的那个人。

总结建议： 如果你正在开发一个系统：

如果要接入外部数据源，优先考虑 编写 MCP Server。
如果要规范 Agent 的作业流程（比如“按步骤写测试用例”），你应该 定义一套 Skill。
如果你要实现一个自动化的端到端助手，你需要 构建一个 Agent 循环 来整合前两者。