MCP 與 Agent Skill：AI 能力擴展的雙引擎
在構建 AI 智能體時，開發者常常會面臨一個選擇：是為它安裝一個“協議（MCP）”，還是教它一項“技能（Agent Skill）”？為了理清這兩者的關係，我們可以將 AI 想象成一個廚師。
1. 核心定義：什麼是 MCP 與 Skill？
MCP (Model Context Protocol) —— “萬能插座”
MCP 是由 Anthropic 推出的一種開放標準。它像是一個 USB-C 接口或驅動程序。它的核心任務是連接性（Connectivity）。它定義了一套標準化的語言，讓 AI 模型能夠直接“插入”並訪問外部數據庫、本地文件系統或 Slack 等 SaaS 工具，而無需為每個工具編寫特定的接口。
- 本質： 標準化的通信協議。
- 解決的問題： AI 如何“夠得着”外部數據？
Agent Skill —— “操作手冊”
Agent Skill（或稱插件、Tools、Action）更像是專業知識的封裝。它專注於能力（Capability）。它告訴 AI 在面對特定任務時，應該按照什麼步驟、使用哪些邏輯去執行。它是一段包含邏輯、指令和特定參數的代碼塊。
- 本質： 領域知識與工作流的封裝。
- 解決的問題： AI 如何“學會”處理複雜任務？
2. 深度對比：維度解析
| 維度 | MCP (模型上下文協議) | Agent Skill (智能體技能) |
|---|---|---|
| 類比 | USB 接口 / 打印機驅動 | 烹飪菜譜 / 會計技能包 |
| 側重點 | 基礎設施。讓連接更簡單、安全、標準。 | 業務邏輯。讓執行更專業、精準。 |
| 複用性 | 極高。一個 MCP 服務可供所有兼容協議的 AI 使用。 | 中等。通常綁定在特定的智能體框架內。 |
| 交互深度 | 偏向於數據獲取、資源列舉、工具調用標準。 | 偏向於多步推理、複雜計算、特定業務流。 |
| 安全性 | 協議級控制。統一管理權限和機密。 | 函數級控制。在代碼邏輯內控制安全邊界。 |
3. 實例展示
場景：企業財務報表分析
- 使用 MCP 的場景：
AI 通過 SQL MCP 服務器 連接到公司的財務數據庫。它不需要知道怎麼“計算”利潤率，它只需要通過 MCP 協議發出請求：“請列出上季度的所有開支記錄”。MCP 負責把數據庫裏的原始數據安全地“搬運”給 AI。 - 使用 Agent Skill 的場景：
AI 運行一個名為 “財務分析專家”的 Skill。這個 Skill 包含了計算 EBITDA（息税折舊攤銷前利潤）的複雜公式和分析邏輯。AI 獲取數據後，調用這個 Skill 進行專業計算，並生成符合財務規範的報告。
4. 總結：雙劍合璧
在實際應用中，MCP 和 Skill 通常是互補的：
- MCP 負責“手”和“眼”，讓 AI 能看到數據、觸碰到系統。
- Agent Skill 負責“大腦”，讓 AI 知道拿到數據後如何思考和操作。
未來的 AI 架構將是：通過 MCP 接入海量數據，通過豐富的 Skill 庫執行專業任務。
