Claude Skills vs MCP: Panduan 2026 untuk seni bina berasaskan agen

Lanskap seni bina agen AI telah mengalami perubahan besar dalam enam bulan terakhir. Dengan pengenalan Claude Skills pada akhir 2025 dan pertumbuhan ekosistem besar bagi Model Context Protocol (MCP)—yang diakhiri dengan pengumuman semalam mengenai MCP UI Framework yang baharu—pembangun kini berdepan keputusan seni bina yang penting.

Walaupun kedua-dua teknologi bertujuan memperluas keupayaan Large Language Models (LLMs) seperti Claude 3.5 Sonnet dan Opus, mereka menyelesaikan masalah yang secara asasnya berbeza. Artikel ini menyediakan analisis mendalam tentang perbezaan, sinergi, dan butiran pelaksanaan bagi dua tonggak pembangunan AI moden ini.

Apakah Claude Skills dan bagaimana ia berfungsi?

Jawapan ringkas: Claude Skills ialah pakej boleh guna semula yang mengandungi arahan, templat, skrip, dan sumber yang boleh dimuatkan oleh agen Claude apabila sesuatu tugas memerlukan kelakuan khusus (cth., “formatkan laporan ini mengikut templat undang-undang kami,” “operasikan Excel dengan makro ini,” atau “aplikasikan peraturan gaya jenama”). Skills mengekalkan logik dan korpus khusus berdekatan dengan pembantu supaya Claude boleh melaksanakan aliran kerja kompleks dan berulang tanpa perlu mereka bentuk semula prompt setiap kali.

Bagaimana Claude Skills dilaksanakan (secara praktikal)?

Dalam model Anthropic, sesuatu Skill boleh terdiri daripada:

• Manifes yang menerangkan input, output, syarat pemanggilan dan kebenaran.
• Sekeping kecil kod atau pengendali sisi pelayan yang melaksanakan logik perniagaan.
• Arahan pilihan yang ditulis pembangun (markdown) yang menerangkan kelakuan dan pagar keselamatan.

Skill pada asasnya ialah aliran kerja terkod atau set amalan terbaik yang berada dalam persekitaran projek pengguna (kebiasaannya folder .claude/skills). Secara praktikal, Skills boleh dicetuskan secara automatik apabila Claude mengesan tugas yang sepadan dengan penerangan Skill atau dipanggil secara eksplisit oleh pengguna (cth., butang UI atau perintah slash dalam aliran GitHub). Sesetengah Skills adalah “terbina dalam” dan dikekalkan oleh Anthropic, manakala yang lain berada dalam repositori awam atau perusahaan dan dimuatkan ke dalam instans Claude.

Siapa yang menulis Skills dan di mana ia dijalankan?

• Authoring: pasukan produk, pengurus pengetahuan, atau pengguna perniagaan yang celik teknikal boleh mengarang Skills menggunakan UI berpandu dan kawalan versi.
• Execution: Skills boleh dijalankan dalam persekitaran terkawal Claude (desktop, awan, atau melalui integrasi API) atau dipapar melalui Claude Code (alat untuk pembangun). Anthropic memposisikan Skills agar bukan pembangun boleh menciptanya manakala pembangun boleh mengurus versi dan CI/CD.

Apakah Model Context Protocol (MCP) dan mengapa ia penting?

Jawapan ringkas: MCP (Model Context Protocol) ialah protokol terbuka untuk menerangkan dan mendedahkan alat, sumber data, dan keupayaan kontekstual kepada agen AI supaya mereka boleh menemu serta memanggil servis luaran dengan cara standard. Ia pada hakikatnya jambatan piawai (“USB‑C untuk agen AI”) yang mengurangkan integrasi tempahan dan membolehkan pelbagai platform agen secara interoperabel mengakses set alat/data yang sama.

Cara MCP berfungsi

• Bahagian pelayan (pelayan MCP): mendedahkan skema formal bagi alat, API, dan titik akhir data yang tersedia. Ia melaksanakan titik akhir MCP dan boleh menyediakan respons penstriman, perundingan pengesahan, dan telemetri tindakan.
• Bahagian klien (klien / agen MCP): menemui alat yang tersedia, menyoal huraian, dan melakukan panggilan menggunakan protokol (corak seperti JSON-RPC / penstriman). Agen memperlakukan pelayan MCP seperti katalog keupayaan yang boleh mereka seru.
• Ekosistem: MCP bertujuan neutral bahasa dan vendor — SDK dan pelaksanaan pelayan wujud untuk pelbagai bahasa dan vendor awan, dan syarikat besar (termasuk Microsoft dan vendor platform lain) menambah sokongan MCP pada 2025.

Mengapa ia penting sekarang

• Kebolehoperasian: Tanpa MCP, setiap penyedia agen membangunkan format “alat” dan aliran pengesahan mereka sendiri. MCP mengurangkan geseran bagi perusahaan untuk mendedahkan data dan keupayaan kepada banyak agen.
• Kesederhanaan operasi: Pasukan boleh mengekalkan satu pelayan MCP yang mewakili servis mereka berbanding berdozen penyesuai tempahan.
• Ciri perusahaan: MCP menyokong penstriman, penjejakan, dan telemetri yang lebih boleh diramal — berguna untuk audit dan tadbir urus. Copilot Studio oleh Microsoft menambah sokongan MCP bertaraf pertama untuk memudahkan agen perusahaan disambungkan ke servis dalaman.

MCP UI Framework (Januari 2026)

Pada 26 Januari 2026, Anthropic mengembangkan protokol dengan ketara dengan mengeluarkan MCP UI Framework. Sebelum ini, MCP bersifat fungsian semata-mata—ia membolehkan AI membaca data atau melaksanakan kod tanpa antara muka. Sambungan baharu ini membolehkan pelayan MCP menyajikan antara muka grafik interaktif seperti aplikasi terus dalam tetingkap sembang.

Sebagai contoh, "Jira MCP" kini bukan sahaja boleh mendapatkan butiran tiket malah juga merender papan pemuka mini di dalam Claude, membolehkan pengguna mengklik butang untuk menukar keadaan tiket, bukan sekadar bergantung pada perintah berasaskan teks.

Apakah perbezaan utama antara MCP dan Skills?

Untuk memahami alat mana yang perlu digunakan, adalah penting membezakan seni bina, skop, dan persekitaran pelaksanaan mereka.

1. Lapisan Abstraksi

• MCP ialah Infrastruktur: Ia beroperasi pada lapisan sistem. Ia mengendalikan pengesahan, pengangkutan rangkaian, dan definisi skema API. Ia agnostik terhadap tugas; ia sekadar mendedahkan keupayaan (cth., "Saya boleh membaca fail X" atau "Saya boleh menyoal jadual Y"). MCP tidak menentukan kandungan sesuatu Skill; ia menentukan cara untuk menyajikan sumber dan alat.
• Skills ialah Logik Aplikasi: Ia beroperasi pada lapisan kognitif. Tahap tinggi, berorientasikan aliran kerja. Ia membundel arahan, contoh, dan kadangkala skrip yang khusus untuk sesuatu kerja. Direka untuk guna semula yang ringkas dalam ekosistem berfokus Claude. Skill mentakrifkan prosedur operasi standard (SOP) untuk memanfaatkan infrastruktur.

2. Kebolehbawa vs. Pengkhususan

• MCP adalah Sejagat: Pelayan MCP yang dibina untuk Postgres berfungsi untuk mana-mana pengguna, mana-mana syarikat, dan mana-mana klien AI yang mematuhi MCP. Ia ialah protokol “tulis sekali, jalan di mana-mana”.
• Skills sangat Kontekstual: Skill bernama "Write Blog Post" sangat khusus kepada suara pengguna, garis panduan jenama, dan peraturan pemformatan. Skills bertujuan dikongsi dalam pasukan untuk menguatkuasakan konsistensi, tetapi jarang “sejagat” seperti pemacu pangkalan data. Dengan reka bentuknya boleh dibawa — pelayan MCP boleh digunakan oleh berbilang hos (Claude, Copilot Studio, agen pihak ketiga) asalkan agen menyokong protokol.

3. Keselamatan dan penguncian vendor

• Keselamatan MCP: Bergantung pada pintu kebenaran yang ketat. Apabila pelayan MCP cuba mengakses sistem fail atau internet, hos (Claude Desktop) meminta kelulusan eksplisit daripada pengguna. Mudah untuk diarang bagi Claude dan dioptimumkan untuk waktu jalan Claude; tidak serta-merta boleh dibawa ke vendor lain tanpa penukaran.
• Keselamatan Skills: Skills berjalan sepenuhnya dalam kotak pasir perbualan Claude. Ia berupa teks dan arahan. Walaupun sesuatu Skill boleh mengarahkan Claude untuk melaksanakan perintah berbahaya, pelaksanaan sebenar dikendalikan oleh alat MCP asas yang menguatkuasakan dasar keselamatan.

Jadual Perbandingan

Bagaimana Skills dan MCP saling melengkapi dalam sistem pengeluaran?

Jika MCP menyediakan "dapur dan bahan", Claude Skills menyediakan "resipi".

‘Resipi’ untuk Kejayaan

Skills ialah arahan ringan dan boleh dibawa yang mengajar Claude cara melaksanakan tugas khusus menggunakan alat yang diaksesnya. Skills menyelesaikan masalah "papan kosong".

Walaupun anda memberi AI akses kepada keseluruhan kod asas anda melalui MCP, ia tidak semestinya mengetahui gaya pengekodan khusus pasukan anda, cara anda menulis mesej komit, atau langkah tepat yang diperlukan untuk menyebarkan ke persekitaran staging anda. Skill menjembatani jurang ini dengan membundel konteks, arahan, dan pengetahuan prosedural ke dalam pakej boleh guna semula.

Bolehkah Skills dan MCP digunakan bersama?

Mereka secara keseluruhannya saling melengkapi. Seni bina perusahaan biasa boleh kelihatan seperti:

1. Pelayan MCP mendedahkan sumber kanonik yang diurus perusahaan (dokumen produk, API dalaman) dan alat yang selamat.
2. Claude Skill merujuk sumber kanonik tersebut — atau diarang untuk memanggilnya — supaya logik aliran kerja Claude menggunakan data autoritatif organisasi melalui MCP.
3. Agen yang dihoskan pada platform lain (contohnya, Copilot Studio) juga boleh menggunakan pelayan MCP yang sama, memberikan akses multi-model kepada data dan alat korporat yang sama.

Dengan kata lain, MCP ialah lapisan interoperabiliti dan Skills ialah lapisan pembungkusan/kelakuan; bersama-sama mereka membentuk cara kukuh untuk mengedar keupayaan sambil memusatkan tadbir urus dan data.

Kekuatan sebenar aliran kerja “Agentic” muncul apabila anda menggabungkan MCP dan Skills. Mereka bukan saling eksklusif; mereka adalah simbiotik.

Contoh Aplikasi

Bayangkan aliran kerja "Agen Sokongan Pelanggan":

1. Lapisan MCP: Anda memasang Salesforce MCP Server (untuk membaca data pelanggan) dan Gmail MCP Server (untuk menghantar balasan).
2. Lapisan Skill: Anda menulis Skill refund-policy.md. Skill ini mengandungi logik: "Jika pelanggan bersama kita >2 tahun, luluskan bayaran balik di bawah $50 secara automatik. Jika tidak, draf tiket untuk semakan manusia."

Tanpa MCP, Skill tidak berguna kerana ia tidak dapat melihat tempoh pelanggan dalam Salesforce.
Tanpa Skill, sambungan MCP berbahaya—Claude mungkin berhalusinasi dasar bayaran balik atau memberikan bayaran balik kepada semua orang.

Aliran Kerja Sinergi

1. Pertanyaan Pengguna: "Draf balasan untuk e-mel marah daripada John Doe ini."
2. Pengaktifan Skill: Claude mengesan niat dan memuatkan Skill customer-service.
3. Pelaksanaan MCP: Skill mengarahkan Claude untuk "Cari John Doe dalam Salesforce." Claude menggunakan alat MCP Salesforce untuk mendapatkan data.
4. Aplikasi Logik: Skill menganalisis data yang diambil berdasarkan peraturan dalaman (cth., "John ialah VIP").
5. Tindakan: Skill mengarahkan Claude menggunakan alat MCP Gmail untuk mendraf balasan menggunakan "VIP Apology Template."

Cara melaksanakan Skill ringkas dan pelayan MCP

Contoh Kod: Mengkonfigurasi Pelayan MCP

Pelayan MCP lazimnya dikonfigurasi dalam fail JSON. Berikut cara pembangun menyambungkan pangkalan data SQLite setempat ke Claude menggunakan MCP:

{
  "mcpServers": {
    "sqlite-database": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-sqlite",
        "--db-path",
        "./production_data.db"
      ],
      "env": {
        "READ_ONLY": "true"
      }
    },
    "github-integration": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-github"
      ],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "your-token-here"
      }
    }
  }
}

Dalam konfigurasi ini, AI mendapat akses langsung kepada "dapur"—bahan mentah (data) dan peralatan (alat) yang diperlukan untuk melakukan kerja.

Struktur sesuatu Skill

Skills ditakrif menggunakan fail Markdown ringkas, selalunya dengan konvensyen penamaan SKILL.md. Ia menggunakan gabungan arahan bahasa semula jadi dan perintah khusus.

Berikut rupa review-skill.md. Skill ini mengajar Claude cara menyemak Pull Request mengikut garis panduan ketat syarikat.

markdown

---
name: "Semantic Code Review"
description: "Review a PR focusing on security, performance, and semantic naming conventions."
author: "Engineering Team"
version: "1.2"
---

# Semantic Code Review Protocol

When the user invokes `/review`, follow this strict procedure:

1.  **Analyze Context**:
    - Use the `git_diff` tool (via MCP) to fetch changes.
    - Identify if the changes touch `src/auth/` (High Security Risk).

2.  **Style Enforcement**:
    - Ensure all variables follow `snake_case` for Python and `camelCase` for TypeScript.
    - Check that no secrets are hardcoded (Scan for regex patterns: `AKIA...`).

3.  **Performance Check**:
    - If a loop contains a database call, flag it as an "N+1 Query Risk".

4.  **Output Format**:
    - Generate the review in Markdown table format.
    - End with a "release-risk" score from 1-10.

# Usage
To use this skill, type:
> /review [PR_NUMBER]

Penemuan MCP + memanggil pembalut Claude Skill

Di bawah ialah aliran konseptual: servis anda mendedahkan alat melalui MCP; pasukan operasi anda juga menerbitkan pembalut Skill ringan dalam Claude yang memanggil titik akhir MCP. Ini menunjukkan interoperabiliti: alat neutral agen + pembalut UX khusus vendor.

# pseudo-code: discover MCP tool and call it
import requests

MCP_INDEX = "https://mcp.company.local/.well-known/mcp-index"
index = requests.get(MCP_INDEX).json()
tool = next((t for t in index["tools"] if t["name"] == "invoice_extractor"), None)

assert tool, "Tool not found"
response = requests.post(tool["endpoint"], json={"file_url": "https://files.company.local/invoice-123.pdf"})
print(response.json())  # structured invoice data

# Claude Skill wrapper (conceptual manifest)
# Skill "invoice-parser" simply calls the MCP tool endpoint and formats output.

Pola ini bermaksud anda boleh menyokong berbilang agen (Claude, Copilot, lain-lain) yang memanggil servis belakang yang sama melalui MCP sambil membenarkan vendor membalut keupayaan tersebut dalam Skills atau penyambung yang digilap.

Mengapa Kemas Kini Jan 2026 penting?

Pengenalan MCP UI Framework (26 Jan 2026) secara asasnya mengubah persamaan "Skills". Sebelum ini, Skills terhad kepada output teks. Jika sesuatu Skill memerlukan input pengguna (cth., "Pilih baris pangkalan data mana untuk dikemas kini"), ia bergantung pada dialog teks yang canggung.

Dengan kemas kini baharu, sesuatu Skill kini boleh mencetuskan komponen UI yang kaya yang disediakan oleh pelayan MCP.

• Aliran Kerja Lama: Skill bertanya, "Saya jumpa 3 pengguna bernama 'Smith', yang mana anda mahu? 1, 2, atau 3?"
• Aliran Kerja Baharu: Skill mencetuskan pelayan MCP untuk merender "Kad Pemilihan Pengguna" yang disahkan dengan gambar profil dan status aktif. Pengguna mengklik satu, dan Skill meneruskan.

Ini mengaburkan garis antara "Chatbot" dan "Aplikasi Perisian" sepenuhnya, secara efektif mengubah Claude menjadi sistem pengendalian di mana MCP ialah lapisan pemacu dan Skills ialah aplikasinya.

Jadi yang mana lebih penting — Skills atau MCP?

Kedua-duanya penting — tetapi atas sebab berbeza. MCP ialah sistem paip yang memberikan capaian kepada agen; Skills ialah buku panduan yang menjadikan output agen boleh dipercayai, boleh diaudit, dan selamat. Untuk sistem agenik bertaraf pengeluaran anda hampir selalu memerlukan kedua-duanya: MCP untuk mendedahkan data dan tindakan, Skills untuk mentakrifkan cara agen harus menggunakannya. Imperatif kritikal bagi pasukan hari ini ialah memperlakukan kedua-duanya sebagai artifak kejuruteraan bertaraf pertama dengan pemilikan jelas, set ujian, dan semakan keselamatan.

Sedia menggunakan Skills? CometAPI menyediakan Claude Code CLI untuk menggunakan Claude Skills melalui CometAPI, anda boleh menjimatkan kos. Rujuk API guide untuk arahan terperinci.

Pembangun boleh mengakses Claude Opus 4.5 API dan lain-lain melalui CometAPI. Untuk bermula, terokai keupayaan model dalam Playground dan rujuk API guide untuk arahan terperinci. Sebelum mengakses, pastikan anda telah log masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. CometAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah daripada harga rasmi untuk membantu anda melakukan integrasi.

Sedia untuk bermula? → Free trial of Claude code and skills

Jika anda mahu mengetahui lebih banyak tip, panduan dan berita mengenai AI, ikuti kami di VK, X dan Discord!