Claude Skills vs MCP：2026 年智能体架构指南

CometAPI
AnnaJan 27, 2026
Claude Skills vs MCP：2026 年智能体架构指南

在过去六个月中，AI 代理架构的格局发生了巨变。随着 2025 年末引入的 Claude Skills 以及 Model Context Protocol (MCP) 生态的快速增长——并以昨日宣布的全新 MCP UI Framework 作为收官——开发者如今面临着一个关键的架构抉择。

尽管这两项技术都旨在扩展大型语言模型（LLMs，如 Claude 3.5 Sonnet 和 Opus）的能力，但它们解决的是根本不同的问题。本文深入分析了这两大现代 AI 开发支柱的差异、协同与实现细节。

什么是 Claude Skills，它们如何工作？

简短回答： Claude Skills 是可打包、可复用的指令、模板、脚本与资源集合，当任务需要特定行为时（例如“将这份报告格式化为我们的法律模板”“用这些宏操作 Excel”“应用品牌语调规则”），Claude 代理即可加载相关 Skill。Skills 将专业化的逻辑与语料贴近助手，使 Claude 能在不重复打造提示词的情况下，执行复杂且可重复的工作流。

Claude Skills 在实践中如何实现？

在 Anthropic 的模型中，一个 Skill 可以包含：

  • 一个清单，描述输入、输出、调用条件与权限。
  • 一段代码或服务端处理器，实现业务逻辑。
  • 可选的开发者撰写说明（markdown），用于描述行为与防护边界。

Skill 本质上是一个编码化的工作流或一套最佳实践，存在于用户的项目环境中（通常在 .claude/skills 文件夹）。在实际使用中，当 Claude 检测到与 Skill 描述匹配的任务时，可自动触发；也可由用户显式调用（例如 UI 按钮或 GitHub 流程中的斜杠命令）。部分 Skills 为 Anthropic 维护的“内置”组件，其他则存在于公共或企业仓库，并加载到某个 Claude 实例中。

谁来编写 Skills，它们在哪里运行？

  • 编写： 产品团队、知识管理者或具备技术背景的业务用户可以通过引导式 UI 与版本控制来编写 Skills。
  • 运行： Skills 可在受控的 Claude 运行时（桌面、云端或通过 API 集成）中运行，或通过 Claude Code（面向开发者的工具链）呈现。Anthropic 的定位是让非开发者也能创建 Skills，同时开发者可以管理版本与 CI/CD。

什么是 Model Context Protocol (MCP)，它为何重要？

简短回答： MCP（Model Context Protocol）是一种开放协议，用于向 AI 代理描述和暴露工具、数据源与上下文能力，使其能够以标准方式“发现”并“调用”外部服务。它实际上是一座标准化桥梁（“AI 代理的 USB-C”），减少定制集成，并使多个代理平台能够互操作地访问同一组工具/数据。

MCP 如何工作

  • 服务端（MCP server）： 暴露可用工具、API 与数据端点的形式化架构。实现 MCP 端点，并可能提供流式响应、认证协商与动作遥测。
  • 客户端（MCP client / agent）： 发现可用工具、查询描述，并使用该协议（类似 JSON-RPC 的模式/流式）执行调用。代理将 MCP 服务器视为可调用能力的目录。
  • 生态： MCP 旨在语言与厂商中立——多个语言与云厂商均有 SDK 与服务器实现，且包括 Microsoft 在内的多家平台厂商在 2025 年加入了 MCP 支持。

其当下的重要性

  • 互操作性： 没有 MCP 时，每个代理提供商都在开发自己的“工具”格式与认证流程。MCP 为企业降低了将数据与能力暴露给多种代理的摩擦。
  • 运维简化： 团队可以维护单一的 MCP 服务器来代表其服务，而无需数十个定制适配器。
  • 企业特性： MCP 支持流式、追踪与更可预测的遥测——用于审计与治理非常有用。Microsoft 的 Copilot Studio 增加了一流的 MCP 支持，使企业代理更易连接到内部服务。

MCP UI Framework（2026 年 1 月）

在 2026 年 1 月 26 日，Anthropic 大幅扩展了该协议，发布了 MCP UI Framework。此前 MCP 纯粹是功能性的——它允许 AI 盲目读取数据或执行代码。新的扩展允许 MCP 服务器在聊天窗口内直接提供交互式、类应用的图形界面。

例如，一个“Jira MCP”如今不仅能获取工单详情，还能在 Claude 内渲染一个迷你仪表板，让用户点击按钮以转换工单状态，而不再仅依赖文本命令。

MCP 与 Skills 的关键差异是什么？

要决定该选用哪种工具，必须区分它们的架构、范围与执行环境。

1. 抽象层级

  • MCP 是基础设施： 运行在系统层，负责认证、网络传输与 API 架构定义。它与具体任务无关；它仅暴露能力（例如“我能读取文件 X”“我能查询表 Y”）。MCP 并不规定 Skill 的内容；它规定如何“服务”资源与工具。
  • Skills 是应用逻辑： 运行在认知层。高层次、以工作流为导向。它们将针对某项工作的指令、示例，有时还有脚本打包起来，便于在 Claude 优先的生态中直接复用。一个 Skill 定义了利用基础设施的标准作业流程（SOP）。

2. 可移植性 vs. 专业化

  • MCP 是通用的： 一个为 Postgres 构建的 MCP 服务器适用于任何用户、任何公司以及任何 MCP 兼容的 AI 客户端。它是“写一次，到处运行”的协议。
  • Skills 高度情境化： 名为“Write Blog Post”的 Skill 高度依赖用户的语气、品牌规范与格式规则。Skills 用于团队内部共享以强化一致性，但它们很少能像数据库驱动那样“通用”。按设计而言可移植——只要代理支持该协议，一个 MCP 服务器可以被多个宿主（Claude、Copilot Studio、第三方代理）消费。

3. 安全性与厂商锁定

  • MCP 安全性： 依赖严格的权限闸。当一个 MCP 服务器尝试访问文件系统或互联网时，宿主（Claude Desktop）会要求用户明确批准。易于为 Claude 编写并针对 Claude 的运行时优化；未经转换并非自动可移植到其他厂商。
  • Skills 安全性： Skills 完全在 Claude 的会话沙箱内运行。它们是文本与指令。尽管 Skill 可能会指示 Claude 执行危险命令，但实际执行由底层 MCP 工具处理，并强制执行安全策略。

比较表

特性Model Context Protocol (MCP)Claude Skills
主要类比厨房（工具与原料）食谱（说明与工作流）
主要功能连接性与数据访问编排与流程
文件格式JSON / Python / TypeScript（服务器）Markdown / YAML（说明）
范围系统级（文件、API、数据库）用户级（任务、风格、SOP）
交互性UI Framework（2026 年 1 月新增）基于聊天的交互
执行外部进程（本地或远程）上下文中（提示工程）

Skills 与 MCP 如何在生产系统中相互补充？

如果说 MCP 提供了“厨房与原料”，Claude Skills 就提供了“食谱”。

成功的“食谱”

Skills 是轻量、可移植的指令，教授 Claude 如何使用其可用的工具来执行特定任务。Skills 解决了“白板问题”。

即便你通过 MCP 让 AI 访问整个代码库，它也不一定知道你团队的特定编码风格、你们的提交信息偏好或部署到预发布环境的精确步骤。一个 Skill 通过将上下文、指令与程序性知识打包成可复用包来弥合这一差距。

Skills 与 MCP 能一起使用吗？

它们高度互补。一个典型的企业架构可能如下：

  1. 一个 MCP 服务器 暴露规范的、由企业管理的资源（产品文档、内部 API）与安全工具。
  2. 一个 Claude Skill 引用这些规范资源——或编写为调用它们——从而使 Claude 的工作流逻辑通过 MCP 使用组织的权威数据。
  3. 托管在其他平台的代理（例如 Copilot Studio）也可以使用同一个 MCP 服务器，为同一企业数据与工具提供多模型访问。

换言之，MCP 是互操作层，Skills 是打包/行为层；它们共同构建了一种集中治理与数据、分发能力的稳健方式。

“Agentic” 工作流的真正力量在于结合 MCP 与 Skills。它们并非互斥，而是共生。

应用示例

设想一个“客户支持代理”工作流：

  1. MCP 层： 安装一个 Salesforce MCP 服务器（读取客户数据）和一个 Gmail MCP 服务器（发送回复）。
  2. Skill 层： 编写一个 refund-policy.md Skill。该 Skill 包含逻辑：“如果客户合作年限 > 2 年，自动批准 50 美元以下退款；否则草拟一个由人工审核的工单。”

没有 MCP，Skill 毫无用处，因为它无法看到客户在 Salesforce 的合作年限。
没有 Skill，MCP 连接则存在风险——Claude 可能臆造退款政策或对所有人批准退款。

协同工作流

  1. 用户请求： “为 John Doe 的这封愤怒邮件起草回复。”
  2. Skill 激活： Claude 识别意图并加载 customer-service Skill。
  3. MCP 执行： Skill 指示 Claude“在 Salesforce 中查找 John Doe”。Claude 使用 Salesforce MCP 工具获取数据。
  4. 逻辑应用： Skill 根据其内部规则分析获取的数据（例如“John 是 VIP”）。
  5. 动作： Skill 指示 Claude 使用 Gmail MCP 工具，按照“VIP Apology Template”起草回复。

如何实现一个简单的 Skill 与一个 MCP 服务器

代码示例：配置 MCP 服务器

MCP 服务器通常在一个 JSON 文件中配置。以下展示了开发者如何将本地 SQLite 数据库通过 MCP 连接到 Claude：

{
  "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"
      }
    }
  }
}

在此配置中，AI 获得了直接访问“厨房”的权限——完成工作的原料（数据）与器具（工具）。

Skill 的结构

Skills 使用简单的 Markdown 文件定义，常见命名约定为 SKILL.md。它们混合使用自然语言指令与特定命令。

下面展示一个 review-skill.md 的示例。该 Skill 教授 Claude 如何根据严格的公司指南审查 Pull Request。

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]

MCP 发现 + 调用一个 Claude Skill 包装器

下面是一个概念流程：你的服务通过 MCP 暴露一个工具；你的运维团队还在 Claude 中发布一个轻量的 Skill 包装器来调用该 MCP 端点。这展示了互操作性：与代理无关的工具 + 厂商特定的 UX 包装。

# 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.

这一模式意味着你可以支持多个代理（Claude、Copilot 等）通过 MCP 调用同一后端服务，同时允许各厂商用精致的 Skills 或连接器来包装这些能力。

2026 年 1 月更新为何重要？

MCP UI Framework（2026 年 1 月 26 日）从根本上改变了“Skills”的格局。此前，Skills 的输出仅限于文本。如果一个 Skill 需要用户输入（例如“选择要更新的数据库行”），它必须通过笨拙的文本式往返交互来实现。

随着新更新，Skill 现在可以触发由 MCP 服务器提供的富 UI 组件。

  • 旧工作流： Skill 询问：“我找到了 3 个名为 ‘Smith’ 的用户，你要选哪一个？1、2，还是 3？”
  • 新工作流： Skill 触发 MCP 服务器渲染一个经过验证的“用户选择卡片”，带有头像与活跃状态。用户点击其一，Skill 继续执行。

这模糊了“聊天机器人”与完整“软件应用”之间的界线，实际上将 Claude 变成一个操作系统，其中 MCP 是驱动层，Skills 是应用层。

那么哪个更重要——Skills 还是 MCP？

它们都重要——但原因不同。MCP 是赋予代理触达能力的管道；Skills 是让代理输出可靠、可审计且安全的手册。对于生产级的 Agentic 系统，你几乎总是需要两者：用 MCP 暴露数据与动作，用 Skills 定义代理应如何使用它们。当前团队的关键要求是将两者都视为一等工程资产，明确所有权、测试套件与安全审查。

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开发者可以通过 CometAPI 访问 Claude Opus 4.5 API 等。开始之前，请在 Playground 中探索模型能力，并参阅 API 指南 获取详细说明。访问前，请确保你已登录 CometAPI 并获得 API key。CometAPI 提供远低于官方的价格，帮助你集成。

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