Claude Skills 與 MCP：2026 年智能體架構指南

CometAPI
AnnaJan 27, 2026
Claude Skills 與 MCP：2026 年智能體架構指南

在過去六個月中，AI 代理架構的版圖發生了劇烈變化。隨著 2025 年末推出的 Claude Skills，以及 Model Context Protocol (MCP) 生態的爆炸性成長——並在昨日發布全新的 MCP UI Framework 劃下句點——開發者如今面臨一個關鍵的架構選擇。

雖然這兩項技術都旨在擴展像 Claude 3.5 Sonnet 和 Opus 這類大型語言模型（LLMs）的能力，但它們解決的是根本不同的問題。本文深入分析了這兩大現代 AI 開發支柱的差異、協同關係與實作細節。

什麼是 Claude Skills？其運作方式為何？

簡短回答： Claude Skills 是可封裝、可重用的指令、範本、腳本與資源組合，當任務需要專門行為時，Claude 代理可載入（例如：「依照我們的法律範本格式化這份報告」、「用這些巨集操作 Excel」、「套用品牌語氣規則」）。Skills 讓專門的邏輯與語料貼近助理，使 Claude 能執行複雜且可重複的工作流程，而不必每次重寫提示。

Skills 在實務上如何實作？

在 Anthropic 的模型中，一個 Skill 可以包含：

  • 用於描述輸入、輸出、喚起條件與權限的 manifest。
  • 用於實作商業邏輯的程式片段或伺服端處理器。
  • 可選的開發者撰寫指令（markdown），用於說明行為與防護規則。

Skill 本質上是在使用者專案環境中（通常是 .claude/skills 資料夾）運作的工作流程或最佳實務集合。實務上，當 Claude 偵測到任務符合 Skill 的描述時，Skills 可以自動觸發；也可由使用者明確喚起（例如 UI 按鈕或 GitHub 流程中的斜線命令）。部分 Skills 是由 Anthropic 維護的「內建」項目，其他則存在於公開或企業版本庫，並載入至 Claude 執行個體。

誰來撰寫 Skills？它們在哪裡執行？

  • 撰寫者： 產品團隊、知識管理者或具技術傾向的業務使用者都能透過引導式 UI 與版控來撰寫 Skills。
  • 執行位置： Skills 可在受控的 Claude 執行環境（桌面、雲端或透過 API 整合）內運行，或透過 Claude Code（面向開發者的工具）呈現。Anthropic 將 Skills 定位為讓非開發者可建立、而開發者可管理版本與 CI/CD 的能力。

什麼是 Model Context Protocol (MCP)，為何重要？

簡短回答： MCP（Model Context Protocol）是一種開放協議，用於向 AI 代理描述並暴露工具、資料來源與情境能力，使其能以標準方式「發現」並「呼叫」外部服務。它實際上是一座標準化橋樑（「AI 代理的 USB-C」），降低客製化整合成本，並讓多個代理平台可互通地存取相同工具/資料。

MCP 的運作方式

  • 伺服端（MCP server）： 暴露可用工具、API 與資料端點的正式結構描述。它實作 MCP 端點，並可能提供串流回應、驗證協商與操作遙測。
  • 用戶端（MCP client / agent）： 發現可用工具、查詢描述，並使用協議（類 JSON-RPC/串流）進行呼叫。代理將 MCP 伺服器視為可喚用能力的目錄。
  • 生態系： MCP 旨在語言與供應商中立——多語言與雲端供應商都有 SDK 與伺服器實作，而多家大型公司（包括 Microsoft 與其他平台供應商）在 2025 年加入了 MCP 支援。

為何此時重要

  • 互通性： 沒有 MCP，各代理供應商各自發展「工具」格式與驗證流程。MCP 降低企業將資料與能力暴露給多個代理的摩擦。
  • 營運簡化： 團隊可以維護單一 MCP 伺服器來代表其服務，而非數十個客製介面。
  • 企業級功能： MCP 支援串流、追蹤與更可預測的遙測——有助於稽核與治理。Microsoft 的 Copilot Studio 加入一級 MCP 支援，使企業代理更容易連接到內部服務。

MCP UI Framework（2026 年 1 月）

在 2026 年 1 月 26 日，Anthropic 大幅擴充此協議，發布了 MCP UI Framework。此前，MCP 僅具功能性——它讓 AI 在未見即用的情況下讀取資料或執行程式碼。新的擴充讓 MCP 伺服器能直接在聊天視窗中提供互動性的、類 App 的圖形化介面。

例如，一個「Jira MCP」現在不僅能擷取 Ticket 詳細資料，還能在 Claude 中渲染迷你儀表板，讓使用者點擊按鈕以切換 Ticket 狀態，而不必只依賴文字指令。

MCP 與 Skills 的關鍵差異是什麼？

要理解何時採用何種工具，必須區分它們的架構層級、範疇與執行環境。

1. 抽象層級

  • MCP 是基礎設施： 它運作於系統層，處理驗證、網路傳輸與 API 結構定義。它對任務是中立的；僅暴露能力（例如「我能讀取檔案 X」或「我能查詢資料表 Y」）。MCP 不規範 Skill 的內容；它規範如何「提供」資源與工具。
  • Skills 是應用邏輯： 它們運作於認知層，高階且以工作流程為導向。它們將特定工作的指令、範例，有時還有腳本打包起來，設計為在 Claude 為主的生態中直接重用。Skill 定義了利用基礎設施的標準作業程序（SOP）。

2. 可攜性 vs. 專精化

  • MCP 是通用的： 為 Postgres 建立的 MCP 伺服器可用於任何使用者、任何公司與任何符合 MCP 的 AI 用戶端。它是一種「寫一次、到處執行」的協議。
  • Skills 高度情境化： 名為「Write Blog Post」的 Skill 高度依賴使用者的語氣、品牌準則與格式規則。Skills 設計為在團隊內分享以強制一致性，但很少像資料庫驅動那樣「普世」。By design portable — an MCP server can be consumed by multiple hosts (Claude, Copilot Studio, third-party agents) so long as the agent supports the protocol.

3. 安全性與供應商綁定

  • MCP 安全性： 依賴嚴格的權限閘門。當 MCP 伺服器嘗試存取檔案系統或網際網路時，宿主（Claude Desktop）會要求使用者明確批准。Easy to author for Claude and optimized for Claude’s runtime; not automatically portable to other vendors without conversion.
  • Skills 安全性： Skills 完全在 Claude 的對話沙箱中運行。它們是文字與指令。雖然 Skill 「可以」指示 Claude 執行危險指令，但實際執行由底層 MCP 工具處理，這些工具會強制安全政策。

Comparison Table

FeatureModel Context Protocol (MCP)Claude Skills
Primary AnalogyThe Kitchen (Tools & Ingredients)The Recipe (Instructions & Workflow)
Main FunctionConnectivity & Data AccessOrchestration & Procedure
File FormatJSON / Python / TypeScript (Server)Markdown / YAML (Instruction)
ScopeSystem-level (Files, APIs, DBs)User-level (Tasks, Styles, SOPs)
InteractivityUI Framework (New in Jan 2026)Chat-based interaction
ExecutionExternal Process (Local or Remote)In-Context (Prompt Engineering)

Skills 與 MCP 在生產環境中如何互補？

如果 MCP 提供「廚房與食材」，Claude Skills 就提供「食譜」。

「食譜」的成功之道

Skills 是輕量、可攜的指令，教會 Claude 如何使用其可存取的工具來執行特定任務。Skills 解決了「白紙」問題。

即使你透過 MCP 讓 AI 存取整個程式碼庫，它也不必然知道你團隊的特定程式風格、如何撰寫提交訊息、或部署到測試環境的確切步驟。Skill 透過將情境、指令與程序知識打包為可重用套件，填補了這個缺口。

Skills 與 MCP 能否同時使用？

它們極度互補。典型企業架構可能如下：

  1. MCP 伺服器暴露企業管理的標準資源（產品文件、內部 API）與安全工具。
  2. Claude Skill參照那些標準資源——或被撰寫為呼叫它們——以便 Claude 的工作流程邏輯透過 MCP 使用組織的權威資料。
  3. 其他平台上的代理（例如 Copilot Studio）也能使用同一個 MCP 伺服器，讓多模型可存取相同的企業資料與工具。

換言之，MCP 是互通層，而 Skills 是封裝/行為層；兩者合在一起能形成一套穩健的方法，既能分散能力、又能集中治理與資料。

「代理式」工作流程的真正威力在於結合 MCP 與 Skills。它們不是互斥；而是共生。

應用範例

想像一個「客服代理」工作流程：

  1. MCP 層： 你安裝 Salesforce MCP Server（讀取客戶資料）與 Gmail MCP Server（發送回覆）。
  2. Skill 層： 你撰寫 refund-policy.md Skill。此 Skill 包含邏輯：「若客戶使用我們服務超過 2 年，則自動核准 50 美元以下退款。否則建立 Ticket 供人工審核。」

沒有 MCP，Skill 毫無用處，因為它無法看到 Salesforce 中的客戶年資。
沒有 Skill，MCP 連線則很危險——Claude 可能臆測退款政策或對所有人一律退款。

協同工作流程

  1. 使用者詢問：「為這封 John Doe 的憤怒郵件撰寫回覆。」
  2. Skill 啟動： Claude 偵測意圖並載入 customer-service Skill。
  3. MCP 執行： Skill 指示 Claude「在 Salesforce 查詢 John Doe」。Claude 使用 Salesforce MCP 工具擷取資料。
  4. 邏輯套用： Skill 根據其內部規則分析擷取資料（例如「John 是 VIP」）。
  5. 採取動作： Skill 指示 Claude 使用 Gmail MCP 工具，以「VIP 道歉模板」起草回覆。

如何實作一個簡單的 Skill 與 MCP 伺服器

程式範例：設定 MCP 伺服器

MCP 伺服器通常在 JSON 檔案中設定。以下示範開發者如何透過 MCP 連接本機 SQLite 資料庫至 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"
      }
    }
  }
}

在此設定中，AI 直接獲得「廚房」——完成工作所需的原始食材（資料）與器具（工具）。

Skill 的結構

Skills 使用簡單的 Markdown 檔案定義，常見命名為 SKILL.md。它們混合自然語言指令與特定命令。

以下是一個 review-skill.md 的範例。此 Skill 教會 Claude 如何依嚴格公司準則審查 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 探索 + 呼叫 Claude Skill 包裝器

以下是概念性流程：你的服務透過 MCP 暴露工具；你的營運團隊同時在 Claude 發布一個輕量 Skill 包裝器來呼叫 MCP 端點。這展示了互通性：代理中立的工具 + 供應商特定的 UX 包裝。

# 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.

此模式意味著你可以支援多個代理（Claude、Copilot 等）透過 MCP 呼叫相同後端服務，同時允許供應商以精緻的 Skills 或連接器包裝這些能力。

為何 2026 年 1 月更新很重要？

MCP UI Framework（2026 年 1 月 26 日）從根本上改變了「Skills」的方程式。過去，Skills 受限於文字輸出；如果 Skill 需要使用者輸入（例如「選擇要更新的資料列」），就必須透過笨拙的文字往返。

隨著新更新，Skill 現在可以觸發由 MCP 伺服器提供的豐富 UI 元件。

  • 舊流程： Skill 問：「我找到 3 位名為『Smith』的使用者，你要哪一位？1、2 還是 3？」
  • 新流程： Skill 觸發 MCP 伺服器渲染經驗證的「使用者選擇卡」，包含頭像與活動狀態。使用者點選其一，Skill 隨即繼續。

這模糊了「聊天機器人」與完整「軟體應用」之間的界線，事實上將 Claude 變成一個作業系統，其中 MCP 是驅動層，Skills 是應用程式。

那麼哪個更重要——Skills 還是 MCP？

兩者都很重要——但原因不同。MCP 是讓代理觸及各處的管線；Skills 是讓代理輸出可靠、可稽核且安全的作業手冊。對於生產級的代理式系統，你幾乎總是需要兩者：用 MCP 暴露資料與動作，用 Skills 定義代理應「如何」使用它們。當前團隊的關鍵要務，是將兩者視為一級工程產物，擁有明確的所有權、測試套件與安全審查。

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