什么时候用MCP什么时候用Skills。看完你就会清楚他们的使用场景和区别。首先我们先从大模型本身说起。你可以把大模型理解成一个预测机器。它读过很多书、网页、文档、论坛帖子然后根据这些信息里的模式去回答各种问题。比如你问它唐朝的发展历史。它会知道。你问它怎么检查一个数据库。它也知道一些通用做法。但真正想让它给出正确答案光靠“它知道很多”是不够的。更关键的是你要给它正确的上下文。这个上下文可能包括很多东西。比如你希望数据按什么格式输出。比如你们团队的数据库是怎么配置的。又比如某个工具刚刚去数据库里查了一次把查到的结果返回给模型。如果只是告诉模型一个角色、一个任务让它回答问题这通常叫提示词工程。但如果你开始把格式要求、外部数据、工具返回、业务规则这些信息一起给它让它基于这些上下文做判断这就更接近上下文工程。简单说提示词工程更像是“怎么问”。上下文工程更像是“怎么把它做判断需要的信息准备好”。那问题就来了我们到底怎么把正确的上下文交给 AI又怎么在这个基础上去做一个真正能干活的 Agent先看 MCP。假设你的 Agent 需要读取 CRM也就是客户关系管理系统里的数据。一种很粗糙的做法是把这个系统的 API 文档复制给大模型再把访问凭证也给它然后跟它说请你更新一下这个客户的联系方式千万别出错。这听起来就不太稳。因为你其实是在让模型自己理解文档、自己判断怎么调用接口、自己处理认证和请求格式。MCP也就是 Model Context Protocol解决的就是这个问题。它做的事情是把 AI 模型和各种数据源之间的沟通方式标准化。你可以把它理解成一个中间层。它把服务 API 包装成大模型更容易使用的格式同时处理认证、权限、读写范围这些事情。在背后MCP server 会接到 AI 应用或开发环境里的请求。模型会提出自己需要什么信息MCP server 再把这个请求翻译成真正的接口调用比如一次查询请求或者一次更新请求。然后服务返回结果再把结果放回模型的上下文窗口里。这样一来AI 不需要直接拿着一大段接口文档去猜而是通过一个标准层去访问外部数据源。所以MCP 更适合解决什么一句话解决“怎么把外部数据和工具安全、标准地交给模型”。但这里还有一个问题。MCP 可以帮模型拿到外部数据可是它不一定知道你们团队希望这些数据怎么被处理。比如同样是从 CRM 里读取客户资料你们销售团队可能要求每次都按固定格式输出客户姓名联系方式最近一次沟通记录还有客户更偏好的沟通方式比如微信、电话还是企业微信。这个例子很具体但问题也很真实。如果你希望模型每一次都用同一种格式、同一种规则、同一种流程来做事只靠临时提示词就会比较累。因为大模型本身不是完全确定的同一个任务它可能今天这样写明天那样写。这就是 Skills 的价值。Skills 更像是给模型准备的一套可复用能力包。里面可以有一个 Markdown 文件写清楚这个 Skill 叫什么、什么时候使用、具体该怎么做。它还可以带上一些资源文件、示例甚至脚本。比如你经常用大模型清理 Excel 文档检查代码运行某种验证或者做合规检查。这些固定提示词、固定步骤、配套脚本都可以打包成一个 Skill。更重要的是Skill 可以在需要的时候自动加载进模型上下文里。比如你问的是代码错误它才加载代码调试相关的 Skill。你问的是文档整理它再加载文档整理相关的 Skill。这样就不用每次手动把一大堆规则重新复制给模型。现在再回到刚才的问题什么时候选 MCP什么时候选 Skills如果你的 AI 应用需要访问实时数据而且要用比较受控、有权限边界的方式访问那 MCP 更合适。比如你想问某个客户的最新信息。这些都属于“AI 需要去外部系统拿数据或调用工具”。但如果你只是想给 AI 增加一个可复用的自定义能力那配置 MCP 可能就有点重。这时候 Skills 更合适。因为 Skills 比较轻量它教模型怎么做一件事。比如获取投资数据并分析或者使用 Skill 里附带的脚本和示例来完成某个任务。所以你可以这样理解MCP 更像是 Agent 和外部工具之间的集成层。Skills 更像是模型完成某类任务时的说明书和工具包。学习资源推荐如果你想更深入地学习大模型以下是一些非常有价值的学习资源这些资源将帮助你从不同角度学习大模型提升你的实践能力。一、全套AGI大模型学习路线AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能​因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示​因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取三、AI大模型经典PDF籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取四、AI大模型商业化落地方案作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量。