🏷️ 标签：Claude, Skills, MCP, AI Agent, 技术选型

两个亲兄弟引发的选择困难症

2025年，Anthropic 给 AI 圈扔下两颗炸弹：

• MCP（Model Context Protocol）：2024年11月发布
• Claude Skills：2025年10月发布

同一个爹妈，相隔不到一年。然后问题就来了——该用哪个？

技术博主 Simon Willison 说了句让人更纠结的话：

“Claude Skills are awesome, maybe a bigger deal than MCP”

等等，都是 Anthropic 的亲儿子，咋还分出个"更重要"了？

今天把这事儿掰扯清楚。

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一、30秒搞懂这俩货

MCP：AI 的"万能插头"

MCP 是一个开放协议，让 AI 能和外部工具沟通。就像智能家居需要协议才能控制各种家电，有了 MCP，Claude 可以查 GitHub、发 Slack、读数据库。

关键特点：需要运行 Server、双向实时通信、能维护状态。

Skills：AI 的"操作手册"

Skills 是一堆文件，教 Claude 怎么做特定的事。想象你雇了个实习生，给他一本入职手册，他就能干活了。

关键特点：只是 Markdown 文件、按需加载、不需要服务。

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二、掏心窝子的对比

维度	Skills	MCP
本质	指令文档	通信协议
复杂度	低（写Markdown就行）	高（要写服务端）
Token 消耗	低（按需加载）	高（预加载工具定义）
外部 API	间接（通过脚本）	直接（Server封装）
跨模型使用	可以	基本不行

复杂度差距：幼儿园 vs 大学

创建 Skill：写个 Markdown，5 分钟搞定。

创建 MCP Server：理解协议、实现端点、处理通信…半天起步。

Token 消耗：省钱 vs 烧钱

Simon Willison 爆料：“GitHub MCP 加载就吃掉上万 tokens。” 装几个 MCP，上下文就爆了。

Skills 呢？装 100 个只花 ~5000 tokens，用哪个才加载哪个。

可移植性：通用货币

Skills 本质是 Markdown，给 Gemini、GPT 看也能用。MCP 需要特定支持，跨模型不现实。

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三、什么时候用什么？

用 Skills：标准化工作流、处理本地文件、快速验证想法、跨模型通用

用 MCP：实时 API 交互、复杂认证、双向通信、企业级集成

简单决策：需要实时调外部 API？→ MCP，否则 → Skills

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四、它们不是对手，是搭档

最佳实践：MCP 出力，Skills 出智慧。

例子：GitHub Issue 管理

• MCP：获取 Issue、加标签、发评论（能力）
• Skills：分类规则、优先级判断、响应模板（方法论）

MCP 负责"能不能"，Skills 负责"该不该"。

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五、一句话建议

从 Skills 开始，按需引入 MCP。大多数时候你需要的是"手册"，偶尔需要"接口"。

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参考资料

• Simon Willison: Claude Skills are awesome
• MCP 官方网站

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