MCP VS Skills

中英文泡椒

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

[/hide]

转自微博:宝玉xp,mcp-vs-skills

FishC

关于 MCP（模型上下文协议）与 Skills（技能）的对比

转自微博用户 @宝玉xp 的讨论：

简单来说，这是 AI/LLM（大语言模型）领域两个相关但不同的概念：

MCP（Model Context Protocol）
- 它是一个开放协议，用于让 AI 助手（如 Claude、GPTs）安全、标准化地连接外部数据源、工具或服务。
- 核心作用：定义 AI 如何“获取”外部上下文（如数据库、API、文件系统），但不直接定义 AI 的“能力”。
- 类比：就像是给 AI 安装了一个标准化的“数据线/插件接口”，让它能读取更多外部信息。

Skills（技能）
- 通常指 AI 模型或助手已经具备的“内在能力”，比如写代码、翻译、总结、推理等。
- 这些能力基于模型训练所得，不需要额外调用外部工具即可完成。
- 也可指通过提示词工程、微调或插件赋予的特定任务处理能力。

关键区别：

• MCP 重点是 安全连接外部数据/服务，扩展 AI 的“信息输入”。
• Skills 重点是 AI 模型本身或通过训练/插件获得的“任务处理能力”。
  

关系：
MCP 可以为 Skills 提供更多实时、特定的外部数据，从而让 Skills 的表现更精准、强大。例如，通过 MCP 连接公司数据库后，AI 的“数据分析技能”才能基于真实数据工作。

简单总结：Skills 是 AI 的“本领”，MCP 是让它安全获取“养料”的管道。二者结合，AI 才能更好地解决实际问题。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。