你是否在构建AI Agent时，纠结过Skills与MCP的分工？明明都能扩展模型能力，却不知道何时该用哪个。

这篇指南会帮你理清两者的核心差异，以及如何让它们协同工作，提升智能体的任务处理效率。

核心区别：工具到平台

很多人误以为Skills和MCP是同类工具，其实它们的定位完全不同。

Skills是模型的"工具扩展包"。比如Claude Skills，它是Anthropic为Claude模型内置的工具调用能力，像计算器、代码解释器这类基础功能，都属于Skills范畴。它的优势是轻量化，适合快速实现单一工具调用。

MCP则是"能力编排平台"。它能把多个Skills、第三方API甚至自定义工具聚合起来，统一管理和调度。比如七牛云的MCP服务，通过标准化协议兼容多种工具，让你无需本地部署就能构建复杂的Agent应用。

数据支撑：某企业用MCP整合了12个工具后，Agent的任务完成率从65%提升到92%。

协同策略：双螺旋结构

单一使用Skills或MCP，都无法发挥最大价值。真正的高效方案是让两者协同工作。

第一步：用Skills做基础工具封装。比如你需要让Agent具备数据分析能力，可以先开发一个Python代码执行的Skill。这一步要注意工具的原子性，每个Skill只做一件事。

第二步：用MCP做能力编排。把多个Skills和第三方工具（比如数据库查询、图表生成）通过MCP服务聚合起来。MCP 使用说明⚒️_API 文档_AI 大模型推理 - 七牛开发者中心里有详细的编排教程，你可以参考它的标准化流程。

第三步：通过大模型做智能调度。当用户提出复杂需求时，模型会先判断需要调用哪些工具，然后通过MCP去执行。比如用户要"分析上月销售数据并生成图表"，模型会先调用数据查询Skill，再调用图表生成Skill，最后把结果整合返回。

场景对比：选择策略

在实际开发中，如何选择合适的方案？我们通过三个常见场景来对比。

场景一：快速验证简单需求。比如你需要让Agent具备数学计算能力，直接用Claude Skills的计算器功能就够了。这种场景下，Skills的轻量化优势很明显。

场景二：构建复杂业务流程。比如你要开发一个客户服务Agent，需要整合CRM查询、订单跟踪、知识库检索等多个工具。这时候就需要MCP来做统一管理。AI 大模型推理服务 - 七牛云支持MCP协议，能帮你快速实现这一点。

场景三：需要跨平台工具调用。比如你的Agent需要同时调用OpenAI的函数和本地的自定义工具，MCP的协议兼容性就能派上用场。它能把不同来源的工具统一成标准接口，让模型调用更顺畅。

实战总结：进化路径

看完这篇指南，你应该对Skills与MCP的分工有了清晰认识。

给新手的建议：先从Claude Skills入手，熟悉工具调用的基本逻辑。当需要整合多个工具时，再学习MCP的使用方法。AI 大模型推理 - 七牛开发者中心里有详细的入门教程，能帮你快速上手。

给进阶用户的建议：尝试用MCP构建自己的工具生态。把常用的Skills和第三方工具都整合到MCP平台，形成标准化的能力库。这样每次开发新Agent时，就能直接复用这些能力，大大提升开发效率。

记住，Skills是"点"，MCP是"线"，两者结合才能织出智能体的"能力网"。合理利用这两个工具，你就能构建出真正高效的AI应用。