很多人第一次接触 Codex、Claude Code、Cursor、Gemini CLI 这类 AI Agent 时会不断看到两个词MCP和Skills。刚开始非常容易混淆MCP 是插件吗Skills 是工具吗为什么有些能力要装 MCP有些又要装 Skill两个能不能一起用其实它们不是一回事。最简单的一句话MCP 负责给 AI“工具和手脚”Skills 负责告诉 AI“应该怎么做事情”。下面从零开始讲清楚。一、先理解什么是 AI Agent普通聊天 AI大部分时候就是你提出问题 ↓ AI 思考 ↓ AI 输出文字例如你帮我写一个 PowerShell 命令。 AI可以命令如下……AI 只是把命令告诉你。真正执行命令的人还是你。但是 AI Agent 不一样。Agent 的目标是你提出任务 ↓ AI 判断应该做什么 ↓ AI 调用工具 ↓ 执行操作 ↓ 检查结果 ↓ 继续下一步例如你告诉 Agent把桌面上的所有 PNG 图片整理到一个 Images 文件夹。一个拥有电脑操作能力的 Agent 可以自己查看桌面 ↓ 找到 PNG 文件 ↓ 创建 Images 文件夹 ↓ 移动文件 ↓ 检查结果 ↓ 告诉你已经完成这时候问题就出现了AI 到底怎么操作 Windows这就涉及MCP。二、MCP 是什么MCP 全称Model Context Protocol中文可以理解成模型上下文协议不过对于普通使用者不需要纠结协议本身。你可以把 MCP 理解成AI 与外部工具之间的标准接口。三、为什么需要 MCP假设 Codex 想操作你的 Windows。Codex 自己并不会直接点击鼠标 打开记事本 执行 PowerShell 操作注册表 读取桌面窗口那么怎么办中间增加一个工具Codex ↓ MCP ↓ Windows-MCP ↓ Windows这样 Codex 就可以通过 Windows-MCP 获得 Windows 操作能力。四、Windows-MCP 就是一个典型例子比如前面我们安装的Windows-MCP它就是一个 MCP Server。它可以给 AI 提供很多 Windows 工具例如Click Type Scroll Move Shortcut Screenshot Snapshot App PowerShell FileSystem Clipboard Process Registry Notification分别可以理解为Click → 点击鼠标 Type → 输入文字 Scroll → 滚动 Move → 移动鼠标 Shortcut → 按快捷键 Screenshot → 截图 App → 打开软件 PowerShell → 执行 PowerShell FileSystem → 操作文件 Clipboard → 操作剪贴板 Process → 管理进程 Registry → 操作注册表于是 AI 就真正拥有了“操作电脑”的能力。五、举一个非常直观的例子没有 Windows-MCP 时你对 AI 说帮我打开记事本并写入 Hello World。AI 最多告诉你按 Win R 输入 notepad 然后输入 Hello World你自己操作。安装 Windows-MCP 以后你 ↓ Codex ↓ Windows-MCP ↓ WindowsAI 可以自己打开 Notepad ↓ 点击输入区域 ↓ 输入 Hello World ↓ 保存文件这就是 MCP 的意义。六、MCP 不只是操作 WindowsMCP 可以连接非常多东西。例如AI ├── Windows MCP ├── GitHub MCP ├── Browser MCP ├── Database MCP ├── Filesystem MCP ├── PostgreSQL MCP ├── Slack MCP └── 自己开发的 MCP这样一个 AI Agent 就可能同时拥有操作 Windows 读取 GitHub 操作数据库 浏览网页 读取文件 发送消息 执行命令所以可以把 MCP 理解成AI 的外设接口。七、那 Skills 又是什么Skills 和 MCP 完全是另外一个概念。Skills 更像给 AI 准备的工作说明书、操作规范和流程经验。比如一个 Skill 文件可能叫SKILL.md里面写的并不是一个 Windows 驱动也不是一个后台服务器。而是告诉 Agent什么时候应该使用这个 Skill 应该按照什么顺序操作 优先调用哪些工具 应该检查什么 遇到错误怎么办 最终输出应该是什么格式八、举一个 Git Skill 的例子假设我们写一个 Git Skillgit-commit-helper它里面规定1. 首先查看 git status 2. 分析修改了哪些文件 3. 根据改动生成中文 Commit Message 4. 执行 git add . 5. 执行 git commit -m xxx 6. 最后 git push那么以后 Agent 遇到 Git 提交任务就知道应该按照这个流程处理。这就是 Skill。九、Skills 更像“经验包”假设一个新手员工刚入职。你给他一台电脑。电脑本身相当于MCP但是员工不知道工作流程。于是你再给他一本《公司 Git 提交流程》里面写先检查代码 再检查 Git Status 然后生成 Commit Message 最后 Push这本说明书就是Skill因此MCP 给工具 Skill 教方法十、一个非常好记的比喻可以把 AI 想象成一个人。AI 模型相当于大脑负责理解 推理 判断 规划MCP相当于眼睛 手 脚 工具箱负责真正执行操作。Skills相当于培训手册 SOP 经验 工作流程告诉 AI应该如何正确使用这些工具所以整个结构就是AI Agent │ ┌───────┴───────┐ │ │ Skills MCP │ │ 怎么做事情 用什么工具做 │ │ └───────┬───────┘ │ 执行任务十一、MCP 和 Skills 可以一起使用吗不仅可以而且两者组合才真正强大。例如我们有一个 Skill桌面文件整理 Skill里面规定第一步扫描桌面文件 第二步按照文件类型分类 第三步 图片 → Images 文档 → Documents 压缩包 → Archives 第四步移动文件 第五步检查是否遗漏但是这个 Skill 自己不能移动 Windows 文件。于是需要 MCP 提供FileSystem Screenshot Move最终Skill ↓ 告诉 AI 怎么整理 MCP ↓ 真正操作文件这两个一起使用AI ├── Skill知道怎么整理 │ └── MCP真的可以整理十二、一个现实中的 Codex 例子假设你的 Codex 环境是Codex │ ├── Skills │ ├── find-skills │ ├── git-helper │ ├── apple-design │ └── document-helper │ └── MCP ├── Windows-MCP ├── GitHub-MCP └── Browser-MCP那么 Codex 就会形成这样的能力。Skills告诉 Codex代码应该怎么修改 Git 应该怎么提交 文档应该怎么处理 UI 应该怎么设计MCP让 Codex真正能够打开软件 点击按钮 操作文件 执行 PowerShell 操作 GitHub 浏览网页最终就越来越接近真正的AI Agent十三、为什么最近 MCP 特别火因为以前每一个 AI 工具接入外部系统都需要单独开发一套接口。例如Claude → GitHub Codex → GitHub Cursor → GitHub可能每个平台都要重新开发。MCP 出现以后可以变成GitHub MCP │ ┌────────┼────────┐ │ │ │ Claude Codex Cursor同一个 MCP Server 可以被多个支持 MCP 的 AI 客户端使用。所以整个生态更容易扩展。十四、那 Skills 为什么也越来越多因为 AI Agent 工具能力越来越强之后会出现另外一个问题AI 有工具但是不一定知道最正确的工作流程。例如给 AI 一个PowerShell它当然可以执行命令。但是什么时候执行 执行前检查什么 执行后检查什么 遇到错误怎么办这些都需要经验。于是 Skills 的作用就出现了工具能力 专家经验 标准流程 更稳定的 Agent十五、MCP 和 Skills 最核心区别对比MCPSkills是什么工具接口协议工作流程/操作说明主要作用给 AI 增加能力教 AI 怎么使用能力是否可以操作外部系统可以通常不直接操作常见形式MCP ServerSKILL.md类似什么USB 接口使用说明书AI 获得什么手和工具方法和经验十六、还有一个容易混淆的东西Tool实际上完整关系一般是AI ↓ MCP Server ↓ Tools例如Windows-MCP是 MCP Server。里面有Click Screenshot PowerShell FileSystem Registry这些才是具体 Tool。所以MCP Server └── Tool ├── Screenshot ├── Click ├── Type └── PowerShell而 Skills 则在另外一边Skill └── 告诉 AI 什么时候调用 Screenshot 什么时候调用 Click 什么时候执行 PowerShell十七、可以这样理解整个 AI Agent 架构最终可以总结成┌──────────────────────────────┐ │ 用户 │ │ “帮我整理这台电脑” │ └─────────────┬────────────────┘ ↓ ┌──────────────────────────────┐ │ AI 模型 │ │ 理解 / 推理 / 规划 │ └─────────────┬────────────────┘ ↓ ┌──────────────────────────────┐ │ Skills │ │ 工作流程 / SOP │ │ 专家经验 / 规则 │ └─────────────┬────────────────┘ ↓ ┌──────────────────────────────┐ │ MCP │ │ 外部工具接口 │ └─────────────┬────────────────┘ ↓ ┌──────────────────────────────┐ │ Tools │ │ │ │ Screenshot │ │ Click │ │ PowerShell │ │ FileSystem │ │ GitHub │ │ Browser │ └─────────────┬────────────────┘ ↓ ┌──────────────────────────────┐ │ Windows │ │ 真正执行电脑操作 │ └──────────────────────────────┘十八、新手应该先学哪个建议按照这个顺序第一阶段 ↓ 先学 AI Agent 基本概念 第二阶段 ↓ 学 Skills 第三阶段 ↓ 学 MCP 第四阶段 ↓ MCP Skills 组合 第五阶段 ↓ 自己写 Skill 第六阶段 ↓ 自己写 MCP Server对于普通用户来说其实不一定需要自己开发 MCP。先学会安装 MCP 配置 MCP 安装 Skill 看懂 SKILL.md 组合使用就已经能做很多事情。十九、一句话彻底记住以后再看到MCP Skills Tools Agent可以这样记Agent 干活的人 Model 大脑 Skills 工作经验和操作手册 MCP AI 与外部工具之间的连接方式 Tools 真正执行具体动作的工具最终就是模型负责想Skill 负责教MCP 负责连接Tool 负责干。这也是现在 AI Agent 体系里非常重要的一套基本概念。