最近很多人都在聊 Skills，也有人开始提 MCP，但一说到区别——全乱了。

有人说：

MCP 是更高级的 SkillMCP 是提示词MCP 是 Agent 的一部分

听起来好像都对，但其实——都不对。

如果你也有点懵，别急。 这篇文章的目的只有一个：让你一次性搞懂 Skills 和 MCP 的本质区别。

不想看文字的朋友，可以划到最底部，我已经做好了对比表格

一、先把概念直接砸给你（先懵是正常的）

我们先不解释，先下定义。

Skill（技能）： 指 AI 已经具备的一种具体能力，比如写文章、翻译、总结、写代码、生成图片。

这很好理解。

那 MCP 呢？

MCP，全称是 Model Context Protocol（模型上下文协议）。

到这里，很多人已经开始犯困了。 没关系，这个反应非常正常。

因为这两个概念，本来就不在一个层级。

二、Skill 解决“会不会”，MCP 解决“乱不乱”

现在开始说人话。

你可以这样理解：

Skill 回答的是：你会干什么？MCP 回答的是：你现在该不该、能不能这么干？

Skill 是能力本身。 MCP 是能力的使用规则。

Skill 像“会开车”， MCP 像“红绿灯 + 交通法规”。

只会开车的人很多， 但如果没有规则，车越多，事故越多。

AI 也是一样。

三、为什么没有 MCP，Skill 越多越麻烦？

我们直接举一个最常见的例子：写文章。

写文章是不是一个 Skill？ 是。

那为什么很多人会觉得 AI：

写得不对味写得很空写得不像给“我”用的

原因不是 Skill 不行，而是——它不知道当前的上下文。

没有 MCP 的情况下，AI 并不知道：

你是公众号作者，还是学生你要爆款，还是汇报材料语气是克制，还是情绪化

Skill 没变，但结果完全不同。

MCP 的作用，就是把这些“背景信息”固定下来。

四、再举一个例子：工具调用

很多人会说：

AI 不就是多几个工具、多几个 Skill 吗？

但问题在于：

哪个工具现在能用？能不能访问这个数据？这一步是不是越权？上一步的信息能不能继续用？

这些问题，Skill 根本管不了。

Skill 只负责“能不能做”， MCP 负责“该不该做、怎么做、做到哪一步停”。

这也是为什么，一旦涉及到：

Agent自动化企业场景

MCP 立刻变成核心。

五、一句话彻底区分（重点）

如果你只想记住一句话，那就是这句：

Skill 是能力，MCP 是秩序。

Skill 让 AI 变强， MCP 让 AI 变可靠。

Skill 决定上限， MCP 决定能不能放心用。

结尾：为什么这个区别越来越重要？

过去，大家拼的是：

模型大不大能力全不全

但接下来，真正的问题会变成：

AI 会不会在不该做的时候做事？

当 AI 进入真实世界—— 企业、金融、医疗、自动化系统，MCP 的重要性，会远远超过 Skill。

所以你现在再回头看，会发现：

不是大家不聪明， 而是以前根本还没走到这一层。

能分清 Skills 和 MCP， 你已经比大多数人，多看了一层。