Skills 与 MCP 工具对比解析（基于 LlamaIndex 官方博客）

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一、核心定义：两类 Agent 能力载体的本质区别

1. MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）

• 核心定位：为大语言模型（LLM）扩展能力的标准化协议，通过第三方服务提供工具、资源（文件式接口暴露的额外上下文）和参数化提示，本质是“Agent 与外部工具的通用连接层”。
• 关键特征：
  • 依赖外部服务：工具调用需通过网络请求连接第三方服务器，存在网络 latency；
  • 执行确定性强：输入输出 schema 固定，相同条件下返回结果一致，如“给定 URL 调用网页爬取工具，必然返回对应页面内容”；
  • 开发者友好：设计面向有认证、传输协议、命令行基础的开发者，需理解 stdio 通信等技术概念。

2. Skills（技能）

• 核心定位：Agent 本地加载的领域专属指令集合，以 Markdown 文档为载体，包含自然语言操作指南、代码片段及关联资源，本质是“Agent 的本地化行为说明书”。
• 关键特征：
  • 本地无网络依赖：技能文件存储于本地目录，调用无网络 overhead，响应更快；
  • 指令自然语言化：无需技术背景，用日常语言定义操作逻辑，如“调用 scpr 命令时需传入 URL 参数”；
  • 结构模块化：每个技能对应独立文件夹，包含核心说明文件（SKILL.md）、可选脚本（如 Python 脚本）和参考文档（REFERENCE.md），典型目录结构如下：

    bash
    .claude/skills
    ├── pdf-parsing          # PDF 解析技能
    │   ├── script.py        # 辅助执行脚本
    │   └── SKILL.md         # 核心操作指令
    └── web-scraping         # 网页爬取技能
        └── SKILL.md
    

二、核心差异：从 setup 到执行的全方位对比

对比维度	MCP	Skills
部署复杂度	中等（需开发者掌握认证、传输协议、CLI）	极低（仅需创建 Markdown 文件夹，无技术门槛）
执行模式	确定性 API 调用（固定输入输出 schema）	LLM 解读自然语言指令（可能存在理解偏差）
性能表现	有网络延迟（依赖外部服务调用）	本地执行，无网络 overhead，响应更快
维护成本	集中化（服务器更新自动同步到所有 Agent）	手动化（需编辑本地 Markdown 文件更新）
扩展性挑战	工具数量增多时，发现与适配难度上升（需网关/中间件辅助）	新增技能简单，但 LLM 选择技能的复杂度增加
失败风险	仅“工具选择错误”一种核心风险	双重风险：技能选择错误 + 指令理解偏差

三、适用场景：何时选 MCP，何时选 Skills？

1. 优先选 MCP 的场景

• 精准、可预测的操作需求：如网页爬取、数据库查询等输入输出明确的任务，需确保结果一致性；
• 多 Agent 共享工具：多个 Agent 需调用同一外部服务（如共享文件存储、统一 API 接口），MCP 一次部署即可多端复用；
• 快速迭代的知识领域：如频繁更新的 SDK 文档、实时数据接口，MCP 可通过服务器同步最新信息，无需手动修改每个 Agent 配置（典型案例：LlamaIndex 用文档 MCP 实时同步 SDK 最新用法）。

2. 优先选 Skills 的场景

• 行为引导类需求：需用自然语言规范 Agent 操作逻辑，如“按企业品牌规范生成文档”“遵循特定代码风格写脚本”；
• 无技术背景用户使用：非开发者无需理解协议、接口，仅需编辑 Markdown 即可定义 Agent 能力；
• 本地轻量操作：如本地文件解析（PDF/Excel）、离线数据处理等无需外部服务的任务，Skills 无网络延迟优势更明显；
• 高度定制化流程：如个人专属笔记整理、团队内部独特工作流，需灵活调整操作指令且无需共享给其他 Agent。

四、实战启示：LlamaAgents Builder 的经验总结

LlamaIndex 在开发 Agent 编码能力时，曾尝试“MCP + Skills 结合”方案，最终得出关键结论：

1. MCP 更适合知识底座：文档类 MCP 能提供更全面、实时的知识（如 SDK 用法），足以支撑 Agent 完成基础代码生成；
2. Skills 增量价值有限：在已有 MCP 提供知识的场景下，Skills 未显著提升结果质量，且需额外维护 Markdown 文件；
3. 核心决策依据：若领域知识更新快（如频繁迭代的工具、实时数据），MCP 的“单一数据源同步”更高效；若需稳定的行为规范（如固定流程、品牌要求），Skills 的“本地轻量定制”更适配。