最近在折腾 Cursor、Claude 等 AI 编程工具的朋友，多半见过两个词：Skill 和 MCP。一个负责「教 AI 怎么做事」，一个负责「让 AI 能调用外部能力」。于是有人问：既然 Skill 越来越强，会不会有一天完全取代 MCP？

目前来看：不会。 二者解决的是不同层面的问题，更像是「左手和右手」的关系，而不是谁替代谁。

一、Skill 和 MCP 分别是什么？

Skill：给 AI 的「领域说明书」

Skill 一般指写在项目里的说明文件（比如 SKILL.md、规则文件），用来告诉 AI：

  • 这个项目用什么技术栈、有什么约定；
  • 写技术文档时用什么结构、怎么分段；
  • 代码要遵循哪些格式、命名和注释规范；
  • 遇到某类任务时，应该先读哪份文档、按什么步骤执行。

可以把它理解成：给 AI 的「领域知识 + 行为规范」，不涉及「去调用别的系统」，而是「在这个环境里该怎么想、怎么写」。

MCP：让 AI 能「用外部世界」的协议

MCP（Model Context Protocol） 是一套开放协议，用来把外部能力暴露给 AI，比如：

  • 查数据库、调 API；
  • 读写文件、执行命令；
  • 连接浏览器、日历、邮件等应用；
  • 调用各种第三方工具和服务。

也就是说，MCP 解决的是：AI 如何安全、统一地「伸手出去」用别的系统和数据，而不是「在脑子里怎么组织知识和行为」。

所以：

  • Skill：偏向「知识 + 流程 + 规范」，作用在推理与生成这一侧；
  • MCP：偏向「工具 + 数据 + 外部系统」，作用在能力与边界这一侧。

二者从设计目标上就不是同一类东西，自然谈不上「谁取代谁」。

二、为什么会有「Skill 取代 MCP」的错觉？

之所以会被拿来比较，多半是因为这两点：

第一，Skill 越来越「能干」。
通过写得很细的 Skill，AI 可以更懂业务、更少跑偏，看起来「能力变强了」。于是容易产生一种感觉：只要说明书够好，AI 是不是就不需要那么多外部工具了？

第二，MCP 用起来有门槛。
要搭服务器、写适配、管权限，而 Skill 改个 Markdown 就能生效。于是会想：如果 Skill 能把事情都「说清楚」，是不是就不必上 MCP 了？

但「更会按规范做事」和「能操作真实系统」是两回事。
Skill 再强，也没法代替「查一次数据库、发一封邮件、打开浏览器点一下」——这些动作必须依赖 MCP 这类协议，把外部能力接到 AI 上。
所以，错觉在于：把「更懂你」当成了「能替你操作全世界」。

三、Skill 和 MCP 如何配合才更有价值？

真正用得好的是「Skill + MCP 一起上」：

  • Skill 负责：在什么场景下、优先用哪些能力、按什么顺序调用、输出要符合什么格式。
    例如：「写项目技术方案时先读 SKILL.md，再按团队规范写；若需要查最新 API，再通过 MCP 调官方文档或浏览器。」

  • MCP 负责：具体调哪个 API、查哪张表、打开哪个网页、执行哪条命令。
    也就是说，真正「动手」的那一步，由 MCP 把能力暴露给 AI。

这样，Skill 管「策略与规范」，MCP 管「执行与数据」，既不会越权乱调接口，又能用上所有该用的外部能力。

可以简单记：

  • 只想让 AI 更懂你的项目、更符合你的风格 → 重点打磨 Skill；
  • 需要 AI 查库、调 API、操作应用 → 必须用 MCP（或同类协议）；
  • 既要规范又要能力 → Skill 定义「怎么用」，MCP 提供「用什么」。

举个简单例子：你要 AI 帮你写一份某开源库的接入方案。如果只有 Skill，AI 只能按你们团队的文档规范和结构来写，但依赖版本、接口细节可能过时。如果只有 MCP，AI 能打开官网、查文档、看 GitHub，但写出来的结构可能不符合你们项目的模板和术语。Skill + MCP 一起用时：Skill 规定「先查官网和 README，再按我们项目的方案模板（背景、方案、接口、风险）来写」；MCP 负责真的去打开网页、拉取内容。这样既有最新信息，又有一致的文档风格，才是完整方案。

四、未来会怎样？互补而不是取代

从趋势上看：

  • Skill 会越来越细：按项目、按角色、按任务类型拆成多份说明，甚至和版本、分支绑定，让 AI 更「贴」你的场景。
  • MCP 会越来越通用：更多应用、数据源、云服务通过 MCP 暴露给 AI，变成「能力层」的标准之一。
  • 两者结合 会变成常态：例如「写技术方案」的 Skill 里明确写：需要查最新文档时，通过 MCP 调浏览器或官方 API，再把结果按 Skill 里的结构写成方案。

所以，不是 Skill 取代 MCP，而是「规范层（Skill）+ 能力层（MCP）」一起，把 AI 从「只会聊天」变成「能按你的规矩、用你的工具干活」。

总结

  • Skill = 给 AI 的领域知识与行为规范（怎么想、怎么写、先做什么后做什么）。
  • MCP = 让 AI 调用外部系统和数据的协议（查库、调 API、操作应用）。
  • 二者解决的是不同问题：一个在「脑子」里，一个在「手」上，不会是谁取代谁。
  • 真正好用的是：Skill 定规则和流程，MCP 提供真实能力和数据，一起用才能既安全又强大。

选型时不必二选一：Skill 负责「怎么想、怎么写、按什么规范来」——提升 AI 的理解与输出质量；MCP 负责「查库、调 API、操作外部系统」——把真实能力和数据接到 AI 上。所以就目前来看，Skill并不是要取代MCP。