官方文章 · 发布日期：2025年12月19日
src: https://claude.com/blog/extending-claude-capabilities-with-skills-mcp-servers
导语
Anthropic 在官方博客《Extending Claude’s capabilities with skills and MCP servers》中，系统介绍了 Skills（技能） 与 MCP（Model Context Protocol）服务器 的设计理念与协同方式。文章的核心目标，是回答一个实际问题：如何把大模型从“会聊天”变成“能稳定、可重复地完成真实工作”的智能代理。本文是对该文章的完整总结与梳理，作为个人阅读记录。
核心概念：Skills 与 MCP 各自负责什么？
Anthropic 将“扩展模型能力”拆成了两个清晰的层次：
MCP（Model Context Protocol）
MCP 的职责是 连接。它为 Claude 提供一种标准、安全的方式，去访问外部世界中的系统和数据，例如：- 文档系统（Notion、Google Docs）
- 代码与项目管理工具（GitHub、Jira）
- 数据库、内部 API、第三方数据源
MCP 解决的是：模型“能不能接触到这些东西”。
Skills（技能）
Skills 的职责是 流程与方法。一个 Skill 会明确告诉 Claude：- 任务要分几步完成
- 每一步该调用哪些工具
- 如何判断结果是否合格
- 最终输出的结构和格式
Skills 解决的是：模型“应该如何完成一类任务”。
一句话总结就是：
MCP 提供能力边界，Skills 定义工作方式。
为什么要把 Skills 和 MCP 分开设计？
文章强调，将“连接能力”和“业务流程”解耦，会带来几个关键好处：
可组合性（Composability）
- 同一个 MCP 连接（例如 Notion）可以被多个 Skills 复用
- 同一个 Skill 也可以在不同 MCP 之上运行
更好的可维护性
- 新增一个外部系统 → 只需实现 MCP
- 优化业务流程 → 只需更新 Skill
两者互不影响，降低维护成本。
减少模型的不确定性
如果没有 Skill，模型每次都要“猜”流程怎么走；
Skill 把隐性的经验显式化，让输出更稳定、更一致。
文章中的两个代表性案例
案例一：金融分析中的公司估值自动化
在金融分析场景中，分析师往往需要：
- 从多个数据源获取公司财务数据
- 使用一致的方法进行估值计算
- 输出符合合规要求的分析报告
在文章的设计中：
- MCP 负责连接 S&P Capital IQ、Daloopa、Morningstar 等数据源
- Skill 负责定义：
- 先取哪些数据
- 如何进行估值计算
- 如何校验结果
- 报告的最终结构
最终效果是：
把原本重复、耗时、容易出错的人工流程，变成稳定、可复用的自动化分析。
案例二：Notion 的会议准备 Skill
Notion 内部构建了一个用于会议准备的 Skill，用于自动生成会前材料。
- MCP：提供对 Notion 工作区的搜索、读取、写入能力
- Skill：定义会议准备流程：
- 查找项目相关文档
- 汇总历史会议纪要
- 整理相关人员与背景
- 生成内部与外部版本的会议文档，并写回 Notion
这个案例展示了 Skills 如何把“团队的隐性工作习惯”编码成可执行流程。
什么时候该用 Skill？什么时候该用 MCP？
文章给出了一个非常实用的判断标准：
使用 Skill 的场景
- 多步骤、结构化的任务
- 对一致性要求高（如合规、审计、报告）
- 希望把团队经验固化下来反复使用
使用 MCP 的场景
- 需要访问实时或外部数据
- 需要在外部系统中执行动作
- 原生模型无法直接访问的工具或系统
简单判断法则是：
“怎么做”用 Skill，“去哪里拿 / 去哪里改”用 MCP。
实际设计中的工程建议
文章中也给出了若干实践层面的建议：
职责边界要清晰
- MCP 专注数据与动作
- Skill 负责流程、逻辑与输出格式
避免指令冲突
如果 MCP 和 Skill 同时对输出形式提出要求，可能会让模型无所适从，设计时应明确优先级。渐进式加载上下文
Skill 不必一次性加载所有数据，而是按步骤逐步引入上下文，提升效率与质量。重视组合测试
不同 MCP + 同一个 Skill 的组合，应通过集成测试来验证行为一致性。
风险与注意事项
文章也坦诚指出了一些潜在问题：
- 指令冲突风险：职责不清会降低模型表现
- 权限与安全问题：MCP 涉及真实系统访问，必须做好权限控制与审计
- 合规与可追溯性：在金融、法律等场景，Skill 应内置校验与审计逻辑
总结
这篇文章传达了一个非常清晰的思想：
真正可用的 AI Agent，不只是模型能力强，而是结构设计合理。
通过将 MCP（连接世界） 与 Skills（定义做事方式） 解耦，Anthropic 提供了一种可扩展、可维护、可审计的 Agent 架构思路。这对于希望把大模型真正引入业务流程、而不仅仅是做“聊天工具”的团队来说，具有非常高的参考价值。
结语
第三百七十一篇博文写完，开心！！！！
今天，也是充满希望的一天。
