最近很多人在用 Claude Code 的时候，会同时遇到两个词：

一个叫 Skill，一个叫 MCP。

这两个东西都能增强 Claude，看起来都和“能力扩展”有关，所以很容易被混在一起。

但它们其实解决的是两类完全不同的问题。

一句话先讲清楚：

Skill 是把一套做事方法交给 Claude；MCP 是把一个外部系统接到 Claude。

再换成更工程化的话：

Skill 解决的是“Claude 应该怎么做”；MCP 解决的是“Claude 可以连到哪里、调用什么”。

如果只记住这一句，后面很多选择都会变简单。

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一、先用一个生活化比喻理解

可以把 Claude 想成一个很聪明的新人。

Skill 像你给这个新人写的一份“岗位 SOP”：

1. 代码评审要按什么顺序看
2. 发版说明要按什么格式写
3. 线上问题排查要先看日志还是先看监控
4. 公司文档应该用什么语气和结构

它教的是方法、规则、流程和产出标准。

MCP 则像你给这个新人开通的系统权限和接口：

1. 能不能查 GitHub Issue
2. 能不能读 Notion 文档
3. 能不能看 Sentry 报错
4. 能不能查询 PostgreSQL 数据库
5. 能不能拿到 Figma 设计稿信息

它给的是外部数据、工具和可执行动作。

所以二者不是替代关系，而是互补关系。

Skill 让 Claude 更像“懂你们团队做事方式的人”。

MCP 让 Claude 更像“能直接进入工具现场干活的人”。

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二、Skill 是什么

按照 Claude Code 官方文档的说法，Skill 可以用来扩展 Claude 的能力。你创建一个包含 SKILL.md 的目录，Claude 就可以在相关场景下加载它，或者你也可以通过 /skill-name 直接调用。

通俗讲，Skill 是一个可复用的能力包。

一个最小的 Skill 通常长这样：

.claude/└── skills/    └── summarize-changes/        └── SKILL.md

一个更完整的 Skill 可能长这样：

.claude/└── skills/    └── release-note/        ├── SKILL.md        ├── template.md        ├── examples/        │   └── good-release-note.md        └── references/            └── product-terms.md

这里最关键的是 SKILL.md。

它通常包含两部分：

1. YAML frontmatter：告诉 Claude 这个 Skill 是什么、什么时候用
2. Markdown 正文：告诉 Claude 执行步骤、规则、输出格式

举一个实际例子。

假设你经常让 Claude 总结当前代码改动，并指出风险，你可以写一个 summarize-changes Skill：

---description: 总结当前仓库的未提交改动，并指出潜在风险。适合在用户问“我改了什么”“帮我 review 当前 diff”“生成提交摘要前先总结变更”时使用。---## Current changes!`git diff HEAD`## Instructions请完成三件事：1. 用 2-3 条总结本次改动的主要意图2. 标出可能的风险，例如缺少错误处理、测试缺失、硬编码、兼容性问题3. 如果 diff 为空，直接说明当前没有未提交改动## Output按下面结构输出：1. 变更概览2. 风险提醒3. 建议补充

这个例子里，Skill 做的不是“连接外部系统”，而是把一个常用工作流固定下来。

以后你可以直接输入：

/summarize-changes

或者问：

我这次改了什么？有没有风险？

Claude 就更容易按你定义的流程工作。

这就是 Skill 的核心价值：

把重复经验沉淀成 Claude 可以反复调用的工作方法。

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三、MCP 是什么

MCP 全称是 Model Context Protocol。

它是一个开放协议，用来让 AI 应用连接外部系统。官方文档里有一个很形象的说法：MCP 像 AI 应用的 USB-C 接口。

这个比喻非常准确。

因为 MCP 的重点不是“给 Claude 写一段提示词”，而是把某个外部能力以统一协议接进来。

比如：

1. GitHub MCP：让 Claude 读取 Issue、PR、仓库信息，甚至创建 PR
2. Notion MCP：让 Claude 查询团队知识库
3. PostgreSQL MCP：让 Claude 查询数据库
4. Sentry MCP：让 Claude 分析线上错误
5. Figma MCP：让 Claude 读取设计稿信息

在 Claude Code 里，添加 MCP server 的常见方式是 claude mcp add。

比如添加一个远程 HTTP MCP server：

claude mcp add --transport http notion https://mcp.notion.com/mcp

再比如添加一个本地 stdio MCP server：

claude mcp add --transport stdio myserver -- npx -y some-mcp-server

管理 MCP server 时，可以用：

claude mcp listclaude mcp get githubclaude mcp remove github

进入 Claude Code 之后，还可以用：

/mcp

查看当前连接状态。

所以 MCP 的核心价值是：

把 Claude 从“只能根据聊天上下文猜”升级成“能直接访问真实工具和数据”。

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四、Skill 和 MCP 的核心区别

下面这张表基本可以把二者拆开。

对比项	Skill	MCP
解决的问题	Claude 应该怎么做事	Claude 可以连接什么系统
本质	可复用的 instructions、流程、模板、参考资料	AI 应用连接外部工具和数据源的协议
典型载体	SKILL.md 目录	MCP server
常见入口	/skill-name	claude mcp add 、/mcp
主要内容	规则、步骤、输出格式、示例、脚本	tools、resources、prompts、外部 API
是否直接接外部系统	通常不是	是
是否适合沉淀团队 SOP	非常适合	不直接解决 SOP 问题
是否适合连接数据库、监控、知识库	不适合单独承担	非常适合
最佳用法	让 Claude 稳定按你的方法产出	让 Claude 拿到真实数据并执行动作

最容易混淆的一点是：Skill 里面也可以包含脚本，MCP 里面也可以暴露 prompts。

但它们的主语不一样。

Skill 的主语是“这个任务怎么做”。

MCP 的主语是“这个外部系统怎么接入”。

只要抓住这个主语，基本就不会混。

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五、什么时候用 Skill

只要你发现自己在反复对 Claude 说同一套要求，就应该考虑 Skill。

典型场景包括：

1. 代码评审规则
2. 发版说明模板
3. Bug 排查流程
4. Commit message 规范
5. 文档写作风格
6. 项目专有目录和模块边界
7. 某类文件的生成步骤

举个更真实的例子。

假设你的团队每次发布都要求 Claude 输出：

1. 本次新增
2. 本次修复
3. 影响范围
4. 风险提醒
5. 回滚方案
6. 验证清单

那就非常适合做成 Skill。

---description: 生成团队标准发版说明。适合在用户要求总结本次发布、生成 release note、整理版本变更时使用。disable-model-invocation: true---## Goal根据当前变更内容生成团队标准发版说明。## Steps1. 先总结本次发布目标2. 区分新增、修复、调整、移除3. 判断影响范围4. 标出上线风险5. 给出验证清单6. 如果缺少关键信息，先列出需要用户确认的问题## Output请按以下结构输出：1. 发布摘要2. 主要变更3. 影响范围4. 风险提醒5. 验证清单6. 回滚建议

这里的 disable-model-invocation: true 表示这个 Skill 只由用户手动触发，避免 Claude 在不合适的时候自动生成发版说明。

这类东西如果不做成 Skill，每次都要重新复制一遍要求。

做成 Skill 之后，团队方法就沉淀下来了。

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六、什么时候用 MCP

当你发现 Claude 缺的不是“做事方法”，而是“拿不到真实信息”，就应该考虑 MCP。

典型场景包括：

1. 需要读取 GitHub / GitLab / Jira / Linear
2. 需要查询数据库
3. 需要读取 Notion / Confluence
4. 需要查看 Sentry / Datadog / Grafana
5. 需要读取 Figma 设计稿
6. 需要调用公司内部 API
7. 需要让 Claude 对外部系统执行动作

举个例子。

你希望 Claude 根据 Notion 文档里的产品需求实现功能。

如果没有 MCP，你可能要复制一大段需求文档到对话里。

如果有 Notion MCP，你可以让 Claude 自己去读相关页面，然后基于真实内容工作。

claude mcp add --transport http notion https://mcp.notion.com/mcp

再举一个数据库例子。

假设你有一个内部 PostgreSQL MCP server，Claude 可以通过它查询只读数据。那你就可以问：

帮我查一下最近 7 天注册后没有完成首单的用户比例，并指出可能的异常时间段。

这个问题靠 Skill 解决不了。

因为 Skill 只能告诉 Claude “应该怎么分析”，不能凭空给它数据库访问能力。

MCP 才是连接真实数据源的那根线。

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七、最实用的组合：Skill + MCP

真正强的用法，往往不是二选一，而是组合使用。

Skill 定义流程，MCP 提供数据。

下面给几个实际组合例子。

例子 1：代码评审

你可以有一个 code-review-rules Skill，里面写清楚团队评审标准：

1. 优先找真实 bug
2. 其次看安全、性能、兼容性
3. 必须指出缺失测试
4. 输出按严重程度排序
5. 不要泛泛而谈

同时接入 GitHub MCP，让 Claude 能读取 PR、Issue、评论和文件变更。

这样你就可以说：

用我们的评审规则检查 GitHub PR #128，并给出需要修改的点。

这里发生了两件事：

1. Skill 决定怎么 review
2. MCP 提供 PR 的真实上下文

如果只有 Skill，Claude 可能没有 PR 数据。

如果只有 MCP，Claude 可能不知道你们团队的评审口径。

合在一起，才接近“能干活的工程协作者”。

例子 2：线上问题排查

你可以写一个 incident-debug Skill，规定排查顺序：

1. 先确认影响范围
2. 再看错误日志
3. 再查最近发布
4. 再看核心指标
5. 最后给出临时止血和长期修复方案

同时接入：

1. Sentry MCP：读取错误堆栈和发生频率
2. GitHub MCP：查看最近合并的 PR
3. PostgreSQL MCP：查询业务数据变化
4. Grafana 或 Datadog MCP：查看监控指标

你就可以问：

按照 incident-debug 流程排查今天 14:00 之后登录失败率升高的问题。

Skill 负责“排查方法”，MCP 负责“现场证据”。

这就是二者组合最典型的价值。

例子 3：设计稿还原

你可以写一个 frontend-ui-rules Skill，规定：

1. 使用项目现有组件库
2. 保持现有 spacing token
3. 不新增无意义动画
4. 移动端必须检查文字溢出
5. 修改后要用浏览器截图验证

同时接入 Figma MCP，让 Claude 能读取设计稿结构和样式信息。

你可以说：

根据 Figma 里的登录页设计稿实现页面，遵守 frontend-ui-rules。

Skill 给审美和工程约束。

MCP 给设计稿数据。

这比单纯贴一张截图要稳定得多。

例子 4：发布说明

你可以写一个 release-note Skill，规定发布说明的结构、语气和风险提示格式。

同时接入 GitHub MCP 和 Jira MCP。

然后让 Claude：

根据本周合并的 PR 和关联 Jira issue，生成一份面向业务团队的发布说明。

这里 Skill 控制“怎么写”，MCP 负责“去哪里拿事实”。

这类场景非常适合团队长期沉淀。

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八、一个判断口诀

不知道该用 Skill 还是 MCP 时，可以问自己三个问题。

1. 我是在重复教 Claude 一套方法吗？

如果是，用 Skill。

比如：

1. “以后 review 都按这个格式”
2. “以后发版说明都这么写”
3. “以后排查 bug 先做这几步”

这些都是 Skill。

2. Claude 是不是拿不到某个外部系统的数据？

如果是，用 MCP。

比如：

1. “它看不到 GitHub Issue”
2. “它查不到数据库”
3. “它拿不到 Notion 文档”
4. “它不知道 Sentry 当前报错”

这些都是 MCP。

3. 我既需要方法，又需要外部数据吗？

如果是，Skill + MCP。

比如：

1. 按团队规范 review GitHub PR
2. 按排障流程分析 Sentry 报错和数据库变化
3. 按前端规范还原 Figma 设计稿
4. 按公司模板生成基于 Jira 的发布说明

这通常是最值得投入的方向。

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九、常见误区

误区 1：把 Skill 当成 MCP

有人会觉得：我在 Skill 里写个脚本，不就等于 MCP 吗？

不完全是。

Skill 里确实可以附带脚本，但它仍然是围绕某个任务流程组织的能力包。

MCP 则是标准化的外部系统接入协议，重点是让 AI 客户端通过 server 暴露 tools、resources、prompts 等能力。

一个是工作方法包。

一个是连接协议。

误区 2：把 MCP 当成万能自动化

接了 MCP，不代表 Claude 自动知道你们团队怎么做事。

比如 Claude 通过 GitHub MCP 能看到 PR，但它不一定知道你们团队 review 时最在意什么。

这时仍然需要 Skill 来规定评审标准。

误区 3：所有东西都写进 Skill

不要把数据库连接方式、OAuth、外部 API 调用细节都塞进 Skill。

这类系统连接更适合 MCP。

Skill 应该写的是：

1. 什么时候查数据
2. 查到数据后怎么判断
3. 输出什么结构
4. 哪些情况要停下来问人

误区 4：所有东西都做成 MCP

如果你只是想让 Claude 按固定格式写报告，没必要做 MCP。

一个清晰的 Skill 就够了。

MCP 适合连接系统，不适合替代流程规范。

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十、怎么从零开始落地

如果你是第一次在团队里推进这两件事，我建议按这个顺序来。

第一步：先做 1 个高频 Skill

不要一上来就设计一整套能力平台。

先挑一个每天都用的场景。

比如：

1. 总结当前改动
2. 代码评审
3. 发版说明
4. Bug 复盘

用一个 .claude/skills/<name>/SKILL.md 先跑起来。

最重要的是验证三件事：

1. 触发是否准确
2. 输出是否稳定
3. 团队是否真的愿意用

第二步：再接 1 个最有价值的 MCP

不要为了炫技接一堆系统。

先选一个 Claude 最常需要、但你又经常手动复制内容进去的系统。

比如：

1. GitHub
2. Jira
3. Notion
4. Sentry
5. PostgreSQL

判断标准很简单：

你复制粘贴最多的地方，就是最值得优先 MCP 化的地方。

第三步：把二者串成真实工作流

比如：

1. code-review-rules Skill + GitHub MCP
2. incident-debug Skill + Sentry MCP + 数据库 MCP
3. release-note Skill + Jira MCP + GitHub MCP
4. frontend-ui-rules Skill + Figma MCP

到了这一步，Claude 就不只是“会聊天”，而是开始进入真实工程流程。

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十一、最后总结

Skill 和 MCP 的区别，其实可以压缩成四句话。

1. Skill 是能力包，MCP 是连接协议。
2. Skill 管“怎么做”，MCP 管“连到哪里、能调用什么”。
3. Skill 适合沉淀团队流程、规范、模板和经验。
4. MCP 适合连接工具、数据库、知识库、监控和业务系统。

如果你只想让 Claude 输出更稳定，先做 Skill。

如果你想让 Claude 拿到真实外部数据，接 MCP。

如果你想让 Claude 真正进入团队工作流，就把二者组合起来：

用 Skill 定义做事方法，用 MCP 接入真实世界。

这就是 Claude Code 从“好用的 AI 助手”走向“可协作的工程智能体”的关键一步。

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