最近，我在使用 Claude Code 开发的过程中，几次不经意的尝试，引发了我对 AI Agent 能力扩展范式的一些新思考。通过自然语言在几分钟内创建出原本需要通过 MCP（Model Context Protocol）实现的工具——比如一个数据库连接或是一个网络搜索功能——这种“轻量级”的体验，让我不禁发问：在很多场景下，我们真的还需要那个“过重”的 MCP 吗？

一个“意外”的发现：两分钟创建一个数据库Skill

近期在一个开发项目中，我需要让 AI 读取本地 MySQL 数据库的数据来辅助调试。按照传统思路，这通常需要配置一个 MCP 服务器来暴露数据库接口。但当时我灵机一动，随口对 Claude Code 说：“帮我创建一个连接本地 MySQL 数据库的 skill”。

结果令人惊喜：不到两分钟，AI 就生成了一个可用的 Python 脚本和相应的 Skill 配置文件。 我几乎没写一行代码，也没用任何调试工具，重启会话后，这个新的数据库 Skill 就可以直接使用了。后来，我又用类似的方式，快速创建了一个基于 Kimi 的网络搜索 Skill （kimi的搜索比较特殊，搜索结果返回密文，还需要调用kimi大模型进行解读，我给了大模型kimi的官方文档让claude code给我实现），还实现了一个获取当前时间的 Skill。

这三次成功的实践，让我深刻感受到了 Skill 这种新范式的力量：极致的简洁、敏捷和易用性。这也促使我对过去一年里 AI Agent 领域的主流集成方案——MCP，进行了重新的审视。

两种范式：重工业的MCP vs. 手工作坊的Skill

为了理解 Skill 带来的变革，我们有必要先回顾一下 MCP 的发展和其技术本质。

MCP：AI世界的“USB-C”标准

MCP，由 Anthropic 在2024年底提出，旨在成为 AI 与外部世界连接的“万能接口”。它的核心是一种客户端-服务器（Client-Server）架构，通过一个标准化的中间层，解耦了 AI 模型与千差万别的外部工具。在2025年，它获得了几乎所有主流大模型厂商的支持，迅速成为事实上的行业标准。

然而，正如大家的感受，MCP 也是“过重”的。对于简单的任务，比如连接本地数据库，你需要启动和维护一个独立的服务器进程，这带来了额外的资源消耗和通信开销，显得“不太环保，也不太低碳”。此外，它的配置门槛对非专业开发者也相对较高。

Skill：革命性的“渐进式披露”

与 MCP 的“重”形成鲜明对比的是 Skill 的“轻”。随 Claude Code 推出的 Skill，其技术核心是一种名为渐进式披露（Progressive Disclosure）的三层信息架构。当我查看 Skill 的 .md 文件时，我直观地理解了这一点：

1. 元数据层（Metadata）

   文件头部由 --- 分隔的 YAML 部分，只定义了名称和描述。AI 启动时仅加载这里，用极低的 Token 成本感知到“哦，有这样一个工具”。

2. 核心指令层（Core Instructions）

   当 AI 决定要用这个 Skill 时，才会加载这部分 Markdown 正文，里面包含了核心的调用方法和脚本路径。

3. 参考资源层（Reference Materials）

   用于存放更详细的文档或边缘案例，只有在 AI 遇到困难时才会去查阅。

我意识到，这种设计正是 Skill 如此高效的关键。它避免了将所有信息一股脑塞进上下文，实现了 Token 效率和功能深度的精妙平衡。更重要的是，它将工具的创建门槛降到了“说一句话”的程度，这是一种范式级的提升。

全方位对比：我的个人视角

基于我的实践经验和对两种技术的理解，我总结了下面这张对比表：

我的结论：大部分MCP，都可能被Skill替代

经过这一系列的实践和思考，我得出了一个明确的结论：对于我们日常开发中的绝大部分工具调用场景，Skill 完全有潜力替代 MCP。

Skill 将原本需要系统集成才能实现的能力，用一种更自然、更轻量的方式融入了 AI Agent。它的出现，让“为AI添加新能力”这件事，从一项需要专业技能的“工程”，变成了一次可以随手完成的“对话”。

当然，这并不意味着 MCP 将被淘汰。在需要跨平台、跨模型、高度规范化的企业级应用中，MCP 的标准化优势依然不可替代。它将继续作为构建大型、复杂、健壮的 AI Agent 系统的“重工业”基石。

但对于像我这样的开发者而言，未来的工作流可能会是这样：优先使用 Skill 快速解决 80% 的日常问题，只有在遇到需要重度集成的 20% 场景时，才会考虑引入 MCP。

最终，我认为 Skill 和 MCP 将会长期共存，互为补充。一个走向“手工作坊”的极致灵活，一个走向“工业生产”的极致规范。

我是架构师刘7，专注AI和软件领域，如果您能读到这里，说明我们是同路人，诚邀您关注我，让我们一起走进AI时代。