然后把mcp的python代码写在scripts/里

你的理解部分正确，但需要澄清一个关键点：

Agent Skills 并不是“把 MCP 方法改成 CLI 方法”，而是提供了一种更轻量、更结构化的方式来封装任务逻辑——其中可以包含 CLI 调用、脚本执行、提示词模板等。MCP 和 Agent Skills 是互补的，而非替代关系。

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✅ 正确的理解应该是：

表格

维度	MCP（Model Context Protocol）	Agent Skills
定位	连接协议：统一接入外部工具/数据源（如数据库、API、文件系统）	能力包：封装“怎么做某类事”的完整流程（含指令、脚本、资源）
作用	让 Agent 能访问外部能力（“有插座”）	让 Agent 知道怎么用这些能力（“有操作手册”）
实现方式	通过标准 JSON-RPC 协议与独立服务通信	本地文件夹（SKILL.md + scripts/），可直接调用 CLI/脚本
是否依赖 CLI？	不一定（MCP 工具可用任何语言实现）	可以使用 CLI，但不是必须（也可用 Python 脚本、纯提示词等）

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🔍 为什么你会觉得“Skills 是把 MCP 改成 CLI”？

因为在 实际落地中，很多原本通过 MCP 暴露的简单工具（比如 fetch、git、pdf-parse），现在被开发者直接写成 Shell/Python 脚本，放进 Skill 的 scripts/ 目录，并通过 subprocess 调用——绕过了 MCP Server 的部署复杂性。

举个例子：

• MCP 方式：
  启动一个 mcp-server-git 服务 → Agent 通过 MCP 协议调用 git clone。
• Skill + CLI 方式：
  在 Skill 中直接写：python

  编辑

    subprocess.run(["git", "clone", url], cwd=work_dir)
    

  → 无需 MCP Server，更轻量。

✅ 这确实是当前流行的做法，尤其适合：

• 内部工具
• 确定性高、安全性可控的场景
• 快速原型开发

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🧠 官方视角（Anthropic / Agentic AI Foundation）

“MCP connects Claude to data, Skills teach Claude what to do with that data.”
—— Anthropic 工程团队

也就是说：

• MCP 负责“拿数据”（连接世界）
• Skills 负责“处理数据”（专业做事）

你完全可以：

• 用 MCP 获取数据库记录
• 用 Skill 中的 Python 脚本分析数据并生成报告

两者协同工作。

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✅ 结论

表格

说法	是否准确
“Agent Skills 就是把 MCP 改成 CLI”	❌ 不准确（过度简化）
“Agent Skills 可以用 CLI 实现原本由 MCP 提供的工具功能，从而简化架构”	✅ 准确（工程实践中的常见优化）
“Skills 和 MCP 是竞争关系”	❌ 错误（它们是上下层协作关系）

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💡 建议用法

• 简单、确定性任务（如文件处理、Git 操作、HTTP 请求）→ 用 Skill + CLI/脚本（轻量高效）
• 复杂、需治理的系统集成（如企业 ERP、多租户 API、审计日志）→ 用 MCP（安全、标准化、可监控）

技术选型不是非此即彼，而是 “该用 MCP 时用 MCP，该用 Skill 时用 Skill”。

如果你正在迁移一个具体 MCP 工具到 Skill，欢迎提供工具名称或功能，我可以帮你写出对应的 CLI/Skill 实现方案。