一句话版本：
在现在主流的 Agent 生态（特别是 Google ADK / Claude Code 这套体系）里，“MCP skills” 本质上就是：通过 Model Context Protocol（MCP） 暴露给智能体的各种「工具/能力」，比如查数据库、调 GitHub、跑代码、调用支付接口等，这些能力对 Agent 来说就叫它的「技能（skills）」​。

---

1. 先搞清楚 MCP 是什么

• MCP（Model Context Protocol）= 模型上下文协议
• 作用：给 LLM / Agent 提供一个统一标准，让它们能安全、规范地访问：
  • 外部数据源（数据库、搜索引擎、文件系统……）
  • 外部应用（GitHub、Jira、Stripe、Notion……）
  • 外部工具（代码执行、地图查询、工作流触发……）
• MCP 采用 client–server 架构：
  • MCP Server：对外暴露三类东西：
    • resources（数据资源）
    • prompts（可复用 prompt 模板）
    • tools（可执行的函数/操作）
  • MCP Client：通常就是你的 Agent / LLM 宿主应用，通过协议发现并调用这些 tools。

你可以把 MCP 理解成：

给 AI 插各种“USB 设备”（工具/数据源）的通用插槽标准。

---

2. 那 “MCP skills” 到底指什么？

结合目前文档和社区的用法，“MCP skills” 基本可以理解为：

通过 MCP 暴露出来、供 Agent 调用的具体工具集合，也就是 Agent 的「技能包」​。

换句话说：

• 从 协议角度：它就是 MCP server 暴露出来的一组 tools。
• 从 Agent 角度：这是这个 Agent 可以用来完成任务的一组 技能（skills）​。

在 Google ADK 文档里，这些通常被称为 MCP tools，但业界很多文章/课程会把它们概括成 MCP skills，含义是一致的：

「会用某个 MCP 工具」=「拥有某个 MCP skill」。

---

3. MCP skills 大概都有哪些类型？

以 Google ADK 官方整理的 MCP 工具生态为例，可以大致分成几大类：

3.1 Gemini API 相关技能

这类是跟模型自身或其官方扩展深度绑定的能力，例如：

• Code Execution：在安全沙箱里执行代码（Python 等）
• Computer Use：模拟用户的鼠标、键盘、窗口操作
• Google Search：调用 Google 搜索获取实时信息

对 Agent 来说，这些就是“会写/跑代码、会用电脑、会查网”的技能。

---

3.2 Google Cloud 相关技能

这些 skills 让 Agent 能直接操作 GCP 上的一堆服务，比如：

• BigQuery / Bigtable / Spanner：查数据仓库、NoSQL/SQL 数据库
• Vertex AI Search / RAG Engine：做语义搜索、RAG 检索
• Pub/Sub：发消息、触发事件
• Application Integration / Apigee API Hub / Cloud API Registry：对接和管理各种 API & 集成流程
• MCP Toolbox for Databases：一整套预构建的数据库操作工具（多种 DB）

这些对业务来说就是：“会查企业数据、会连数据库、会调用云上各种服务”的一整套技能。

---

3.3 第三方 SaaS / 工具类技能

通过 MCP，Agent 可以“长出”很多和第三方服务打交道的能力，比如：

• 项目/任务管理：Asana、Atlassian（Jira/Confluence）、Linear
• 代码托管：GitHub、GitLab
• 文档与知识库：Notion
• 各类数据库 / 向量库：MongoDB、Chroma、Qdrant
• 支付与财务：Stripe、PayPal
• AI 服务：Hugging Face、ElevenLabs
• 自动化平台：n8n
• 其它集成：Daytona、Postman、Agentic UI（AG-UI）​ 等

从 Agent 的视角看，就是“会操作 Jira、会改 GitHub 仓库、会查 Notion 文档、会发 Stripe 账单”等技能。

---

3.4 自定义业务技能（你自己写的）

除了用现成的 MCP server，你还可以：

• 把你自己在 ADK 里写的工具封成一个 MCP server；
• 暴露成一组 MCP tools → 供任意 MCP client / Agent 使用。

典型自定义 MCP skills 场景：

• 自家 CRM / ERP / 订单系统 的读写操作；
• 内部文件系统 / 知识库访问；
• 自定义工作流（如“审批一个报销单”“生成并发送周报邮件”）；
• 各种垂直领域操作（工控、IoT、风控引擎、交易撮合等）。

---

4. 在 ADK 里的实际用法：MCP skills = Agent 的「外接能力」

在 Google ADK 中，一般有两种模式：

1. ADK Agent 当 MCP Client：使用别人的 MCP skills

   • 你的 Agent 通过 McpToolset 连接到某个 MCP server（比如 FileSystem server、Google Maps server 等）。
   • 这个 server 上暴露的 tools（比如读写文件、查地图路线）就变成 Agent 的 MCP skills。

2. 把 ADK Tools 暴露出去：给别的客户端提供 MCP skills

   • 你在 ADK 里实现好一堆工具（比如查询内部订单）。
   • 再写一个 MCP server，把这些工具暴露出去。
   • 任何支持 MCP 的 LLM / Agent（包括 Claude、Gemini、别人的系统）都可以把这套能力当成“skills”接入。

因此，从架构上可以这样理解：

MCP 是“接口标准”，
MCP server 里每个 tool 就是一项“可被远程调用的技能”，

一个 Agent 能调用哪些 MCP tools，就等于它拥有哪些 MCP skills。

---

5. 如果你是做工程 / 选型，应该怎么理解和使用？

工程视角的落地理解：

• 你可以把 “MCP skills” 当成一份清单：
  • 这份清单列出：这个 Agent 在真实世界里到底能做什么——能查哪些库，能改哪里的数据，能连到哪些三方服务。
• 设计 Agent 能力边界 时，你要做的事情就是：
  1. 挑选 / 编写好 MCP server（现成的 + 自己写的）；
  2. 给 Agent 绑定需要的 MCP tools（即技能）；
  3. 通过权限和配置控制它“会做什么、不能做什么、在哪些环境能做什么”。

这就是“Agent MCP skills”的工程含义：

把一个 Agent 的所有可执行外部动作，用 MCP 协议统一建模、暴露、管理。

---

6. 总结一句话

• MCP：让 Agent 能用统一协议接各种外部工具/数据的标准。
• MCP skills：
  • 不是某个神秘的新概念；
  • 就是那些 通过 MCP 暴露出来、被 Agent 注册和调用的工具集合；
  • 这些工具构成了 Agent 在真实世界中的“技能库”，从查数、写库、调 API，到执行复杂业务流程，都算在内。

如果你后续有具体场景（比如“我想让 Agent 会查我们公司的 PostgreSQL + Jira + GitHub”），可以把你想要的能力列出来，我可以帮你反推：

• 对应应该接哪些 MCP servers
• 每个 server 提供哪些 skills
• 在 Agent 里如何合理配置和限制这些 MCP skills。

• MCP = 统一“外接工具/数据源”协议
• MCP skills = 通过 MCP 暴露给 Agent 使用的一组工具能力
  下面把这部分也整理成表格，方便在设计能力边界或写文档时直接用。

你可以把每一行理解成：“给 Agent 安装的一类能力插件”。

Skills 大类	典型 MCP 工具 / Server	对 Agent 来说具体会什么
基础能力类	Code Execution（代码执行）、Computer Use（电脑操作）、Google Search	会在安全沙箱跑代码、能模拟鼠标键盘操作、会上网搜索最新信息
数据管理类	BigQuery / Bigtable / Spanner、通用 DB 工具（MySQL、PostgreSQL 等）	会连企业数据仓、事务库、OLAP/OLTP 数据库，能查数、写数、做分析
云服务集成类	Pub/Sub、Cloud Storage、Vertex AI Search / RAG Engine、API Registry 等	会发/收云端消息、读写对象存储、做语义搜索/RAG、调用/管理云 API
工具 / SaaS 集成类	GitHub、GitLab、Jira/Confluence、Asana、Linear、Notion、Stripe、PayPal、n8n 等	会查和改代码仓、创建/更新任务工单、读写协作文档、发账单、触发自动化流程
企业内部系统类（自定义）​	自家 CRM/ERP/OA、订单系统、风控引擎、各种内部 API，通过自建 MCP server 暴露	会查客户/订单/库存、流转审批、触发内部业务流程、调用内部风控/计费逻辑
AI 增强 / 检索类	向量数据库（Chroma、Qdrant 等）、RAG Pipeline、Embedding 服务	会向量检索、知识库问答、做检索增强生成，支撑长文档/知识密集任务
监控与工具链类	Langfuse、日志与观测工具集成 server	会把自己的行为数据打点给 APM/观测系统，支持调试与评估

工程视角的可操作结论是：

1. 你在设计 Agent 时，先列出“希望它真正在生产里能做什么”：
   • 例如：查 PostgreSQL、改 GitHub 仓、在 Jira 创建任务、查内部 CRM……
2. 然后把这些动作逐项映射到对应的 MCP skills：
   • 使用官方/社区已有的 MCP server（GitHub、Jira、Stripe 之类）
   • 没有现成的就自己封装一个 MCP server 暴露内部 API
3. 在具体 Agent 配置里，只给它开通必要的那几类 MCP skills，用权限 / 配置控制边界：
   • 例如：一个“报表助手”只有“读数据”的 skills，不给“写库/删库”技能
   • 一个“DevOps Agent”才有“GitHub + CI/CD + 部署 API”相关 skills

这样，“Agent 的 MCP skills 列表”就变成你在 PRD / 设计文档中清晰可审计的一份能力清单。