AI Skill 与 MCP 入门到精通：下一代 AI 工程师的核心能力

AI技术正从"聊天"向"做事"演进，大模型(LLM)通过AISkill和MCP两大核心技术实现了能力跃升。AISkill作为AI的"技能包"，通过可调用的工具函数让AI具备文件操作、命令执行等实际能力；MCP则作为"神经系统"，以结构化方式管理项目上下文，实现精准的多轮协作。新一代AI开发工具TRAE、Qoder等已集

贾修行

748人浏览 · 2026-02-09 18:13:27

贾修行 · 2026-02-09 18:13:27 发布

引言：AI 不再只是“聊天”，而是“做事”

2024–2026 年，大模型（LLM）的能力边界正在快速扩展。早期的 AI 只能回答问题、写代码片段；而今天的 AI，已经能自主调用工具、操作文件、部署服务、调试错误——这一切的背后，离不开两个关键技术概念：

AI Skill（AI 技能）
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）

它们共同构成了 AI Agent（智能体） 的“手脚”和“神经系统”，让 AI 从“被动响应”走向“主动执行”。

本文将带你从零理解 AI Skill 与 MCP，并通过实际案例掌握如何在 TRAE、Qoder 等新一代 AI IDE 中应用它们，最终成为能驾驭 AI 工程系统的“超级开发者”。

一、什么是 AI Skill？—— 给 AI 装上“技能包”

1.1 传统 AI 的局限

早期的 Copilot、ChatGPT 等工具，本质是“文本生成器”。你问它：

“怎么用 Python 读取 CSV？”

它会回复一段代码。但如果你说：

“帮我把 data.csv 里的销售额按月份汇总，画个柱状图”

它无法直接操作你的文件系统，也无法调用 matplotlib —— 因为它没有“技能”。

1.2 AI Skill 的定义

AI Skill（AI 技能） 是指：

一组可被大模型调用的、具有明确输入输出的工具函数（Tool Functions），用于完成特定任务。

你可以把它理解为：

给 AI 安装的“插件”
或者说，是 AI 的“手”和“脚”

常见 AI Skill 示例：

技能名称	功能	输入	输出
`read_file(path)`	读取本地文件	文件路径	文件内容
`write_file(path, content)`	写入文件	路径 + 内容	成功/失败
`run_command(cmd)`	执行 Shell 命令	命令字符串	stdout/stderr
`query_database(sql)`	查询数据库	SQL 语句	查询结果
`send_http_request(url, method, body)`	发起 HTTP 请求	URL、方法、数据	响应体

✅ 有了这些技能，AI 就能真正“动手做事”。

1.3 AI Skill 如何工作？

以 TRAE IDE 为例，当你输入：

“读取 sales.csv，计算每月总销售额，保存为 summary.json”

TRAE 的内部流程如下：

理解意图 → 拆解为三个子任务；
规划执行链 → 调用 read_file → 处理数据 → 调用 write_file；
调用 Skill → 实际执行文件读写；
验证结果 → 检查 summary.json 是否存在、格式是否正确；
返回反馈 → “已完成，文件已保存”。

🔑 关键点：Skill 是可编程、可组合、可审计的，不是黑盒。

二、什么是 MCP？—— AI 的“操作系统协议”

如果说 AI Skill 是“手脚”，那么 MCP（Model Context Protocol） 就是 AI 的“神经系统”和“通信协议”。

2.1 为什么需要 MCP？

在多工具、多文件、多轮对话的复杂场景中，AI 需要：

知道当前项目有哪些文件；
记住你之前修改了哪些代码；
理解 Git 提交历史；
协调多个 Skill 的执行顺序。

这些信息统称为 上下文（Context）。而 MCP 就是定义“如何管理、传递、更新上下文”的标准协议。

💡 类比：

没有 MCP → AI 像失忆症患者，每句话都从零开始；

有 MCP → AI 像资深工程师，记得整个项目脉络。

2.2 MCP 的核心组件

MCP 通常包含以下模块：

模块	作用
Context Graph（上下文图）	以图结构存储文件、变量、依赖关系
State Tracker（状态追踪器）	记录用户操作、AI 决策、执行结果
Tool Registry（工具注册表）	管理所有可用的 AI Skill
Memory Bank（记忆库）	存储长期知识（如项目规范、API 文档）

举个例子：

你在 TRAE 中开发一个 Flask 应用：

第 1 轮：创建 app.py
第 2 轮：“加个 /health 接口”
第 3 轮：“把 /health 改成返回 JSON”

MCP 会记录：

app.py 已存在；
上次修改的是第 10 行；
当前使用的是 Flask 框架；
用户偏好 JSON 格式。

因此，AI 能精准定位并修改代码，而不是从头重写。

2.3 MCP vs 传统 Prompt Engineering

对比项	传统方式（Prompt）	MCP 方式
上下文长度	受限于 LLM token 限制（如 128K）	动态加载，无限扩展
信息精度	依赖文本描述，易丢失细节	结构化存储，精确到行号/变量
工具调用	需手动拼接函数调用	自动调度 Skill，带参数校验
可解释性	黑盒，难调试	每步操作可追溯、可回滚

✅ MCP 让 AI 开发从“艺术”走向“工程”。

三、实战：在 TRAE 中体验 AI Skill + MCP

下面我们通过一个完整案例，感受 AI Skill 与 MCP 如何协同工作。

场景：自动化数据报告生成

需求：

“每天从数据库拉取订单数据，生成 HTML 报告，发送到企业微信”

步骤 1：定义所需 Skill

TRAE 内置以下 Skill（无需手动编写）：

query_postgres(sql) → 查询数据库
render_template(template, data) → 渲染 HTML
send_wechat_message(webhook_url, content) → 发送消息
schedule_task(cron_expr, task) → 定时任务

步骤 2：自然语言指令

在 TRAE 聊天面板输入：

“写一个每日订单报告脚本：

查询 yesterday 的订单总额

用 template.html 渲染

通过企业微信 webhook 发送

每天早上 9 点自动运行”

步骤 3：TRAE 的执行过程（MCP 驱动）

解析需求 → 识别四个子任务；
检查上下文 → 发现 template.html 不存在，自动创建基础模板；
调用 Skill：
- 执行 query_postgres("SELECT SUM(amount) FROM orders WHERE date = 'yesterday'")
- 调用 render_template("template.html", { total: 12345 })
- 调用 send_wechat_message(WEBHOOK_URL, html_content)
生成 cron 任务 → 写入 crontab 或 systemd timer；
输出结果 → 展示脚本路径 + 测试按钮。

🎯 整个过程无需你写一行代码，但每一步都可审查、可修改。

四、如何自定义 AI Skill？（进阶）

虽然 TRAE、Qoder 等工具内置了大量 Skill，但你也可以扩展自己的技能。

4.1 在 TRAE 中注册自定义 Skill

假设你有一个内部 API，需要封装为 Skill：

# custom_skills.py
from trae.skill import register_skill

@register_skill(name="call_internal_api", description="调用公司内部订单API")
def call_internal_api(order_id: str) -> dict:
    import requests
    resp = requests.get(f"https://api.yourcompany.com/orders/{order_id}")
    return resp.json()

将此文件放入项目 skills/ 目录，TRAE 会自动加载。

之后你就可以说：

“用 internal_api 查订单 ID 为 ORD123 的详情”

AI 会自动调用你定义的函数。

4.2 Skill 的最佳实践

输入输出明确：使用类型注解（Python）或 JSDoc（JS）；
幂等性设计：多次调用不应产生副作用；
错误处理：抛出结构化异常，便于 AI 重试或降级；
权限控制：敏感 Skill（如删除文件）需人工确认。

五、MCP 的未来：多智能体协作的基础

MCP 不仅服务于单个 AI，更是多智能体系统（Multi-Agent System）的通信基石。

想象这样一个场景：

前端 Agent：负责 React 页面开发（Skill：create_component, run_dev_server）
后端 Agent：负责 Go API（Skill：generate_handler, run_tests）
DevOps Agent：负责部署（Skill：build_docker, deploy_k8s）

它们通过 共享 MCP 上下文 协同工作：

前端 Agent 修改了 API 接口 → 自动通知后端 Agent；
后端 Agent 更新了 OpenAPI 文档 → DevOps Agent 重新生成 Ingress 规则。

🌟 这就是 TRAE 正在测试的 “多智能体 SOLO 模式” —— 一个真正的 AI 工程团队。

六、常见误区与避坑指南

❌ 误区 1：AI Skill = 函数调用

正解：Skill 是带语义描述、安全沙箱、执行日志的受控函数，不是普通函数。

❌ 误区 2：MCP 只是“更长的上下文”

正解：MCP 是结构化、可查询、可推理的上下文管理系统，远超 token 堆砌。

❌ 误区 3：有了 Skill 就不需要人了

正解：Skill 扩展了 AI 的能力边界，但架构设计、业务判断、伦理审查仍需人类主导。

七、学习路径建议：从入门到精通

阶段	目标	推荐行动
入门	理解基本概念	在 TRAE/Qoder 中尝试“读文件”“运行命令”等指令
进阶	使用内置 Skill 完成项目	开发一个自动化脚本（如日志分析、数据清洗）
高阶	自定义 Skill	为团队封装内部工具为 AI Skill
精通	参与 MCP 生态	阅读 TRAE 开源 MCP 规范，贡献 Skill 插件