关注公众号:weelinking | 访问官网:weelinking.com

📅 发布日期:2026年2月10日
🏷️ 标签:高级 | 集成 | MCP
⏱️ 阅读时长:10分钟
📚 系列文章:Claude Skill 从入门到精通 - 第8篇

---

📄 文章摘要

Skill 负责定义"怎么做",MCP 负责"连接外部世界"——当两者组合使用时,Claude 将从一个对话助手进化为真正的 AI 工作流引擎。本文将详细讲解 Skills 与 MCP 的协作机制、使用场景决策、集成方案设计,并通过 3 个完整的实战案例,帮助你打造属于自己的超级 AI 工作流。

关键词: Claude Skill MCP、AI 工作流、Skill 与 MCP 协作、数据分析助手、智能部署、全栈开发

💡 国内使用 Claude方式: weelinking

---

📑 目录导航

• 🔄 MCP 快速回顾
• ⚖️ Skills vs MCP：何时用哪个
• 🏗️ 集成方案设计
• 📊 实战案例1：数据分析助手
• 🚀 实战案例2：智能部署助手
• 💻 实战案例3：全栈开发助手
• 🛡️ 集成最佳实践
• ❓ 常见问题解答
• 💡 总结
• 🔮 下期预告

---

🔄 MCP 快速回顾

MCP 是什么

MCP（Model Context Protocol） 是 Anthropic 推出的开放协议,让 Claude 能够与外部工具和服务进行交互。

简单理解:

MCP = Claude 的"手和脚"

没有 MCP → Claude 只能"说"(生成文本)
有了 MCP → Claude 能"做"(操作文件、调用 API、查询数据库...)

MCP 能做什么

能力	示例
读写文件	读取项目代码、写入配置文件
执行命令	运行 npm build、git push
调用 API	查询天气、发送消息
数据库操作	查询数据、生成报表
浏览器控制	打开网页、截图、表单操作

Skill 和 MCP 的关系

一句话总结:

Skill 是大脑（定义思考方式），MCP 是双手（执行具体操作）

用户请求 → Skill 决定"做什么、怎么做" → MCP 执行"具体操作"
                 ↑                              ↑
             工作流程、规范、模板          文件操作、API 调用、命令执行

---

⚖️ Skills vs MCP：何时用哪个

使用场景对比

维度	Skill	MCP
本质	指令和知识	工具和能力
作用	定义"做什么"和"怎么做"	执行"具体操作"
Token 消耗	低（渐进式加载）	高（工具描述常驻）
触发方式	智能识别,自动触发	需要明确调用
适用场景	流程规范、输出格式、知识库	外部服务交互、文件操作
持久性	一次配置,永久生效	每次对话都消耗 Token

决策树

你的需求是什么?
├── 定义工作流程/输出规范? → 用 Skill
├── 需要访问外部服务? → 用 MCP
├── 需要读写本地文件? → 用 MCP
├── 需要固化专业知识? → 用 Skill
├── 需要执行系统命令? → 用 MCP
└── 复杂任务,既要流程又要操作? → Skill + MCP 组合

最佳搭配策略

策略1：工作流程 → Skill

# 适合用 Skill 的场景
- ✅ 代码审查流程和标准
- ✅ 文档输出格式和模板
- ✅ 项目编码规范
- ✅ 内容创作风格指南

策略2：外部服务 → MCP

# 适合用 MCP 的场景
- ✅ 读取项目文件结构
- ✅ 执行 git 命令
- ✅ 调用第三方 API
- ✅ 操作数据库

策略3：复杂任务 → 组合使用

# Skill + MCP 协作示例

Skill 负责:
- 定义分析流程(先做什么、后做什么)
- 规定输出格式(表格、图表、报告)
- 固化专业知识(性能指标阈值、安全规则)

MCP 负责:
- 读取项目文件
- 执行分析脚本
- 调用外部 API 获取数据
- 将结果写入文件

---

🏗️ 集成方案设计

架构设计

Skill + MCP 的协作架构:

┌─────────────────────────────────────────┐
│              用户请求                     │
└─────────────┬───────────────────────────┘
              ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│          Claude 大脑                     │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────────┐   │
│  │   Skill     │  │     MCP         │   │
│  │  (知识+流程) │  │  (工具+能力)    │   │
│  │             │  │                 │   │
│  │ · 审查标准  │  │ · 文件读写      │   │
│  │ · 输出格式  │  │ · 命令执行      │   │
│  │ · 工作流程  │  │ · API 调用      │   │
│  │ · 专业知识  │  │ · 数据库操作    │   │
│  └──────┬──────┘  └────────┬────────┘   │
│         └──────┬───────────┘            │
│                ▼                        │
│         协作执行任务                     │
└─────────────┬───────────────────────────┘
              ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│           输出结果                        │
└─────────────────────────────────────────┘

交互流程

一个典型的 Skill + MCP 协作流程:

1. 用户: "帮我分析这个项目的代码质量"
2. Claude: 识别触发 → 加载"代码审查 Skill"
3. Skill: 告诉 Claude 审查流程和标准
4. Claude: 通过 MCP 读取项目文件结构
5. Claude: 通过 MCP 读取关键代码文件
6. Skill: 按照审查标准逐项检查
7. Claude: 通过 MCP 执行 lint 脚本
8. Skill: 按照输出格式生成报告
9. Claude: 通过 MCP 将报告写入文件
10. 用户: 收到结构化的审查报告

数据传递方式

Skill 和 MCP 之间通过 Claude 的上下文进行数据传递:

# 在 Skill 中引导 Claude 使用 MCP

## 分析流程

Step 1: 获取项目信息
- 使用文件工具读取项目根目录的 package.json
- 提取: 项目名称、依赖列表、脚本命令

Step 2: 读取代码文件
- 根据 package.json 中的 main 字段,读取入口文件
- 逐步读取核心模块

Step 3: 执行分析脚本
- 运行: `npx eslint src/ --format json`
- 解析输出的 JSON 结果

Step 4: 生成报告
- 将分析结果按以下格式输出
- 将报告写入 `reports/code-review.md`

关键点: Skill 定义流程中的每个步骤,Claude 在执行时自动调用 MCP 工具来完成具体操作。

---

📊 实战案例1：数据分析助手

需求分析

组件	角色	具体任务
Skill	定义分析流程	分析步骤、指标定义、报告格式
MCP	数据采集	读取 CSV/JSON 文件
MCP	执行脚本	运行 Python 分析脚本
MCP	输出结果	将报告写入文件

完整实现

skill.md:

---
name: Data Analysis Assistant
description: Analyzes datasets and generates reports when user provides data files or asks for data analysis, statistics, or insights
---

# 数据分析助手

## 分析流程

### Step 1: 数据探索
- 读取数据文件(CSV/JSON/Excel)
- 确认数据结构: 行数、列数、字段类型
- 检查数据质量: 缺失值、异常值、重复数据

### Step 2: 描述性统计
- 数值型字段: 均值、中位数、标准差、最大/最小值
- 分类型字段: 唯一值数量、频率分布
- 时间型字段: 时间范围、趋势方向

### Step 3: 深度分析
根据数据特征选择分析方法:
- 趋势分析: 时间序列数据
- 分布分析: 数值型数据
- 关联分析: 多字段交叉分析
- 异常检测: 偏离正常范围的数据

### Step 4: 生成报告

**报告格式:**

数据分析报告

1. 数据概览

• 数据来源: [文件名]
• 数据量: X 行 × Y 列
• 时间范围: 从 A 到 B

2. 关键发现

• 🔍 发现1: [描述] (影响程度: 高/中/低)
• 🔍 发现2: [描述]
• 🔍 发现3: [描述]

3. 详细统计

指标	数值	说明
…	…	…

4. 建议行动

1. [建议1]: 原因 + 预期效果
2. [建议2]: 原因 + 预期效果

5. 附录

• 原始数据摘要
• 分析方法说明

## 注意事项
- 数据量超过 1000 行时,先采样分析再全量验证
- 涉及敏感数据(姓名、手机号等)要脱敏处理
- 分析结论要有数据支撑,避免主观臆断

协作示例

用户: "帮我分析 sales_data.csv 的销售趋势"

Claude 执行流程:
1. [MCP] 读取 sales_data.csv → 获取原始数据
2. [Skill] 按"数据探索"步骤检查数据质量
3. [MCP] 运行 Python 脚本进行统计计算
4. [Skill] 按"深度分析"选择趋势分析方法
5. [Skill] 按报告格式生成结构化分析报告
6. [MCP] 将报告写入 reports/sales-analysis.md

---

🚀 实战案例2：智能部署助手

需求分析

组件	角色	具体任务
Skill	定义部署流程	检查清单、部署步骤、回滚方案
MCP	环境检查	读取配置文件、检查依赖
MCP	执行部署	运行构建命令、部署脚本

完整实现

skill.md:

---
name: Smart Deployment Assistant
description: Guides through deployment process when user mentions deploy, release, publish, or go live
---

# 智能部署助手

## 部署前检查清单

在执行部署前,必须完成以下检查:

### 代码检查
- [ ] 所有测试通过: 运行 `npm test` 或 `pytest`
- [ ] 无 lint 错误: 运行 `npm run lint`
- [ ] 代码已合并到部署分支
- [ ] 版本号已更新

### 环境检查
- [ ] 目标环境可访问
- [ ] 环境变量已配置
- [ ] 数据库迁移脚本就绪
- [ ] 依赖版本一致

### 配置检查
- [ ] 生产环境配置正确(非开发配置)
- [ ] API 地址指向正确环境
- [ ] 日志级别设为 production
- [ ] 敏感信息未硬编码

## 部署流程

### Step 1: 环境准备
- 读取 package.json / requirements.txt 确认版本
- 检查 .env.production 配置
- 确认部署分支状态

### Step 2: 构建
- 执行构建命令
- 验证构建产物
- 记录构建版本号

### Step 3: 部署
- 备份当前版本
- 执行部署脚本
- 等待部署完成

### Step 4: 验证
- 检查服务健康状态
- 执行冒烟测试
- 确认核心功能正常

### Step 5: 记录
- 生成部署报告
- 记录部署时间和版本
- 通知相关人员

## 回滚方案

如果部署后发现问题:

1. **立即回滚**: 执行 `./scripts/rollback.sh`
2. **通知团队**: 说明回滚原因
3. **问题排查**: 在开发环境复现问题
4. **修复后重新部署**: 走完整部署流程

## 部署报告格式

部署报告

• 部署时间: YYYY-MM-DD HH:mm
• 部署版本: vX.Y.Z
• 部署环境: production / staging
• 部署人: [姓名]

部署内容

• [功能/修复列表]

检查结果

• ✅ 测试通过
• ✅ 构建成功
• ✅ 部署完成
• ✅ 冒烟测试通过

备注

[其他需要记录的信息]

协作示例

用户: "帮我部署前端项目到生产环境"

Claude 执行流程:
1. [Skill] 加载部署检查清单
2. [MCP] 读取 package.json 确认版本
3. [MCP] 执行 npm test → 检查测试是否通过
4. [MCP] 执行 npm run lint → 检查代码规范
5. [Skill] 逐项核对检查清单,汇报结果
6. [MCP] 执行 npm run build → 构建项目
7. [MCP] 执行部署脚本
8. [Skill] 按报告格式生成部署记录
9. [MCP] 将部署报告写入 deploy-log.md

---

💻 实战案例3：全栈开发助手

需求分析

组件	角色	具体任务
Skill	开发规范	编码标准、文件结构、命名规范
Skill	工作流程	开发流程、审查标准、测试要求
MCP	代码操作	读写文件、执行命令
MCP	项目管理	Git 操作、依赖管理

完整实现

skill.md:

---
name: Full Stack Dev Assistant
description: Assists with full stack development tasks including coding, testing, and project management when user works on web development projects
---

# 全栈开发助手

## 开发规范

### 文件命名
- 组件: PascalCase (UserProfile.tsx)
- 工具函数: camelCase (formatDate.ts)
- 样式文件: 与组件同名 (UserProfile.module.css)
- 测试文件: xxx.test.ts / xxx.spec.ts

### 代码风格
- 优先使用 TypeScript
- 函数式组件 + Hooks
- 每个函数添加 JSDoc 注释
- 每个文件不超过 300 行

## 开发工作流

### 新功能开发流程
1. **需求确认**: 明确功能范围和验收标准
2. **创建分支**: `feature/功能描述`
3. **编写代码**: 遵循开发规范
4. **本地测试**: 单元测试 + 手动测试
5. **代码审查**: 自查 + 同事审查
6. **合并上线**: PR → Review → Merge

### Bug 修复流程
1. **复现问题**: 确认 Bug 环境和步骤
2. **定位原因**: 分析日志和代码
3. **创建分支**: `fix/问题描述`
4. **修复并测试**: 确保不引入新问题
5. **提交修复**: 关联 Issue 号

## 工具使用指南

### 项目初始化
当用户要创建新项目时:
- 确认技术栈选择
- 使用脚手架工具初始化
- 配置 ESLint + Prettier
- 初始化 Git 仓库

### 代码生成
当用户描述功能需求时:
- 先确认需要修改哪些文件
- 读取相关文件了解现有结构
- 按照规范生成代码
- 同时生成对应的测试代码

### 问题排查
当用户遇到报错时:
- 读取错误日志
- 定位相关文件
- 分析可能原因
- 给出修复方案(附代码)

协作示例

用户: "帮我创建一个用户管理模块"

Claude 执行流程:
1. [Skill] 按"新功能开发流程"启动
2. [MCP] 读取项目结构,了解现有代码组织
3. [Skill] 按文件命名规范确定文件名和目录
4. [MCP] 创建组件文件 UserManagement.tsx
5. [MCP] 创建 API 文件 userService.ts
6. [MCP] 创建测试文件 UserManagement.test.tsx
7. [Skill] 按代码风格规范生成代码
8. [MCP] 执行 npm run test 验证
9. [Skill] 生成 Git Commit 信息

---

🛡️ 集成最佳实践

1. 错误处理

在 Skill 中预设 MCP 操作可能的失败场景:

## 错误处理

### 文件操作失败
如果无法读取/写入文件:
1. 检查文件路径是否正确
2. 提示用户确认文件是否存在
3. 提供替代方案(手动操作指引)

### 命令执行失败
如果脚本/命令执行报错:
1. 展示完整的错误输出
2. 分析可能的原因(依赖缺失、权限不足等)
3. 给出修复步骤

2. 性能优化

# 减少不必要的 MCP 调用

❌ 低效做法:
- 每次都读取整个项目结构
- 逐个文件读取再分析

✅ 高效做法:
- 先读取关键配置文件(package.json),判断项目类型
- 只读取与当前任务相关的文件
- 批量操作而非逐个执行

3. 安全考虑

# 安全原则

1. 敏感操作需确认
   - 删除文件前询问用户
   - 执行 git push 前确认分支
   - 数据库写操作前确认内容

2. 信息脱敏
   - 不在输出中暴露密钥/密码
   - 配置文件中的敏感字段用占位符

3. 最小权限
   - MCP 工具只开放必要权限
   - 限制文件操作的目录范围

---

❓ 常见问题解答

Q1: Skill 和 MCP 必须一起使用吗?

不是。简单任务只用 Skill 或只用 MCP 都可以。组合使用是为了应对复杂场景。

Q2: 如何在 Skill 中"调用" MCP?

Skill 不能直接调用 MCP。Skill 通过描述流程步骤,引导 Claude 在合适的时机使用 MCP 工具。例如在 Skill 中写"读取 package.json 文件", Claude 执行时会自动调用 MCP 的文件读取工具。

Q3: MCP 工具描述会消耗额外 Token 吗?

会。每个 MCP 工具的描述都会计入上下文,这也是为什么简单任务建议只用 Skill——Token 消耗更低。

Q4: 两者冲突怎么办?

Skill 定义的流程和 MCP 的能力不会冲突。如果 Skill 中描述了一个操作但 MCP 没有对应工具,Claude 会告诉用户手动完成该步骤。

Q5: 有推荐的 MCP 工具搭配吗?

常用搭配:

• Filesystem MCP + 代码审查 Skill = 自动读取并审查项目代码
• Git MCP + 开发助手 Skill = 规范化的 Git 工作流
• Database MCP + 数据分析 Skill = 自动查询并生成报告

---

💡 总结

核心要点

要点	说明
定位清晰	Skill = 知识和流程,MCP = 工具和能力
合理分工	流程规范用 Skill,外部交互用 MCP
协作机制	Skill 定义步骤,Claude 自动调用 MCP 执行
错误处理	在 Skill 中预设 MCP 失败的应对方案
安全第一	敏感操作需确认,信息要脱敏

组合收益

维度	只用 Skill	只用 MCP	Skill + MCP
流程规范	✅ 强	❌ 无	✅ 强
外部操作	❌ 无	✅ 强	✅ 强
Token 消耗	低	高	中
自动化程度	中	中	高
适用场景	知识型任务	操作型任务	复杂工作流

---

🔮 下期预告

下一篇我们将讲解《企业级 Claude Skill 库搭建与管理》,内容包括:

• 企业级 Skill 库的架构设计
• 团队协作开发流程
• Git 版本管理规范
• 文档体系建设与安全管理

敬请期待!

---

觉得有用的话,请点赞收藏,让更多人看到!

有问题欢迎评论区讨论,我会及时回复!

---

💡 国内使用 Claude 步骤 weelinking - 纯原生号池

关注公众号:weelinking | 访问官网:weelinking.com