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本文深入解析了MCP和Skill在大模型中的本质区别：MCP负责连接外部系统数据，而Skill则提供处理数据的流程知识。通过GitHub和数据库自动生成周报的实例，清晰展示了何时使用MCP、何时使用Skill，以及如何将两者结合以构建完整的AI解决方案。对于想要掌握大模型技术的程序员和小白来说，本文提供了实用的判断标准和跨平台应用指南，是学习和收藏的宝贵资源。
 

Skill已经火了一阵子了，平日里很多工程师也使得很溜，但是最近在和大家交流的时候，发现周边依然很多朋友还是会对MCP以及Skill二者之间的关系和作用进行比较，并且存在困惑，大家常问："MCP 和 Skill本质上到底有什么区别，能不能讲的清楚？什么时候该用哪个？"今天这篇文章就是回答这个问题，也欢迎大家留言讨论！

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官方原话：

MCP connects Claude to data; Skills teach Claude what to do with that data.

工作中大家可能涉及到写周报，假设你是一个团队 Leader，每周五需要做这些事：

1. 从 GitHub 拉取本周团队的 PR 合并记录
2. 从 公司数据库或类似Jira 查出本周的 Bug 修复数量
3. 把数据按照固定模板整理成周报
4. 周报必须先按日期范围过滤，再按功能模块汇总

现在你想让 Copilot Agent 帮你一键完成。问题来了——该用 MCP 还是 Skill？

答案是：都要用。

MCP 干的事——“连接”

MCP（Model Context Protocol）是一个开放标准协议，它的职责是让 AI 能访问到外部系统：

ounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(lineounter(line// .vscode/mcp.json — 配置 MCP 连接{ “servers”: { “github”: { “type”: “http”, “url”: “https://api.githubcopilot.com/mcp"; }, ”company-db“: { ”command“: ”npx“, ”args“: [”-y“, ”@company/mcp-server-postgres“], ”env“: { ”DB_CONNECTION“: ”${input:dbConnection}“ } }} 

MCP 只管建立连接通道，不管”怎么用“。装好 MCP 后，根据上文提到的场景：

• Agent ：能连上 GitHub，能执行 SQL查询
• Agent ：但此时还不知道周报该按什么样的规则来写，以及是否存在什么样式模板

Skill 用武之地来了——“流程知识”

Skill 是一组 指令 + 脚本 + 模板 的打包目录，它教 Agent 怎么一步一步做，细节我们不赘述了，可以翻看之前写的文章：

.github/skills/weekly-report/├── SKILL.md # 操作手册（核心）├── templates/│ └── report-template.md # 周报模板└── examples/ └── sample-report.md # 示例周报 

 
   
    
     —name: weekly-reportdescription: ”生成团队周报。Use when: 生成周报, weekly report, 本周总结“—

周报生成流程

步骤1. 获取本周一到今天的日期范围2. 通过 GitHub MCP 查询该日期范围内已合并的 PR3. 通过数据库 MCP 查询该日期范围内已关闭的 Bug4. 将 PR 按模块分组，Bug 按严重等级排序5. 套用 周报模板 填充数据6. 输出文件到 `./reports/YYYY-MM-DD-weekly.md`

规则- 必须先按日期过滤，再做分组和统计- Bug 严重等级排序：Critical > High > Medium > Low- 无数据的模块不要在周报中出现

Skill 只管流程，不管连接。写好 Skill 后：

• AI 知道操作步骤、规则、模板
• AI 没有通道去访问 GitHub 和数据库（需要 MCP）

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下次纠结时，问自己这两个问题：

再看几个具体例子：

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不要把 MCP 和 Skill 对立起来看——它们解决的是不同层面的问题：

• MCP 是基础设施：负责"连通"。
• Skill 是操作手册：负责"怎么做"。

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