Skills和mcp的关系和区别

Skills 是智能体（Agent）所具备的具体功能实现（如“搜索网页”或“发送邮件”）；而 MCP (Model Context Protocol) 是由 Anthropic 推出的开放标准协议，旨在为这些功能提供统一的连接与通信规范。

本文大纲

• 🧩 概念定义：工具的“实现内容” vs. “连接协议”

• 🔗 协同机制：MCP 如何标准化 Skills 的调用

• ↔️ 核心区别：局部功能与全局标准的差异

• 🛠️ 实战配置：在 OpenClaw 中通过 MCP 扩展 Skills

1. 概念定义：实现内容 vs. 连接协议 🧩

理解两者的关系，可以类比为“家用电器”与“电源插座标准”：

• Skills (实现内容)：这是具体的代码逻辑。比如一个名为 get_weather 的 Python 脚本，它负责去气象网站抓取数据。它是 Agent 真正能做的事情。

• MCP (连接协议)：这是一个通用的接口协议。它规定了 AI 模型应该如何发现、查询和调用这些 Skills。无论你的 Skill 是用什么语言写的，只要符合 MCP 协议，任何支持 MCP 的客户端（如 OpenClaw、Claude Desktop）都能直接使用它。

2. 协同机制：MCP 如何标准化 Skills 🔗

在没有 MCP 之前，每个 Agent 框架都有自己的 Skill 定义格式。MCP 的出现简化了这一过程：

1. 暴露接口：开发者编写一个 MCP 服务器，声明其拥有的 Resources（数据）和 Tools（即 Skills）。

2. 协议握手：OpenClaw 作为 MCP 客户端连接该服务器，通过 JSON-RPC 协议自动获取所有可用的 Skills 列表。

3. 动态感知：AI 模型通过 MCP 协议提供的描述信息（Schema），理解每个 Skill 的用途及所需参数。

3. 核心区别：局部与全局 ↔️

4. 实战配置：通过 MCP 扩展 Skills 🛠️

在 OpenClaw 中，你不再需要手动编写复杂的集成代码，只需在配置文件中指定 MCP 服务器的路径即可接入成百上千个 Skills。

关键路径：~/openclaw/config.yaml（或通过 UI 界面配置）

mcpServers:
  sqlite-manager:
    command: "npx"
    args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-sqlite", "--db", "/path/to/db"]
  github-tools:
    command: "npx"
    args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"]

解释：上述配置会让 OpenClaw 自动加载 SQLite 管理和 GitHub 操作两套 Skills，而无需你编写一行逻辑代码。

总结

Skills 是 Agent 的“手脚”，而 MCP 是连接大脑与手脚的“神经标准”。 过去我们需要为每个 Agent 框架单独开发技能，现在通过 MCP 协议，开发者只需编写一次技能服务器，即可让所有支持该协议的智能体框架（如 OpenClaw）无缝调用。

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