一篇文章读懂AI Agent、MCP、Skills

2025年被称为"Agent元年"，AI正在从"思考"走向"行动"。本文带你深入理解AI Agent、Model Context Protocol（MCP）和Claude Skills三大核心技术。

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📌 引言：从"能说的AI"到"能干的AI"

想象一下这样的场景：

场景一：你让ChatGPT帮你写一段Python代码，它写得很好。但接下来，你说"帮我把它保存到我的项目文件夹，然后用Git提交到GitHub"，ChatGPT只能无奈地回答：“我不能直接操作你的文件系统，你需要手动操作…”

场景二：你希望有一个AI助手，不仅能和你聊天，还能真正帮你干活——读取文件、调用API、操作数据库、部署应用、发送邮件…

这就是**AI Agent（智能体）**要解决的问题。而要实现这样的AI，我们需要三大支柱技术：

1. AI Agent —— 让AI有"手脚"，能真正行动
2. MCP（Model Context Protocol） —— 让AI和工具之间有"通用语言"
3. Claude Skills —— 让AI的能力像"技能包"一样可以随时装备

本文将用最通俗的比喻和例子，带你一文读懂这三大技术。

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一、AI Agent：从"聊天机器人"到"数字员工"

1.1 用一个比喻理解AI Agent

想象一下传统聊天机器人和AI Agent的区别：

传统聊天机器人就像一个只能说话的电话客服：

• 你问问题，它回答问题
• 它只能用语言交流
• 它不能实际操作任何东西
• 每次对话都是新的开始，不记得上次说了什么

AI Agent就像一个真实的办公室助理：

• 不仅能回答问题，还能实际干活
• 可以帮你整理文件、发邮件、做表格
• 记得之前的对话内容
• 会主动思考和规划如何完成任务

1.2 从技术角度看：AI Agent的四个核心组件

如果用人体来做比喻，AI Agent由四个部分组成：

┌─────────────────────────────────────────┐
│           AI Agent 的"身体"              │
├─────────────────────────────────────────┤
│                                         │
│   👁️  LLM (大脑)     🧠  规划器         │
│      理解语言     →    拆解任务         │
│                                         │
│   🧠  记忆        🖐️  工具箱            │
│      记住信息  ↔    调用API/服务        │
│                                         │
│   🦶  执行器                            │
│      实际执行操作                        │
│                                         │
└─────────────────────────────────────────┘

🧠 LLM（大脑） - 理解和思考

LLM就是像GPT-4、Claude这样的大语言模型。它负责：

• 理解你说的话
• 分析问题的本质
• 生成合理的回答

比喻：LLM就像一个人的大脑，负责思考和语言理解。

🧠 记忆（Memory） - 记住上下文

AI Agent需要记住：

• 之前对话的内容
• 任务的中间状态
• 已经尝试过的方法
• 用户偏好和习惯

比喻：记忆就像一个人的笔记本，随时记录和查阅重要信息。

实际例子：

用户：帮我看看昨天那个项目的bug修好了吗？

AI Agent（有记忆）：
✅ 知道"昨天"指的是哪一天
✅ 知道"那个项目"是哪个项目
✅ 记得之前讨论过什么bug
❌ 没有记忆的AI只能问："你说的是哪个项目？"

🖐️ 工具箱（Tools） - 实际行动的能力

这是AI Agent和传统聊天机器人最大的区别。AI Agent可以调用各种工具：

• 读取和写入文件
• 调用网络API
• 查询数据库
• 执行系统命令
• 发送邮件和消息

比喻：工具就像一个人的手脚，让它能够实际操作世界。

🧠 规划器（Planner） - 拆解和规划

面对复杂任务，AI Agent需要：

• 把大任务拆成小步骤
• 决定先做什么、后做什么
• 根据执行结果调整计划
• 处理意外情况

比喻：规划器就像一个人的执行力，知道如何一步步完成目标。

1.3 看个实际例子：AI Agent如何工作

假设你对AI Agent说：“帮我分析这个月的销售数据，找出表现最好的产品，然后生成一份报告发送给老板”

让我们看看传统聊天机器人和AI Agent的区别：

传统聊天机器人：

你：帮我分析销售数据...
AI：我可以教你如何用Excel分析数据...
你：那你能直接帮我做吗？
AI：对不起，我只能提供指导，你需要手动操作...

AI Agent：

你：帮我分析销售数据，找出最好产品，发报告给老板...

AI Agent的思考过程：
1. 🧠 理解任务（LLM）：需要数据分析+邮件发送
2. 🧠 查询记忆：销售数据在哪？老板邮箱是什么？
3. 🧠 规划步骤：
   - 步骤1：读取销售数据文件
   - 步骤2：分析数据找出最佳产品
   - 步骤3：生成报告
   - 步骤4：发送邮件
4. 🖐️ 执行步骤1：调用文件读取工具...
5. 🖐️ 执行步骤2：调用数据分析工具...
6. 🖐️ 执行步骤3：生成报告...
7. 🖐️ 执行步骤4：调用邮件发送工具...
8. ✅ 完成：报告已发送给老板

1.4 为什么需要AI Agent？

传统AI的局限：

• ❌ 只能对话，不能行动
• ❌ 每次都要重新输入背景信息
• ❌ 无法完成多步骤任务
• ❌ 需要人工在AI和工具之间"传话"

AI Agent的价值：

• ✅ 能够真正完成工作，而不只是提供建议
• ✅ 记住上下文，对话更自然
• ✅ 自主完成复杂任务
• ✅ 24/7待命的数字员工

现实应用场景：

• 开发助手：帮你写代码、运行测试、部署应用
• 数据分析：自动从数据库提取数据、生成图表、写报告
• 客服机器人：不仅能回答问题，还能直接查询订单、办理退款
• 个人助理：管理日程、回复邮件、整理文件

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二、MCP：让AI和工具说同一种语言

2.1 MCP解决什么问题？

在MCP出现之前，让AI使用工具有一个大问题：每个工具都有自己的"方言"。

用一个比喻理解：

想象一下，你要和不同国家的人合作：

• 法国人说法语
• 日本人说日语
• 德国人说德语

如果你想让他们合作，你需要：

1. 学会三种语言
2. 每次说话都要切换语言
3. 非常麻烦且容易出错

AI世界也有同样的问题：

• Claude用自己的格式
• ChatGPT用自己的格式
• Gemini用自己的格式
• 每个工具也都有自己的API格式

结果就是：

• 开发者要为每个AI重复开发
• 工具无法在不同AI间复用
• 每次集成都要重新学习

MCP（Model Context Protocol）就是"AI世界的英语"：

• 统一的通信标准
• 所有AI都学会这个标准
• 所有工具都支持这个标准
• 一次开发，到处使用

2.2 MCP是什么？（用USB做比喻）

MCP = AI世界的USB标准

还记得以前每个手机都有自己专用的充电器吗？

• 诺基亚用诺基亚的充电器
• 三星用三星的充电器
• 摩托罗拉用摩托罗拉的充电器
• 出门要带一堆充电器，非常麻烦

后来有了USB标准：

• 所有设备都用同样的接口
• 一根线可以给所有设备充电
• 简单、统一、方便

MCP就是让AI和工具"即插即用"的标准：

没有MCP的世界：
┌──────────┐          ┌──────────┐          ┌──────────┐
│   Claude │---特殊格式1→│  文件工具  │
└──────────┘          └──────────┘

┌──────────┐          ┌──────────┐
│  ChatGPT │---特殊格式2→│  文件工具  │  ← 需要重复开发！
└──────────┘          └──────────┘

有MCP的世界：
┌──────────┐          ┌──────────┐          ┌──────────┐
│   Claude │          │  ChatGPT │          │  Gemini  │
└─────┬────┘          └─────┬────┘          └─────┬────┘
      │                     │                     │
      └─────────────────────┼─────────────────────┘
                            │
                    ┌───────▼────────┐
                    │       MCP       │  ← 统一标准！
                    │   通用接口      │
                    └───────┬────────┘
                            │
      ┌─────────────────────┼─────────────────────┐
      ↓                     ↓                     ↓
┌──────────┐          ┌──────────┐          ┌──────────┐
│ 文件系统  │          │  数据库   │          │  Web API │
│ 服务器   │          │  服务器   │          │  服务器   │
└──────────┘          └──────────┘          └──────────┘

2.3 MCP的工作原理（用餐厅做比喻）

MCP的通信过程就像在餐厅点菜：

1. 你（用户）坐下
   ↓
2. 服务员（AI）给你菜单
   ↓
3. 你点菜（提出需求）
   ↓
4. 服务员把订单送到厨房（工具服务器）
   ↓
5. 厨师做菜（执行操作）
   ↓
6. 服务员把菜端给你（返回结果）

在MCP的世界里：

1. 你启动Claude
   ↓
2. Claude读取.mcp.json配置（就像看菜单）
   ↓
3. 你说："帮我读取文件X"
   ↓
4. Claude连接MCP服务器
   ↓
5. 握手阶段：
   Claude："你是谁？你能做什么？"
   服务器："我是文件系统服务器，我可以读写文件"
   ↓
6. Claude调用工具："请读取文件X"
   ↓
7. 服务器执行操作，返回结果
   ↓
8. Claude处理结果，回复你

2.4 MCP的核心特性

1. 标准化的对话格式

MCP使用JSON-RPC格式，就像所有人都用同一种语言交流。

例子：无论哪个AI，想读取文件都要用这种格式：

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "read_file",
    "arguments": {
      "path": "/home/user/document.txt"
    }
  }
}

2. 资源与工具分离

MCP区分两种东西：

资源（Resources） = 数据

• 类比：餐厅的食材
• 例子：文件、数据库记录、API返回的数据

工具（Tools） = 操作

• 类比：厨师的烹饪技巧
• 例子：读取文件、查询数据库、发送HTTP请求

例子：

{
  "resources": [
    {
      "uri": "file:///home/user/sales.csv",
      "name": "销售数据",
      "description": "2025年1月销售记录",
      "mimeType": "text/csv"
    }
  ],
  "tools": [
    {
      "name": "read_file",
      "description": "读取文件内容",
      "inputSchema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "path": {
            "type": "string",
            "description": "文件路径"
          }
        },
        "required": ["path"]
      }
    }
  ]
}

3. 双向实时通信

MCP支持多种通信方式：

• stdio：像管道一样，适合本地工具
• SSE：服务器推送事件，适合实时更新
• WebSocket：双向通信，适合复杂交互

2.5 MCP的实际应用例子

例子1：文件系统服务器

# .mcp.json 配置
{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "C:/Users/admin/Documents"]
    }
  }
}

现在Claude可以：

• 读取你Documents文件夹的文件
• 创建新文件
• 搜索文件内容
• 列出目录结构

例子2：数据库服务器

{
  "mcpServers": {
    "postgres": {
      "command": "node",
      "args": ["mcp-postgres-server/index.js"]
    }
  }
}

现在Claude可以：

• 执行SQL查询
• 读取数据库表结构
• 插入和更新数据

2.6 为什么MCP很重要？

对开发者：

• ✅ 写一次工具，所有AI都能用
• ✅ 不需要为每个AI单独适配
• ✅ 专注业务逻辑，不用操心通信细节

对用户：

• ✅ 不同AI都能访问相同的工具
• ✅ 更容易扩展AI的能力
• ✅ 工具生态更丰富

对整个行业：

• ✅ 推动标准化
• ✅ 降低开发门槛
• ✅ 加速AI应用创新

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三、Claude Skills：让AI的能力像"装备"一样

3.1 Skills解决什么问题？

想象你在玩游戏：

没有技能系统的游戏：

• 角色一开始就固定了所有能力
• 想换玩法？只能重新创建角色
• 不同角色的能力无法共享
• 每次都要从头练起

有技能系统的游戏：

• 可以学习和装备不同的技能
• 随时更换技能搭配
• 技能可以在角色间共享
• 想换玩法？换套技能就行

Claude Skills就是AI的"技能系统"！

3.2 什么是Skills？（用手机App做比喻）

Skills = AI的"App Store"

想想你的智能手机：

• 只有一个基本操作系统
• 但可以安装各种App：相机、微信、地图、游戏…
• 想要什么功能，就装什么App
• 不用的可以卸载
• App可以分享给朋友

Claude Skills就是Claude的"App"：

Claude本体 = 只会聊天的AI
Claude + Skills = 会干活的超级AI

例如：
Claude + 代码审查Skill = 代码审查专家
Claude + 数据分析Skill = 数据分析师
Claude + 文档写作Skill = 技术写作专家
Claude + 翻译Skill = 专业翻译

3.3 Skills vs 其他机制

Claude之前有几种扩展AI能力的方式，但都有局限：

机制	比喻	优点	缺点
Rules	系统设置	简单直接	❌ 只能用于单个项目 ❌ 只能写静态规则
Commands	快捷键	一键执行固定操作	❌ 操作写死，不能灵活变化 ❌ 每个项目都要重新配置
MCP Servers	外设	可以连接外部工具	❌ 需要写完整的代码 ❌ 偏技术，普通用户难以上手
Skills	App	✅ 动态加载上下文 ✅ 可以分享 ✅ 即装即用 ✅ 可以组合使用	学习曲线

3.4 Skills的核心特性

1. 动态上下文加载

Skills可以根据需要加载不同的"知识库"和"规则"。

比喻：就像换装备，每套装备适合不同的场景。

例子 - 代码审查Skill：

# 当这个Skill被激活时，Claude会自动加载：
- 代码审查的最佳实践
- 常见漏洞检查清单
- 公司的编码规范
- 安全性要求
- 性能优化建议

2. 人设与能力分离

Skills把"角色"和"技能"分开管理。

比喻：就像演戏，同一个演员（Claude）可以扮演不同的角色（医生、律师、老师），每个角色有自己的专业知识和说话方式。

例子：

# Skill: 医疗顾问
人设：
  角色：资深医生
  语气：专业、温和
  风格：用简单语言解释医学概念

能力：
  - 解读化验单
  - 分析症状
  - 提供健康建议
  - 但不开处方（知道边界）

# Skill: 律师助理
人设：
  角色：律师助理
  语气：严谨、专业
  风格：引用法律条文

能力：
  - 合同审查
  - 法律条文检索
  - 风险提示
  - 但不代表当事人出庭（知道边界）

3. Hooks 生命周期钩子

Skills可以在特定时机自动触发某些行为。

比喻：就像游戏的自动触发技能，满足条件就自动发动。

例子：

// 代码审查Skill的Hooks
hooks: {
  // 你要写代码时，自动检查规范
  beforeWrite: "检查代码是否符合团队规范",

  // 你修改完代码后，自动建议测试
  afterEdit: "建议添加哪些测试用例",

  // 出错时，自动提供修复建议
  onError: "分析错误原因并提供解决方案"
}

3.5 Skills的实际应用例子

例子1：代码生成Skill

场景：你想让Claude帮你写代码，但要符合你们团队的风格。

传统方式：

每次对话都要说：
"请用Python写一个函数，要符合我们团队的风格：
- 用Type Hints
- 添加docstring
- 错误要抛出自定义异常
- 命名用snake_case
..."

用Skills：

# skill.yaml
name: python-developer
description: 团队Python开发规范

trigger_words:
  - "写代码"
  - "生成函数"
  - "实现"

loaded_context:
  - 团队编码规范.md
  - 项目最佳实践.md
  - 常用代码模板.md

personality:
  style: 简洁、清晰、注释充分
  conventions: PEP8 + 团队补充规范

效果：Claude会自动按照规范写代码，不用每次重复说明。

例子2：文档写作Skill

场景：你想让Claude帮你写技术文档。

name: tech-writer
description: 技术文档写作专家

loaded_context:
  - 文档模板.md
  - 写作规范.md
  - 常用术语表.md

output_format:
  - 使用Markdown格式
  - 包含代码示例
  - 添加目录结构
  - 使用Emoji增强可读性

例子3：数据分析师Skill

name: data-analyst
description: 数据分析专家

loaded_tools:
  - mcp://postgres  # 通过MCP连接数据库
  - mcp://pandas     # 通过MCP处理数据

loaded_context:
  - 分析方法论.md
  - 常用图表类型.md
  - 业务指标定义.md

workflow:
  1. 理解数据需求
  2. 查询数据库
  3. 分析数据
  4. 生成可视化
  5. 撰写报告

3.6 Skills如何让AI更强大？

1. 专业化

• 每个Skill专注于一个领域
• 深度优化，效果更好
• 可以不断迭代更新

2. 可组合

• 同时激活多个Skill
• Skills之间可以协作
• 像搭积木一样组合能力

3. 可分享

• 开发者可以发布自己的Skill
• 用户可以安装使用
• 形成Skill生态系统

4. 可进化

• Skill可以独立更新
• 用户反馈可以快速融入
• 持续改进

---

四、三者如何协作：完整的实战案例

4.1 演进时间线：从无到有的过程

让我们回顾一下这三大技术是如何逐步发展的：

2023年        2024年上半年        2024年底        2025年
  │              │                │              │
  ↓              ↓                ↓              ↓
LLM爆发    →   Agent探索    →   MCP诞生    →   Skills推出
(能说话)      (能干活)       (统一语言)      (可装备)

像这样：
宝宝会说话  →  会做家务    →  发明通用语言  →  发明技能书

4.2 技术栈对比：新旧两种方式

让我们看看2024年和2025年开发AI应用的区别：

2024年做法（没有MCP和Skills）：

# 每次都要手动定义工具
def read_file(path):
    # 手动实现文件读取
    pass

def write_file(path, content):
    # 手动实现文件写入
    pass

tools = [
    {"name": "read_file", "function": read_file},
    {"name": "write_file", "function": write_file},
    # 每个项目都要重复写...
]

# 每个AI要用不同的API调用方式
if ai == "claude":
    call_claude_tool(tools[0])
elif ai == "chatgpt":
    call_chatgpt_tool(tools[0])
# ...

# 每个用户的偏好都要在对话中说明
prompt = """
你是一个代码审查专家，要检查：
1. 代码规范：PEP8
2. 安全性：检查SQL注入
3. 性能：检查是否有优化空间
...
"""

2025年做法（有MCP和Skills）：

第一步：配置MCP服务器

# .mcp.json - 一次配置，所有AI都能用
{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem"]
    },
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"]
    }
  }
}

第二步：安装Skill

# 别人写好的Skill，直接安装
/claude skill install code-reviewer
/claude skill install python-pro

第三步：直接使用

你：帮我审查这段代码

Claude：
✅ 自动加载code-reviewer Skill的审查规则
✅ 自动加载python-pro Skill的Python规范
✅ 通过MCP读取文件
✅ 执行审查
✅ 生成报告
✅ 通过MCP提交PR

4.3 完整协作案例：自动化代码审查流程

让我们看一个完整的实战例子，理解三者如何配合。

需求：创建一个AI助手，能够自动审查代码并提交修复建议。

第1步：配置MCP（连接工具）

# .mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "./src"]
    },
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "你的GitHub令牌"
      }
    }
  }
}

MCP的作用：

• filesystem服务器让Claude能读取代码文件
• github服务器让Claude能创建PR和Issue

第2步：创建Skill（定义能力）

# skill: code-reviewer
name: 代码审查专家
description: 自动审查代码质量并提供修复建议

# 人设
persona:
  角色: 资深代码审查专家
  语气: 建设性、友好、专业
  原则: 先说好的，再提改进建议

# 加载的上下文
context_files:
  - coding-standards.md    # 编码规范
  - common-issues.md      # 常见问题清单
  - best-practices.md     # 最佳实践

# Hooks：在特定时机自动触发
hooks:
  # 读取文件后自动检查
  afterReadFile:
    - 检查文件编码规范
    - 检查潜在安全问题
    - 检查性能问题

  # 修改前自动备份
  beforeEdit:
    - 确认文件已提交到Git
    - 创建备份分支

# 使用的MCP工具
required_mcp_tools:
  - filesystem.read  # 读取文件
  - filesystem.write # 写入修改
  - github.pr         # 创建PR

Skills的作用：

• 定义了"如何审查"的知识和规则
• 规定了审查的流程和标准
• 在适当时机自动触发检查

第3步：AI Agent执行（实际干活）

现在你只需要说：

你：帮我审查 src/user.py 这个文件

AI Agent的执行过程：

1. 🧠 理解需求（LLM）
   用户想审查 src/user.py

2. 🎯 检查可用的能力（Skill加载）
   ✅ code-reviewer Skill已激活
   ✅ 知道要用Python编码规范审查

3. 📋 制定计划（Planner）
   步骤1：读取文件内容
   步骤2：按标准检查代码
   步骤3：生成审查报告
   步骤4：创建PR提交建议

4. 🖐️ 执行步骤1（MCP调用）
   → 调用 filesystem.read 读取 src/user.py
   ← 返回文件内容

5. 🧠 分析代码（LLM + Skill知识）
   加载 coding-standards.md
   应用 common-issues.md 的检查清单
   逐行审查代码...

6. 📝 生成报告（LLM）
   发现3个问题：
   - 缺少类型注解
   - SQL查询有注入风险
   - 变量名不规范

7. 🖐️ 执行步骤4（MCP调用）
   → 调用 github.pr 创建PR
   ← PR创建成功

8. ✅ 完成
   "代码审查完成！已创建PR：
    - 修复了类型注解问题
    - 修复了SQL注入风险
    - 规范化了变量命名
    PR链接：https://github.com/..."

4.4 三者分工总结

通过上面的例子，我们可以看到三者的清晰分工：

组件	角色	比喻	在例子中的作用
AI Agent	执行主体	员工	理解需求、规划步骤、执行任务、协调资源
MCP	通信协议	标准接口	让Claude能连接文件系统和GitHub
Skills	能力模块	技能包	提供代码审查的知识和规则

用一个生活中的场景做总结：

想象你要装修房子：

• AI Agent = 装修工（实际干活的人）
• MCP = 标准工具接口（所有工具都能插的电钻插座）
• Skills = 专业技能包（电工技能包、木工技能包、油漆技能包）

装修流程：
1. 你：帮我装修这个房子
2. 装修工（AI Agent）：理解需求，制定计划
3. 选择技能：装水电需要电工技能包（Skills）
4. 使用工具：电钻通过标准插座使用（MCP）
5. 完成工作：房子装修好了！

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五、更多实战应用场景

5.1 场景一：个人知识管理助手

需求：让AI帮你管理笔记、整理知识、生成摘要

配置MCP：

{
  "mcpServers": {
    "notion": "连接Notion数据库",
    "filesystem": "访问本地笔记文件"
  }
}

创建Skill：

name: knowledge-manager
description: 知识管理专家

context:
  - 笔记分类方法.md
  - 知识提取技巧.md
  - 摘要模板.md

workflow:
  1. 读取新笔记
  2. 提取关键知识点
  3. 分类整理
  4. 关联相关内容
  5. 更新知识库

使用：

你：帮我整理今天的会议记录

AI：
✅ 读取会议记录文件（MCP）
✅ 提取决策和行动项（Skill知识）
✅ 按模板生成摘要（Skill知识）
✅ 保存到Notion（MCP）
✅ 关联到相关项目（Skill知识）

5.2 场景二：自动化测试助手

需求：让AI自动编写和运行测试

配置MCP：

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": "读写代码",
    "git": "版本控制",
    "test-runner": "运行测试"
  }
}

创建Skill：

name: test-engineer
description: 测试工程师

context:
  - 测试用例设计方法.md
  - 测试覆盖率标准.md
  - 常见测试框架用法.md

hooks:
  afterWriteCode:
    - 自动生成单元测试
    - 生成集成测试
    - 检查测试覆盖率

使用：

你：我写了一个用户登录功能，帮我写测试

AI：
✅ 读取代码（MCP）
✅ 分析功能逻辑（LLM）
✅ 生成测试用例（Skill知识）
✅ 运行测试（MCP）
✅ 生成覆盖率报告（MCP）

5.3 场景三：客户服务机器人

需求：让AI自动处理客户咨询

配置MCP：

{
  "mcpServers": {
    "database": "查询订单",
    "email": "发送邮件",
    "payment": "处理退款"
  }
}

创建Skill：

name: customer-service
description: 客户服务专家

context:
  - 服务话术模板.md
  - 常见问题FAQ.md
  - 退款政策.md
  - 客户信息保护规范.md

persona:
  语气: 友好、专业、耐心
  原则: 先倾听，后解决
  边界: 不承诺无法兑现的事

使用：

客户：我的订单还没到，想退款

AI：
✅ 查询订单状态（MCP）
✅ 检查退款政策（Skill知识）
✅ 确认符合退款条件（LLM + Skill）
✅ 处理退款（MCP）
✅ 发送确认邮件（MCP）
✅ 记录服务日志（Skill知识）

---

六、如何开始使用这些技术？

6.1 学习路线图

阶段一：理解基础（1-2周）

• 了解LLM的基本概念
• 学习如何与AI对话
• 理解什么是API

阶段二：实践MCP（2-4周）

• 学习MCP协议基础
• 搭建第一个MCP服务器
• 连接Claude Code
• 尝试调用工具

阶段三：创建Skills（2-4周）

• 学习Skill的配置方式
• 创建你的第一个Skill
• 测试和优化
• 分享给团队使用

阶段四：构建Agent（4-8周）

• 设计完整的Agent工作流
• 组合多个Skills
• 实现复杂自动化
• 部署到生产环境

6.2 推荐学习资源

官方文档：

• MCP官方网站 - MCP协议详解
• Claude Code MCP文档 - 实战教程

教程：

• MCP完整指南 - 从零构建MCP服务器
• Claude Skills构建指南 - 官方PDF指南

中文资源：

• 2025年AI Agent干货资料
• 从LLM到Agent技术栈
• AI Agent架构全览

6.3 实践建议

从简单开始：

1. 先用现有的MCP服务器（不用自己写）
2. 先创建简单的Skill（不用一次做完美）
3. 先在个人项目中使用（不用急于推广）

持续迭代：

• 收集使用反馈
• 逐步完善功能
• 分享经验给社区

加入社区：

• 关注官方博客和GitHub
• 参与Discord讨论
• 分享你的Skills

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七、总结与展望

7.1 核心要点回顾

AI Agent：

• = LLM大脑 + 记忆 + 工具 + 规划
• 让AI能"干活"而不只是"说话"
• 像一个真正的数字员工

MCP：

• = AI世界的USB标准
• 统一AI和工具的通信方式
• 一次开发，所有AI都能用

Skills：

• = AI的能力模块/技能包
• 可以动态加载、组合、分享
• 让AI专业化、场景化

7.2 三者关系的一句话总结

AI Agent是"员工"，MCP是"标准接口"，Skills是"专业技能包"。

没有MCP和Skills：AI Agent每次都要从零开始，重复开发
有了MCP和Skills：AI Agent可以快速装备专业能力，立即干活

7.3 2025年的趋势

• 标准化加速：MCP正在成为行业共识
• 生态爆发：Skills市场快速成长
• 应用普及：更多企业和个人开始使用Agent
• 能力增强：Agent从"执行"走向"决策"

7.4 未来展望

现在                            未来
│                              │
│  手动编写工具                │  Skills市场（像App Store）
│  重复配置MCP                 │  一键安装能力包
│  单打独斗                    │  Agent协作网络
│  只能做简单任务              │  处理复杂业务流程
│                              │
└──────────────────────────────┘

AI Agent的终极愿景：

每个人都能轻松构建自己的AI助手，
每个组织都能打造专属的Agent生态系统，
AI成为像电力一样的基础设施，
随时可用，即插即用。

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参考资源

MCP相关

• Model Context Protocol官方网站
• MCP维基百科
• Anthropic MCP工程实践
• 12个MCP框架对比
• Thoughtworks MCP影响分析

Claude Skills相关

• Claude Skills完整构建指南
• Claude Code MCP官方文档
• Claude Skills教程视频
• 生产级AI Agent构建

AI Agent相关

• 2025开源AI Agent工具全景图
• 2024 vs 2025 AI Agent全景对比
• 从LLM到Agent技术栈
• AI Agent架构全览

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作者简介：本文由AI辅助创作，结合2025年最新技术资料整理而成。希望能帮助你理解AI Agent、MCP和Claude Skills这三大核心技术。

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