【自学AI成长之路】prompt、skills和MCP是什么？
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深入理解每个概念
三者如何协同工作？
在AI领域，Prompt、Skills（技能）和MCP（模型上下文协议）分别对应着与大模型交互的“输入语言”、扩展其功能的“核心能力”以及连接外部世界的“标准协议”。
这三个概念通常在不同的场景下被强调。为了帮你快速区分，我整理了以下表格：
| 术语 | 核心是什么 | 一句话定义 | 典型例子 |
| Prompt | “输入指令” | 用户用自然语言向大模型发出的请求或指令，旨在引导模型生成期望的输出。 | “用100字介绍量子计算。” |
| Skills | “核心能力” | 大模型或智能体（Agent）所掌握的、可被调用来完成特定任务的子功能或工具。 | 智能体可以调用“联网搜索”、“代码执行”、“数据分析”等不同的Skills来完成任务。 |
| MCP | “连接协议” | 模型上下文协议 (Model Context Protocol)，一个开放协议，旨在标准化大模型与外部数据和工具的交互方式。 | 通过MCP，你可以在AI客户端（如Cursor IDE）中直接调用数据库查询、发送邮件、生成图片等外部工具。 |
深入理解每个概念
- Prompt：与大模型沟通的艺术
Prompt是你与大模型对话的起点。一个好的Prompt应该清晰、具体，通常包含任务说明、背景信息、约束条件和示例。精心设计的Prompt能显著提升模型输出的质量，这就是“提示词工程”。根据需求，可以使用零样本提示（直接给指令）、少样本提示（给几个例子）或思维链提示（要求分步推理）等高级技巧。
- Skills：赋予智能体行动的手
在AI智能体（Agent）的语境中，Skills通常指智能体可以调用的具体功能或工具。比如，一个智能体可能集成了“文本总结”、“联网搜索”、“绘图”、“查询数据库”等多种Skills。你可以通过指令（Prompt）让智能体根据情况选择并调用最合适的Skill来完成任务。简单来说，Prompt是“告诉智能体要做什么”，而Skills是“智能体具体能用的工具”。
- MCP：打破AI与外部世界的壁垒
MCP本质上是一个“万能插座”或“标准翻译官”。它解决的核心痛点是：以前为了让大模型使用某个工具（如查天气、读数据库），开发者需要为每个工具单独编写接口代码，费时费力。
- MCP服务器：将各种数据源（数据库、API）或工具（邮件、画图软件）封装成标准服务。
- MCP客户端：像Cursor、Claude Desktop等支持MCP的应用，可以“即插即用”地调用这些服务器。
三者如何协同工作？
这三个概念共同构成了一个现代AI应用的工作流：
用户 -> 输入 Prompt -> 大模型/智能体 -> 理解意图，规划任务 -> 通过 MCP 协议 -> 调用相应的 Skills (工具) -> 返回结果给用户
总结来说：
- Prompt是“对话界面”，决定了你想让AI做什么。
- Skills是“功能库”，决定了AI具体能做成什么。
- MCP是“连接器”，决定了AI是否能轻松、安全地使用外部工具和数据。
简单应用可以直接通过Prompt调用模型；构建复杂智能体则需要管理其Skills；而想让它与你的私有数据或系统无缝集成，MCP就是关键工具。
