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MCP / Skill 专区
本页解决什么：把 MCP、Tool、Skill 和 Agent 的边界讲清楚：MCP 接系统，Tool 做动作，Skill 沉淀岗位流程，Agent 按目标组织执行。
这个专区只做静态展示、理解和选型导航。它不做 Skill/MCP 文件管理，不做在线购买、支付、发货、账号系统，也不接数据库或动态后台。你可以把它当作 AI 产品经理、售前、解决方案和业务负责人看懂 MCP/Skill 生态的导览页。
核心判断很简单：MCP 是连接器，Tool 是可调用动作，Skill 是岗位作业卡，Agent 是执行者。MCP 解决“AI 如何接入外部系统和数据”，Skill 解决“AI 应该按什么专业流程做事”。
专区定位
MCP/Skill 的价值不是让模型“更聪明”，而是让模型的能力落到真实工作流里：能查资料、读文档、调用系统、生成交付物、复盘结果，并在合适的地方让人确认。
对非算法人员，重点不是协议细节，而是三件事：
| 你要判断什么 | 关键问题 | 不靠谱信号 |
|---|---|---|
| 该不该接 MCP | 是否真的需要访问外部系统、私有数据或实时信息 | 只是写文案也要求数据库权限 |
| 该不该做 Skill | 是否有稳定、重复、可描述的岗位流程 | 每次任务都高度临时，流程说不清 |
| 该不该让 Agent 自动执行 | 错误代价是否可控，是否有人工确认点 | 涉及付款、删除、发货、审批却无兜底 |
三层模型
MCP：接入系统和数据
把浏览器、GitHub、Figma、Vercel、数据库、知识库、办公系统等封装成标准接口，让不同 AI 应用可以复用。
Tool：执行具体动作
一个 Tool 通常对应“查一次数据库”“打开网页”“创建工单”“读取文件”“提交部署”等明确动作。
Skill：岗位作业卡
Skill 写明何时使用、步骤顺序、模板、质量标准和风险提示，让 Agent 按岗位经验完成任务。
产品理解可以这样记：
| 层级 | 类比 | 主要解决的问题 | 典型产物 |
|---|---|---|---|
| MCP | 插座和接口标准 | 连接外部系统，减少重复集成 | MCP server、认证配置、工具列表 |
| Tool | 单个按钮或 API | 执行一个可控动作 | 函数、接口、命令、结构化返回 |
| Skill | SOP + 模板 + 脚本 | 把岗位经验沉淀成可复用流程 | SKILL.md、脚本、示例、模板 |
| Agent | 会选择工具的人 | 读目标、判断上下文、调用工具、产出结果 | 工作流、执行轨迹、交付物 |
怎么选
| 需求 | 优先选择 | 判断理由 | 验证方式 |
|---|---|---|---|
| 让 AI 查询网页、代码仓库、数据库、知识库 | MCP | 需要稳定访问外部数据源或系统能力 | 能否返回来源、权限是否最小化、失败是否可解释 |
| 让 AI 按岗位流程写 PRD、评审方案、生成报告 | Skill | 流程、模板和质量标准比接口更重要 | 输出是否符合模板，是否覆盖关键检查项 |
| 让 AI 自动完成多步任务 | MCP + Skill + Agent | 既要接工具，又要有步骤和判断 | 任务完成率、人工接管率、错误代价 |
| 只做一次性总结、翻译、改写 | Prompt 即可 | 没有稳定流程或外部系统依赖 | 人工抽检和格式检查 |
| 涉及支付、发货、删除、审批、客户承诺 | 谨慎自动化 | 错误代价高，必须有人确认 | 审批点、日志、回滚和责任边界 |
动图式流程
用户任务
Skill 判断流程
MCP 接入工具/数据
Agent 执行
人工验收
这个流程表达的是静态网站中的“动图效果”：页面没有后端，动画只是 CSS 展示。真实落地时，PM 要把每一步写成可验收的问题：
| 流程点 | PM 要确认 |
|---|---|
| 用户任务 | 输入是否清楚，目标是否可验证，失败代价是什么 |
| Skill 判断流程 | 是否有稳定 SOP，是否包含异常处理和质量标准 |
| MCP 接入工具/数据 | 是否有权限、来源、速率限制和只读优先策略 |
| Agent 执行 | 是否记录工具调用、是否能解释为什么这么做 |
| 人工验收 | 是否有复核点、拒绝标准和下一步处理 |
安全边界
MCP/Skill 的风险来自“模型有了手脚”。模型本身会犯错，接入外部工具后，错误可能变成真实操作。因此静态展示页要强调边界：
| 风险 | 说明 | 推荐控制 |
|---|---|---|
| 权限过大 | 一个知识问答任务拿到写数据库权限 | 只读优先、最小权限、敏感动作二次确认 |
| 提示注入 | 网页或文档诱导 Agent 泄露密钥、绕过规则 | 区分可信指令与不可信内容，外部内容只作资料 |
| 数据泄露 | 私有文档进入不合规模型或第三方服务 | 数据分级、脱敏、禁传策略 |
| 自动化误操作 | 删除、发布、付款、发货、审批被错误触发 | 人工确认、模拟运行、操作日志 |
| 供应链风险 | 第三方 MCP/Skill 包含可疑脚本或权限请求 | 来源审核、代码检查、Skill Vetter 类工具 |
适合岗位与使用边界
| 适合岗位 | 解决的问题 | 使用边界 | 验证方式 |
|---|---|---|---|
| AI 产品经理 | 判断需求该接 MCP、写 Skill 还是只用 Prompt | 不直接替代技术方案评审 | 看是否说清输入、输出、权限和评估方式 |
| 售前/解决方案 | 把客户场景映射到工具接入和岗位流程 | 不承诺未验证的自动化能力 | 用客户真实样例试跑并记录失败点 |
| 运营/市场 | 热点采集、内容生产、活动复盘 | 不自动发布、不绕过平台规则 | 检查来源链接、品牌语气和人工审核 |
| 研发/测试 | 浏览器验收、GitHub 协作、日志分析 | 不无确认地合并、部署、删除 | 检查调用轨迹、测试证据和回滚方案 |
专区入口
MCP 精选清单
按“接入什么系统/数据”分类理解浏览器、搜索、GitHub、Figma、Vercel、数据库、知识库和办公协作 MCP。
岗位 Skill 地图按 AI 产品经理、售前、运营、市场、研发、测试、设计、法务、财务等岗位整理可复用工作流。
SkillHub 精选参考 SkillHub 精选 Top 50 与公开可访问条目，选取代表性 Skill/MCP 做原创摘要和边界说明。
延伸来源
- SkillHub：面向中文用户的 Skills 社区和精选榜单。
- MCP Registry：官方 MCP server 元数据目录。
- modelcontextprotocol/servers：MCP 参考实现和社区 server 资源。
- OpenAI Codex Skills：Codex Skills 的官方说明。
下一步
- 想知道 Agent 为什么需要工具和状态：看 Agent 架构模式。
- 想按岗位设计 Skill：看 岗位 Skill 地图。
- 想看代表性条目：看 SkillHub 精选。