Claude官网给出了两者的核心区别，MCP是用于让模型连接数据，SKills是教模型怎么处理数据
对比如图所示：
Agent SKill更适合处理一些轻量的脚本处理简单的逻辑，Agent SKill的安全性和稳定性都不及MCP
不同的场景使用不同的工具。
SKill和MCP协同案例
其实在一些场景中MCP和SKill可以协同使用来解决同一问题。SKill和MCP不是互斥的，而是互补的。
案例 自动化PR代码审查
每当创建PR时，自动调用代码审查流程。
MCP配置：
{
"mcpServers": {
"github": {
"command": "npx",
"args": ["@modelcontextprotocol/server-github"],
"env": {
"GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "your_token"
}
}
}
}
Skill工作流程：
1. 使用github MCP获取PR信息
↓
2. code-reviewer Skill审查代码（遵循固定流程）
↓
3. 生成审查报告
↓
4. 使用github MCP发布评论
实际调用示例：
用户：审查GitHub PR #123
Sisyphus：
1. 调用github MCP获取PR代码
2. 使用code-reviewer Skill审查（按固定流程）
3. 生成审查报告
4. 调用github MCP发布评论
为什么不直接把获取PR信息 和 发布评论两个函数写在SKill中呢？
所以使用MCP+SKill方案
1. Skill 告诉 MCP：「给我 PR #123 的信息」
MCP 去调用 GitHub API，返回标准化数据
↓
2. Skill 只做：「按团队规范审查这些代码」（纯业务逻辑）
↓
3. Skill 告诉 MCP：「在 PR #123 下发这条评论」
MCP 去调用 GitHub API，完成发布
