揭秘Agent核心技能：MCP skills全解析

一句话版本： 在现在主流的 Agent 生态（特别是 Google ADK / Claude Code 这套体系）里，“MCP skills” 本质上就是：通过 Model Context Protocol（MCP） 暴露给智能体的各种「工具/能力」，比如查数据库、调 GitHub、跑代码、调用支付接口等，这些能力对 Agent 来说就叫它的「技能（skills）」​。

1. 先搞清楚 MCP 是什么

• MCP（Model Context Protocol）= 模型上下文协议
• 作用：给 LLM / Agent 提供一个统一标准，让它们能安全、规范地访问：
  • 外部数据源（数据库、搜索引擎、文件系统……）
  • 外部应用（GitHub、Jira、Stripe、Notion……）
  • 外部工具（代码执行、地图查询、工作流触发……）
• MCP 采用 client–server 架构：
  • MCP Server：对外暴露三类东西：
    • resources（数据资源）
    • prompts（可复用 prompt 模板）
    • tools（可执行的函数/操作）
  • MCP Client：通常就是你的 Agent / LLM 宿主应用，通过协议发现并调用这些 tools。

你可以把 MCP 理解成：

给 AI 插各种“USB 设备”（工具/数据源）的通用插槽标准。

2. 那 “MCP skills” 到底指什么？

结合目前文档和社区的用法，“MCP skills” 基本可以理解为：

通过 MCP 暴露出来、供 Agent 调用的具体工具集合，也就是 Agent 的「技能包」​。

换句话说：

• 从 协议角度：它就是 MCP server 暴露出来的一组 tools。
• 从 Agent 角度：这是这个 Agent 可以用来完成任务的一组 技能（skills）​。

在 Google ADK 文档里，这些通常被称为 MCP tools，但业界很多文章/课程会把它们概括成 MCP skills，含义是一致的：

「会用某个 MCP 工具」=「拥有某个 MCP skill」。

3. MCP skills 大概都有哪些类型？

以 Google ADK 官方整理的 MCP 工具生态为例，可以大致分成几大类：

3.1 Gemini API 相关技能

这类是跟模型自身或其官方扩展深度绑定的能力，例如：

• Code Execution：在安全沙箱里执行代码（Python 等）
• Computer Use：模拟用户的鼠标、键盘、窗口操作
• Google Search：调用 Google 搜索获取实时信息

对 Agent 来说，这些就是“会写/跑代码、会用电脑、会查网”的技能。

3.2 Google Cloud 相关技能

这些 skills 让 Agent 能直接操作 GCP 上的一堆服务，比如：

• BigQuery / Bigtable / Spanner：查数据仓库、NoSQL/SQL 数据库
• Vertex AI Search / RAG Engine：做语义搜索、RAG 检索
• Pub/Sub：发消息、触发事件
• Application Integration / Apigee API Hub / Cloud API Registry：对接和管理各种 API & 集成流程
• MCP Toolbox for Databases：一整套预构建的数据库操作工具（多种 DB）

这些对业务来说就是：“会查企业数据、会连数据库、会调用云上各种服务”的一整套技能。

3.3 第三方 SaaS / 工具类技能

通过 MCP，Agent 可以“长出”很多和第三方服务打交道的能力，比如：

• 项目/任务管理：Asana、Atlassian（Jira/Confluence）、Linear
• 代码托管：GitHub、GitLab
• 文档与知识库：Notion
• 各类数据库 / 向量库：MongoDB、Chroma、Qdrant
• 支付与财务：Stripe、PayPal
• AI 服务：Hugging Face、ElevenLabs
• 自动化平台：n8n
• 其它集成：Daytona、Postman、Agentic UI（AG-UI）​ 等

从 Agent 的视角看，就是“会操作 Jira、会改 GitHub 仓库、会查 Notion 文档、会发 Stripe 账单”等技能。

3.4 自定义业务技能（你自己写的）

除了用现成的 MCP server，你还可以：

• 把你自己在 ADK 里写的工具封成一个 MCP server；
• 暴露成一组 MCP tools → 供任意 MCP client / Agent 使用。

典型自定义 MCP skills 场景：

• 自家 CRM / ERP / 订单系统 的读写操作；
• 内部文件系统 / 知识库访问；
• 自定义工作流（如“审批一个报销单”“生成并发送周报邮件”）；
• 各种垂直领域操作（工控、IoT、风控引擎、交易撮合等）。

4. 在 ADK 里的实际用法：MCP skills = Agent 的「外接能力」

在 Google ADK 中，一般有两种模式：

因此，从架构上可以这样理解：

MCP 是“接口标准”， MCP server 里每个 tool 就是一项“可被远程调用的技能”，

一个 Agent 能调用哪些 MCP tools，就等于它拥有哪些 MCP skills。

5. 如果你是做工程 / 选型，应该怎么理解和使用？

工程视角的落地理解：

• 你可以把 “MCP skills” 当成一份清单：
  • 这份清单列出：这个 Agent 在真实世界里到底能做什么——能查哪些库，能改哪里的数据，能连到哪些三方服务。
• 设计 Agent 能力边界 时，你要做的事情就是：
• 挑选 / 编写好 MCP server（现成的 + 自己写的）；
• 给 Agent 绑定需要的 MCP tools（即技能）；
• 通过权限和配置控制它“会做什么、不能做什么、在哪些环境能做什么”。

这就是“Agent MCP skills”的工程含义：

把一个 Agent 的所有可执行外部动作，用 MCP 协议统一建模、暴露、管理。

6. 总结一句话

• MCP：让 Agent 能用统一协议接各种外部工具/数据的标准。
• MCP skills：
  • 不是某个神秘的新概念；
  • 就是那些 通过 MCP 暴露出来、被 Agent 注册和调用的工具集合；
  • 这些工具构成了 Agent 在真实世界中的“技能库”，从查数、写库、调 API，到执行复杂业务流程，都算在内。

如果你后续有具体场景（比如“我想让 Agent 会查我们公司的 PostgreSQL + Jira + GitHub”），可以把你想要的能力列出来，我可以帮你反推：

• 对应应该接哪些 MCP servers
• 每个 server 提供哪些 skills
• 在 Agent 里如何合理配置和限制这些 MCP skills。

• MCP = 统一“外接工具/数据源”协议
• MCP skills = 通过 MCP 暴露给 Agent 使用的一组工具能力 下面把这部分也整理成表格，方便在设计能力边界或写文档时直接用。

你可以把每一行理解成：“给 Agent 安装的一类能力插件”。

工程视角的可操作结论是：

这样，“Agent 的 MCP skills 列表”就变成你在 PRD / 设计文档中清晰可审计的一份能力清单。