Claude Code Skills 與 MCP，擴展 AI 能力的兩種方式

Posted Jan 20, 2026

By Cooper

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最近這段時間，Claude Code 簡直成了開發者圈子裡的當紅炸子雞。作為 Anthropic 推出的命令行工具，它不僅能寫代碼，還能直接在你的終端裡執行指令、運行測試，甚至幫你修復 Bug。不過，用久了你可能會發現，雖然 Claude 本身很聰明，但有時候它還是會顯得有些「手短」，比如它不知道你公司的特定代碼規範，或者沒辦法直接讀取你 Slack 裡的訊息。

為了讓 Claude 變得更強大，我們有兩種主要的擴展方式：Skills 和 MCP (Model Context Protocol)。這兩者雖然都能增強 Claude 的能力，但背後的邏輯和適用場景卻大不相同。今天我就來跟大家聊聊這兩者的差異，以及在什麼情況下該選哪一個。

Skills 是什麼？

簡單來說，Skills 就是一堆 Markdown 格式的指令文件。如果你用過一些 AI Agent 框架，你可以把它想像成是一種「領域知識注入」。

在 Claude Code 中，Skills 通常存放在 ~/.claude/skills/ 或者專案根目錄下的 .claude/skills/ 文件夾裡。當你啟動 Claude Code 時，它會自動讀取這些 Markdown 文件，並將其中的內容作為系統提示詞（System Prompt）的一部分。

Skills 的運作機制

Skills 並不是真正的「代碼」，它更像是給 Claude 的「操作手冊」。例如，你可以寫一個關於 Git 操作的 Skill，告訴 Claude 在提交代碼時必須遵循 Conventional Commits 規範，並且在 commit 之前要先跑一遍測試。

  
# git-master Skill

你是一個 Git 專家。在執行任何 Git 操作之前，請確保：
1. 檢查當前分支狀態。
2. 提交訊息必須符合 `type(scope): description` 格式。
3. 如果是修復 Bug，必須引用相關的 Issue 編號。

當 Claude 讀到這個 Skill 後，它在處理 Git 相關任務時就會自動遵守這些規則。

Skills 的優勢在於它非常輕量。你不需要寫任何 Python 或 Node.js 代碼，只需要寫好 Markdown 說明文件，Claude 就能理解並執行。

MCP 是什麼？

MCP 全稱是 Model Context Protocol，這是 Anthropic 推出的一套開放標準。如果說 Skills 是「操作手冊」，那麼 MCP 就是「外部插件」或「工具箱」。

MCP 採用了客戶端-服務器（Client-Server）架構。Claude 作為客戶端，通過 JSON-RPC 協議與運行在本地或遠端的 MCP 服務器通信。這意味著 MCP 可以做 Skills 做不到的事情：執行真實的邏輯、訪問實時數據、調用外部 API。

MCP 的運作機制

當你配置了一個 MCP 服務器（例如 GitHub MCP），Claude 就不再只是「知道」怎麼操作 GitHub，而是擁有了「調用 GitHub API」的能力。它可以列出 PR、創建 Issue、甚至讀取特定倉庫的內容。

  
{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "your_token_here"
      }
    }
  }
}

MCP 需要運行一個獨立的進程（服務器），因此它的配置比 Skills 複雜一些，且需要消耗額外的系統資源。

兩者差異比較

雖然兩者都能擴展能力，但我們可以從以下幾個維度來對比：

維度	Skills	MCP
本質	靜態指令 (Markdown)	動態工具 (Server)
複雜度	極低，寫字就行	中到高，需要編程或配置
實時性	依賴模型內置知識	可獲取實時數據
外部訪問	無法直接訪問 API	可自由訪問網絡與系統資源
適用場景	規範定義、流程指導、特定領域知識	數據集成、自動化操作、複雜邏輯執行

什麼時候該用 Skills？

如果你只是想規範 Claude 的行為，或者教它一些專案特有的術語和流程，Skills 是最佳選擇。比如：

定義專案的代碼風格。
提供特定庫的 API 使用範例。
設定複雜任務的標準作業程序 (SOP)。

什麼時候該用 MCP？

如果你需要 Claude 與外界互動，或者處理需要精確計算、實時查詢的任務，那就必須用 MCP。比如：

讀取數據庫中的數據。
發送 Slack 訊息或郵件。
搜索 Google 或訪問特定的網頁內容。

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Claude Code Skills 與 MCP，擴展 AI 能力的兩種方式

Skills 是什麼？

Skills 的運作機制

MCP 是什麼？

MCP 的運作機制

兩者差異比較

什麼時候該用 Skills？

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結語

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