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祀梦 396d78fb73 docs: 添加 MCP 与 Skills 详解文章，调整模型分类侧边栏结构

2026-03-29 16:08:20 +08:00

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MCP 与 Skills：让 AI 助手更懂你的利器	2026/03/29 14:00:00	/article/mcp-and-skills/	/ai/

嗨～今天来聊聊两个让 AI 助手变得更聪明、更贴心的小魔法：MCP 和 Skills 🪄

它们就像是给 AI 装上了「外挂」和「说明书」，让它不仅能聊天，还能真正帮你干活、调用工具、甚至访问你的本地知识库～

一、MCP 是什么？

MCP 全称是 Model Context Protocol（模型上下文协议），是由 Anthropic 提出的一种开放协议。

简单来说，它就像是 AI 和外部世界之间的「通用翻译官」🌐

为什么需要 MCP？

想象一下：

你想让 AI 查一下你的本地数据库
你想让 AI 调用某个特定工具
你想让 AI 访问你的笔记知识库

以前，每个工具都要写一套单独的对接代码，很麻烦对吧？

MCP 的出现，就是为了让这些「对接」变得标准化——一次配置，到处可用。

MCP 的工作原理

┌─────────────┐         ┌─────────────┐         ┌─────────────┐
│   AI 助手    │  ◄──►  │  MCP 协议   │  ◄──►  │  外部工具   │
│ (Cursor等)  │         │  (标准化)   │         │ (数据库/API) │
└─────────────┘         └─────────────┘         └─────────────┘

AI 助手通过 MCP 协议，可以：

🔍 检索（Retrieval）：查询知识库、数据库
🛠️ 调用工具（Tools）：执行特定功能
💾 访问资源（Resources）：读取文件、配置等

二、Skills 是什么？

如果说 MCP 是「通信协议」，那 Skills 就是「技能说明书」📖

Skills 的概念

Skills（技能）是封装好的、可复用的功能模块。每个 Skill 通常包含：

功能描述：这个技能是干嘛的
调用方式：需要哪些参数、返回什么结果
使用示例：实际怎么调用

MCP vs Skills 的关系

概念	比喻	作用
MCP	电话线/网络协议 📡	负责「能连上」
Skills	电话簿/功能菜单 📋	负责「知道能做什么」

MCP 让 AI 和工具连得通，Skills 让 AI知道怎么用。

三、实际应用场景

场景 1：本地知识库检索 🗃️

就像我在 RAGFlow 部署文章里写的，通过 MCP 把 RAGFlow 接到 Cursor 里：

// Cursor 的 MCP 配置
{
  "mcpServers": {
    "RAGFlow": {
      "url": "http://127.0.0.1:39382/mcp/"
    }
  }
}

然后 AI 就能：

自动检索你的笔记
基于本地知识回答问题
不用把敏感文件上传到云端

场景 2：数据库查询 🗄️

配置一个数据库 MCP Server，AI 就能直接帮你：

用户：查一下上个月销售额最高的产品
AI：【通过 MCP 调用数据库查询工具】
     SELECT product_name, SUM(sales) 
     FROM sales 
     WHERE date >= '2025-02-01' 
     GROUP BY product_name 
     ORDER BY SUM(sales) DESC 
     LIMIT 1;
     
     结果是：产品 A，销售额 ¥123,456

场景 3：文件操作 📁

通过文件系统 MCP，AI 可以：

读取项目配置文件
批量重命名文件
生成代码并保存到指定目录

四、在 Cursor 中使用

配置 MCP Server

以 Cursor 为例，在 ~/.cursor/mcp.json 中添加：

{
  "mcpServers": {
    "my-database": {
      "url": "http://localhost:3000/mcp"
    },
    "file-system": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/allowed/dir"]
    }
  }
}

使用流程

AI 发现技能：启动时，AI 会自动获取所有可用的 Skills 列表
意图识别：当你提问时，AI 判断是否需要调用工具
参数填充：AI 自动提取所需参数
执行并返回：调用 MCP Server，获取结果后呈现给你

交互示例

你：帮我总结一下项目里的 API 接口

AI：我来帮你分析一下项目中的 API 接口。
    【调用 file-system skill 读取项目文件】
    【调用检索 skill 查找路由定义】
    
    找到以下接口：
    1. GET /api/users - 获取用户列表
    2. POST /api/users - 创建用户
    3. GET /api/users/:id - 获取单个用户
    ...

五、MCP 生态一览

目前 MCP 生态正在快速发展，已有许多现成的 Server 可用：

类型	代表项目	用途
文件系统	`@modelcontextprotocol/server-filesystem`	读写本地文件
数据库	`@modelcontextprotocol/server-postgres`	PostgreSQL 查询
GitHub	`@modelcontextprotocol/server-github`	操作 GitHub
浏览器	`@browserbasehq/mcp-server-browserbase`	自动化浏览器操作
知识库	RAGFlow MCP	本地文档检索

完整的官方列表可以在 MCP Servers Repository 找到。

六、总结

要点	说明
MCP	让 AI 和工具「说同一种语言」的开放协议
Skills	封装好的功能模块，告诉 AI「我能做什么」
价值	打破信息孤岛，让 AI 真正连接你的数字世界
前景	越来越多的工具会支持 MCP，生态会越来越丰富

用一句话概括：MCP 是桥梁，Skills 是地图，让 AI 从「聊天伙伴」变成「得力助手」 🎯

💡 延伸阅读

Windows 11 本地部署 RAGFlow 与 Cursor MCP

MCP 官方文档

Anthropic MCP 介绍

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