Agent Skill MCP

把 AI 从聊天框接进真实工作流

Agent 负责持续执行,Skill 负责复用流程,MCP 负责连接工具和系统。三者一起使用时,你必须同时确认权限、数据范围和人工复核。

三个概念的关系

客户资料
代码仓库
邮件消息
数据库
MCP授权边界内连接工具
Agent 执行
Skill 流程
人工复核
结果交付
Agent

让 AI 持续推进

适合排查问题、整理资料、修改项目、生成报告这种多步骤任务。

Skill

把方法固化

适合 PPT、文档、设计、转写、复盘、科研、商业诊断等重复流程。

MCP

连接真实系统

适合 GitHub、Drive、Gmail、数据库、浏览器、文件系统、团队知识库。

知名 MCP 推荐和权限边界

MCP 类型
连接什么
典型任务
权限提醒
Filesystem
本地文件和项目目录
读取会议记录、项目资料、代码文件
只授权必要目录
Git / GitHub
仓库、Issue、PR
查 bug、看提交、生成修改计划
提交前人工复核
Drive / Gmail / Slack
文档、邮件、团队消息
整理客户沟通和项目资料
先只读,不自动发送
Database
PostgreSQL、SQLite、报表库
查询业务数据并生成分析
不直接改生产数据
Browser
网页、后台、表单、截图
检查页面、抓取信息、做 QA
涉及提交动作要确认

Agent、Skill、MCP 不是概念名词,要会实际使用

你可以把它理解成三个动作:让 Agent 持续做事,给它 Skill 固定方法,用 MCP 连接真实资料。

Agent

适合多步骤、需要来回验证的任务

例如排查一个网页为什么打不开:读项目、查启动方式、看日志、修改配置、重启服务、访问验证。

请作为 Agent 持续推进这个任务:先列计划,每一步执行后给证据;遇到风险先暂停确认。
Skill

适合公司反复做的标准流程

例如培训课件、售后复盘、客户需求澄清、前端设计审查。Skill 把“怎么做”写成固定工作法。

请使用这个 Skill 的流程,不要自由发挥。输出必须包含输入、步骤、检查项和最终交付物。
MCP

适合资料在外部系统里的任务

例如让 AI 读取 GitHub Issue、Drive 项目文件夹、Gmail 客户邮件、数据库报表或浏览器后台页面。

请先说明需要连接哪个 MCP、最小权限范围、是否只读、哪些动作必须由人确认。
动作
你怎么做
检查什么
错误示范
安装 Skill
从可信仓库安装,先读说明,再用一个小任务试跑。
是否要求额外密钥、是否会读写文件、输出是否符合公司流程。
看到 Skill 名字就直接用,不看它会做什么。
调用 Skill
明确说“使用某个 Skill”,并给输入材料、目标和输出格式。
是否真的按 Skill 步骤执行,有没有跳过验证。
只说“帮我做个 PPT”,没有听众、目标和页数。
登录 MCP
选择服务、确认账号、授权范围、只读或可写权限。
是否只授权必要目录、仓库、邮箱标签或数据库只读账号。
一次性授权整个云盘、邮箱和生产数据库。
运行 Agent
给目标、边界、停止条件和验收标准,让它持续推进。
每一步是否有证据,关键动作是否等人确认。
让 Agent 自动发客户邮件、自动改生产数据。