Skill 和 MCP 有什么区别：实测上下文开销与选法
Agent Skill 和 MCP 都能给 Claude Code、Codex、OpenCode 这类编码 Agent 加能力，所以常有人问该写 Skill 还是接 MCP。两者装进去的东西不同，加载时机也不同。我们在沙箱里把同一个「中文排版检查」功能分别做成 Skill 和 MCP 服务器，再用一个假的模型接口把 Claude Code 2.1.309 发出的请求体全部记下来，看它们各自往上下文里塞了多少。
Skill 是一份说明书，MCP 是一个服务
Skill 是一个文件夹，核心是 SKILL.md：顶部 YAML 写 name（不超过 64 个字符）和 description（不超过 1024 个字符），下面是 Markdown 写的步骤和规则，旁边可以放 scripts/、references/。Agent Skills 规范把加载分成三层：开局只读每个 Skill 的名字和描述（约 100 token），决定要用时才读整份 SKILL.md（建议控制在 5000 token 以内），脚本和参考资料用到再读。Skill 本身不运行任何东西，要跑脚本，靠的是 Agent 自己的 Bash 工具。
MCP 是一套协议。工具方写一个服务器进程（本地走 stdio，远程走 HTTP），通过 JSON-RPC 对外提供工具、资源和提示词模板。规范里工具是「模型控制」的：模型看到工具列表，自己决定调用哪个，代码在服务器进程里执行。查数据库、调 SaaS 接口、带 OAuth 登录的服务，都更适合做成 MCP。
| 对比项 | Agent Skill | MCP 服务器 |
|---|---|---|
| 形态 | 文件夹：SKILL.md + 脚本 + 参考资料 | 独立进程或远程服务，JSON-RPC 通信 |
| 开局进上下文 | 名字 + 描述（本文实测 210 字节） | 默认只给工具名；关掉 tool search 后每个工具 425–875 字节 |
| 代码在哪执行 | Agent 用自己的 Bash 跑，需要 shell 权限 | 服务器进程里，Agent 不需要 shell |
| 擅长 | 流程、规范、模板、团队约定 | 外部系统、凭证、长连接和状态 |
| 编写成本 | 写 Markdown，脚本可选 | 写服务器代码，维护依赖和版本 |
| 跨工具 | Agent Skills 开放规范 | MCP 开放协议 |
实测：同一个功能，两种做法各占多少上下文
测试环境：Debian 沙箱，Claude Code 2.1.309，模型名填 claude-sonnet-4-5，ANTHROPIC_BASE_URL 指向我们写的一个假接口。它把每次请求的完整 JSON 记到文件里，再按脚本回一个 tool_use 或一句 done。这样能看清 Claude Code 往上下文里放了什么，但它不代表真实模型会怎么判断，真模型触发 Skill 的准确率本文未实测。每次运行都用全新的 CLAUDE_CONFIG_DIR 和 --strict-mcp-config，避免本机已有的配置混进来。
Skill 是 zh-spacing-check，SKILL.md 1215 字节，带一个检查脚本；MCP 一侧是把同一个检查函数包成工具的 Python 服务器（MCP Python SDK 2.3.0），外加官方 filesystem 服务器 2.0.0（14 个工具）做规模对照。
几个结论：
- 装 1 个 Skill 但不调用，请求体只多 210 字节，内容就是系统提醒里的一行「名字: 描述」。
- 假接口让模型调用 Skill 后，下一轮多出 1,726 字节：整份
SKILL.md正文作为一条消息塞进来，${CLAUDE_SKILL_DIR}已经换成了绝对路径。 - 给同一个 Skill 加上
disable-model-invocation: true，请求体回到 84,027 字节，和基线一字节不差，描述完全不进上下文。 - 接上 filesystem 服务器、保持默认的 tool search，只多 357 字节，是 14 个工具名的列表；设
ENABLE_TOOL_SEARCH=false后多出 38,360 字节，其中 14 个工具定义共 8,467 字节，单个 425–875 字节。
默认设置下两者开局都很省。关掉 tool search 以后，MCP 工具定义每轮都要全量发一遍，差距从这里出来。
MCP 要多走一步。默认情况下，模型要先调 ToolSearch（我们让它发 select:mcp__zh-spacing__check_zh_spacing），拿到一个 tool_reference 和「Tool loaded.」，下一轮请求里才出现这个工具的定义（356 字节，带 defer_loading 标记），然后才能调用。Skill 这边是一步：调 Skill 工具，正文直接进来。
怎么选：问自己三个问题
- 要不要连外部系统、带凭证或保持状态？要的话用 MCP。数据库连接、公司内部 API、需要 OAuth 的 SaaS，我们更建议放在服务器进程里管，别让 Agent 拿着 token 自己拼 curl。
- 是不是一套做事的方法，本机命令就能完成？是的话写 Skill。发布检查清单、代码评审规范、周报模板、排版规则，写成 Markdown 加一个小脚本就够了，不用维护服务器。
- Agent 有没有 shell 权限？Skill 里的脚本要靠 Agent 的 Bash 执行。如果所在环境不给 Agent shell 权限，就只能用 MCP，或者写纯说明型、不带脚本的 Skill。
两者可以一起用：用 MCP 负责「连得上」，Skill 负责「怎么做」。比如接一个工单系统的 MCP 服务器，再写一个 Skill 规定「先查工单、按模板写复现步骤、结论写回工单」。Skill 正文里直接写要调用哪个 MCP 工具即可。
常见坑
- ENABLE_TOOL_SEARCH=false 不只影响 MCP。我们不接任何 MCP、只设这个变量，请求体就多了 30,164 字节，工具从 12 个变成 24 个，原本延迟加载的内置工具（Cron、Task、WebFetch 等）也被一起提前加载了。用网关或第三方模型接口时如果碰到
defer_loading报错，先看官方文档的网关说明，别急着全局关掉。 - Python SDK 2.x 删了 FastMCP。沿用老教程
from mcp.server.fastmcp import FastMCP，服务器启动就报 ModuleNotFoundError，Claude Code 这边只显示服务器连接失败（CONNECTION_CLOSED）。改成from mcp.server.mcpserver import MCPServer即可，细节见我们的 40 行写 MCP 服务器接进 OpenCode 实测。 - disable-model-invocation 会让 Skill「隐身」。描述不进上下文，模型就不会自己用它，只能你手动输入
/zh-spacing-check。部署、发消息这类有副作用的 Skill 适合这么设，规范类 Skill 别加。 - Skill 正文加载后一直留在上下文里。官方文档写明正文不会在后续轮次重读，而是常驻；压缩后每个 Skill 最多保留前 5,000 token，所有 Skill 合计 25,000 token。所以
SKILL.md要短，长资料放进references/。
完成标准
- 能说出你手上的需求属于「连系统」还是「讲方法」，并据此选了 Skill 或 MCP。
- Skill 的 description 写清了做什么、什么时候用，在 Claude Code 里问「有哪些 Skill 可用」能看到它。
- MCP 服务器在
claude mcp list里显示已连接，且没有为了省事全局关掉 tool search。
最后
如果你还没写过 Skill，先照着 10 分钟写出第一个 Agent Skill 做一个；MCP 的配置和作用域，见 MCP 是什么、怎么配置。两边各跑通一次，再对照上面的表来选。
