MCP 与 Skills 的分野在信任模型

视频将 MCP 与 Skills 概括为两种 LLM 工具化路径：MCP 通过较完整的协议、客户端与服务器等结构约束工具调用；Skills 则以 Markdown 说明、YAML 元数据及可选脚本，让模型按需加载并自行决定使用方式。其可借鉴之处在于，设计 Agent 工具时可先评估模型是否能依据清晰说明完成任务，避免为简单、文件型或流程型能力过早叠加接口复杂度。

不过，视频中的“Skills 更低 Token 成本、更易分享、MCP 上下文消耗大”等是作者观点或转述，未提供可复现实验、具体实现版本或基准，不能据此作普遍结论。两者也不必互斥：外部系统接入、权限边界、稳定结构化调用与跨环境互操作，仍可能需要协议化约束。视频自身提到 Skills 依赖文件系统、代码执行和命令行环境，因此须重点审查最小权限、脚本来源、数据隔离与提示注入风险。