Случился тут в рабочих чатиках небольшой спор на тему сабжа. И, хотя изначально я занял в нём позицию «в любой непонятной ситуации пользуйся связкой скилл+скрипты+API», как водится — истина всё же где-то посередине. И на самом деле, несмотря на желание забивать все гвозди одним любимым микроскопом, эти два подхода стоит рассматривать, скорее, как комплиментарные друг-другу.
MCP (Model Context Protocol) — открытый протокол от Anthropic, переданный под управление Linux Foundation. Стандартизирует подключение AI-моделей к внешним инструментам, базам данных и сервисам. Работает по модели клиент-сервер через JSON-RPC, SSE или stdio.
Agent Skills — открытый стандарт для упаковки доменных знаний, рабочих процессов и best practices в переносимые файловые модули. По сути, это файловый каталог с файлом инструкций
SKILL.md и опциональными ресурсами.👆 Вся разница через pros и cons
Жаль, что в ТГ нельзя делать таблицы.
MCP Tools
Pros:
• Универсальный стандарт
• Изоляция учётных данных
• Долгоживущее состояние
Cons:
• Tool Overload
• Дорого по токенам
• Требует инфраструктуру
• Медленная итерация разработки
• Generic-серверы слишком тяжелые
Agent Skills
Pros:
• Минимальный контекстный overhead
• Мгновенная итерация
• Простота
• Версионируются как код
Cons:
• Нет изоляции учётных данных
• Нет постоянного состояния
• Привязка к окружению ОС
• Непригоден для real-time API
❓ Когда и что использовать?
Жаль, что в ТГ нельзя делать графы.
Первый положительный ответ определяет выбор.
1️⃣ Являетесь разработчиком REST (и иже с ним) сервиса, и хотите легкой интеграции с ИИ-решениями? Да → MCP.
2️⃣ Нужно хранить состояние между вызовами или работать с Real-time API? Да → MCP.
3️⃣ Нужна ли собственная аутентификация / авторизация? Да → MCP.
❌ Дошли сюда и являетесь разработчиком агентской системы? Да → Function/Tool Call к SDK или API, на правах встроенного тула.
✔️ Во всех остальных случаях → skill.
⭐️ Best Practices
MCP Tools
• Не подключайте все серверы сразу. Активируйте только нужные для задачи.
• Используйте саб-агентов с изолированными наборами инструментов. Основной агент остаётся лёгким.
• Проектируйте немного, но мощных функций. Вместо 20 узких — 3-4, использующих знания модели.
• Следите за бюджетом контекста. Инструменты не должны со старта съедать больше 30-40% окна.
• Используйте code-mode execution. Список имён функций вместо полных схем — экономия 70-98% токенов.
Agent Skills
• Поле description — самое важное. Формула: что делает + когда использовать + что на выходе. До 200 символов.
• Следуйте progressive disclosure. SKILL.md — обзор (до 500 строк). Детали — в отдельных файлах-ресурсах.
• Валидация циклом: написал/сгенерировал → проверил → исправил ошибки → повторил.
• Evaluation-driven development: Claude A пишет Skill, Claude B (другой инстанс) тестирует на реальных задачах.
• Структура для сложных скиллов: plan → validate → execute.
• Указывайте внешние зависимости явно:
uv pip install pypdf — не предполагайте наличие пакета.⚠ TL;DR: MCP-инструменты должны использоваться, как «руки» агента, в то время, как агентские скиллы — как «мозги».
#агенты #ИИ_инструменты