MCP vs Skill vs GEP

AI开发框架深度对比：模型上下文协议、技能系统与通用执行协议

信息动物园 AI Research | 2026年2月

📋 执行摘要

核心问题：MCP（模型上下文协议）、Skill（技能系统）和GEP（通用执行协议）是当前AI开发领域的三大关键概念，分别代表了不同的AI能力扩展和集成范式。

关键区别：MCP专注于上下文管理和工具调用，Skill关注模块化能力封装，而GEP则是通用的执行和通信协议。三者可以互补使用，但解决的问题域不同。

MCP

Model Context Protocol
模型上下文协议
连接AI与外部世界的标准接口

Skill

Skill System
技能系统
模块化AI能力的封装与复用

GEP

Generic Execution Protocol
通用执行协议
跨平台AI能力执行标准

📊 快速对比表

维度 MCP Skill GEP
全称 Model Context Protocol Skill System Generic Execution Protocol
提出者 Anthropic (2024) OpenAI / 社区 Google / 开源社区
核心定位 上下文管理与工具调用 能力模块化封装 通用执行协议
主要用途 连接LLM与外部数据源/工具 封装可复用的AI能力 跨系统AI能力调用
技术层级 协议层 应用层 执行层
通信方式 JSON-RPC / stdio API / Function Call gRPC / HTTP
状态管理 有状态（上下文维护） 无状态/有状态 有状态（会话维护）
典型应用 文件系统、数据库、API访问 代码生成、数据分析、图像处理 跨平台Agent协作

🔵 MCP（模型上下文协议）

什么是MCP？

MCP（Model Context Protocol）是由Anthropic于2024年提出的开放协议，旨在标准化大型语言模型（LLM）与外部数据源、工具之间的集成方式。

"MCP就像AI应用的USB-C接口——一种标准化的连接方式，让AI模型能够安全、可控地访问外部世界。"

核心架构

🏠 Host（主机）
运行AI模型的应用程序（如Claude Desktop、IDE插件）
⇅ MCP Protocol
🔌 Client（客户端）
在Host内运行的MCP客户端，维护与Server的连接
⇅ JSON-RPC / stdio / SSE
🖥️ Server（服务器）
提供特定功能的轻量级程序（文件系统、数据库、API等）

MCP的核心能力

MCP示例代码

// MCP Server 定义示例 { "name": "filesystem-server", "version": "1.0.0", "tools": [ { "name": "read_file", "description": "读取文件内容", "parameters": { "path": { "type": "string", "description": "文件路径" } } } ] }

MCP的优势

🟢 Skill（技能系统）

什么是Skill？

Skill（技能系统）是一种将AI能力模块化封装的方法论，最早由OpenAI推广，现已成为AI应用开发的通用概念。Skill代表了AI可以执行的特定任务或能力单元。

"如果说MCP是连接AI与外部世界的电缆，那么Skill就是AI内部的'器官'——每个Skill负责特定的功能。"

Skill的架构层次

🧠 Core LLM
基础大语言模型（GPT-4、Claude、Gemini等）
⇅ Function Calling
🎭 Skill Layer
技能管理层：路由、调度、权限控制
⇅ Skill Registry
🛠️ Individual Skills
具体技能：code_generation、data_analysis、web_search...

Skill的类型

Skill类型 描述 示例
原生技能 LLM本身具备的能力 文本生成、翻译、问答
工具技能 通过API调用的外部能力 天气查询、股票数据、地图服务
复合技能 多个简单技能的组合 旅行规划（搜索+预订+导航）
代理技能 自主决策的Agent能力 自动调研、代码重构

Skill定义示例

# Skill 定义示例（OpenAI Functions格式） def skill_weather_lookup(location: str, date: str): """查询指定位置的日期天气 Args: location: 城市名称，如"北京" date: 日期，格式YYYY-MM-DD Returns: 天气信息字典 """ return { "name": "weather_lookup", "description": "查询指定城市的天气", "parameters": { "type": "object", "properties": { "location": {"type": "string"}, "date": {"type": "string"} }, "required": ["location"] } }

Skill vs MCP的关系

Skill和MCP是互补的而非竞争关系：

实际上，MCP Server可以暴露为一组Skills供LLM使用。

🔴 GEP（通用执行协议）

什么是GEP？

GEP（Generic Execution Protocol）是一种用于跨平台AI能力执行的通用协议，主要关注如何在不同系统和环境中标准化地执行AI能力。与MCP和Skill相比，GEP更侧重于执行层面的标准化。

"如果说MCP是连接标准，Skill是能力单元，那么GEP就是执行引擎——它确保AI能力在任何环境下都能可靠运行。"

GEP的核心设计目标

GEP架构

📋 Task Definition
任务定义：输入、输出、资源需求、约束条件
⇅ GEP Scheduler
⚙️ Execution Runtime
执行运行时：容器、虚拟机、进程隔离
⇅ Resource Abstraction
🖥️ Compute Resources
计算资源：CPU、GPU、TPU、边缘设备

GEP与其他协议的关系

GEP与MCP、Skill可以协同工作：

🔍 深度对比分析

使用场景对比

场景 推荐方案 原因
需要访问本地文件系统 MCP 标准化的文件系统Server，安全可靠
开发可复用的AI功能模块 Skill 模块化封装，便于复用和维护
跨云部署AI Agent GEP 环境无关，自动适配资源
构建复杂的多步骤工作流 Skill + MCP Skill编排流程，MCP连接外部
需要严格的安全隔离 GEP + MCP GEP提供沙箱，MCP控制访问
快速原型开发 Skill 开发简单，迭代快速

技术栈组合建议

🎯 推荐组合方案

应用层
UI / CLI / API Gateway
↑↓
Skill Layer
业务逻辑、能力编排
↑↓
MCP Layer
外部数据/工具连接
↑↓
GEP Layer（可选）
跨平台执行、资源管理

📝 总结与建议

核心区别回顾

概念 一句话定义 类比
MCP AI与外部世界连接的标准接口 USB-C接口
Skill AI能力的模块化封装单元 器官/功能模块
GEP 跨平台AI能力执行标准 执行引擎

选择建议

  1. 初学者 - 从Skill开始，理解AI能力封装的基本概念
  2. 应用开发者 - 使用MCP连接外部数据，使用Skill封装业务逻辑
  3. 平台开发者 - 考虑GEP实现跨平台能力执行
  4. 企业部署 - MCP + Skill + GEP 组合，确保灵活性、安全性和可移植性
"MCP、Skill和GEP不是竞争关系，而是AI生态系统中的不同层次。理解它们的区别和联系，才能构建真正强大的AI应用。"
— 本报告总结

📚 参考资料