MCP 协议入门：Rule、Skill、MCP Server 到底有什么区别

用 AI 编码工具时，经常看到三个概念混在一起：规则（Rule）、技能（Skill）、MCP Server。名字都像"给 AI 加能力"，但职责完全不同。这篇用一张对比表把它们讲清楚。

一、先看 MCP 是什么

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一个开放协议，用来定义应用程序与大语言模型之间如何提供上下文，并为 LLM 连接外部数据源、工具系统提供统一的交互标准。

一句话理解：MCP 让模型能"请求外部工具"来回答问题或完成任务。它本身不参与推理，只在需要时调用外部接口。

二、三种传输方式

• stdio：标准输入输出，服务以本地子进程方式运行，仅限本地；配置用 command + args。
• Streamable HTTP：当前推荐的 HTTP 传输方式，支持本地或远程；配置用 url + type。
• SSE：较早的 HTTP 传输方式，现在多被 Streamable HTTP 取代。

注意：WebSocket、gRPC 都不是 MCP 规范定义的传输协议。

三、Rule / Skill / MCP 的核心区别

记忆口诀：Rule 定边界，Skill 定流程，MCP 给能力。

四、一个 MCP 配置长什么样

stdio 型服务器，配置里主要写启动命令：

{
  "mcpServers": {
    "my-local-tool": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@some/mcp-server"],
      "type": "stdio"
    }
  }
}

HTTP 型服务器，则换成地址：

{
  "mcpServers": {
    "my-remote-tool": {
      "url": "https://example.com/mcp",
      "type": "streamableHttp"
    }
  }
}

五、小结

三者不是替代关系，而是分工：规则约束行为、技能沉淀流程、MCP 扩展能力边界。理解这一点，配置 AI 编码工具时就不容易混淆该往哪一层放东西了。