我发现大模型出来后，技术迭代的非常快，MCP刚出来的时候，各大厂都在推出自家的MCP服务，什么地图、搜索、爬虫、浏览器……

后来SKILL和CLI火了，MCP似乎被忘的一干二净，大厂们又忙不迭的弄五花八门的CLI，而SKILL更是所有人都在做，因为生成一个SKILL非常简单，任何大模型都可以一句话搞定。

那是不是MCP没啥用了？其实并不是，A厂搞出MCP，其实是为了构建AI与外部工具的安全连接。

它就像是AI的USB接口，有了它，AI可以调用Github、Chrome、Google、高德地图等外部数据和工具，干更多的事，否则只能聊聊天。

MCP有个最大的好处是User Control，就是说用户100%控制AI权限，所有工具调用都必须通过用户授权的上下文环境触发，而不是任由AI自己去调用。

我现在经常用MCP去操作浏览器，采集网页数据，绝对的好用，比如Chrome MCP、Playwright MCP能让AI自动去处理网页和表单，做做软件测试、批量下载啥的很方便。

还有个Bright Data MCP，则完全是自动化的爬虫工具，都不用你请求和解析，也不用处理反爬，直接就能从网站上抓公开数据。

可能以前上千行python脚本处理的事，它一句话就能搞定，非常适合做监测和ai训练采集，可以看看示例。

网页链接

我感觉不管是MCP，还是SKILL、CLI、Agent、harness，都有存在的道理，利用好了都是非常牛的提效工具，不存在谁先进，谁落后，因为他们的场景是完全不同的。how i aiagentaimcpskill大模型