MCP 是一套让 LLM 应用能用统一方式接入外部上下文和能力的通信协议，具体包含三类能力：Resources（比如数据库记录、文件内容这类可以读取的数据）、Prompts（服务器预先设计好、可以直接复用的提示词模板）、Tools（可以调用执行的具体操作，比如连上某个平台的 API）。有了这套协议，Agent 接入外部世界不用再为每一类能力、每一个数据源单独写一套对接代码。
MCP解决的是什么问题
在没有统一协议之前，AI Agent 想读取不同的外部数据、复用别人写好的提示词模板、或者调用某个工具，往往需要针对每一个都单独开发一套对接方式，能力越多，需要维护的对接代码也越多。MCP 的作用就是把"应用怎么接入这些外部资源和能力"这件事标准化，服务器只要按这套协议实现一次 Resources、Prompts 或 Tools，任何支持 MCP 的客户端都能直接用上，不用重复造轮子。
和Agent Skill的关系
Agent Skill 是预先写好的一整套工作流模块，MCP 则是 Agent 和外部工具、数据源之间"怎么对话"的底层协议，两者不在同一个层面：一个 Skill 内部完成具体任务的过程中，很可能就是通过 MCP 这套协议去调用某个外部工具或读取某份数据，MCP 更像是水管，Skill 是用这根水管接出来的具体功能。
为什么营销人也该知道这个概念
营销人不需要自己去实现 MCP 协议，但了解这个概念有助于判断一个 AI 工具或 Agent 能力的边界：一个 Agent 能不能接入公司自己的数据、能不能调用某个特定平台，很大程度上取决于对方有没有支持 MCP 这类标准化接入方式。评估要不要采购或搭建某套 AI 营销工具时，这是判断"能不能顺利接入现有系统"的一个实用视角。