Cộng đồng AI hiện đang chia rẽ về tính năng Claude Skills mới được Anthropic công bố, với nhiều nhà phát triển đặt câu hỏi liệu cách tiếp cận đơn giản hơn này có thể làm lu mờ Model Context Protocol (MCP) từng được đánh giá cao trước đây. Tính đến thời điểm UTC+0 2025-10-18T07:14:46Z, cuộc thảo luận cho thấy một xu hướng ngày càng tăng rằng các công cụ AI đơn giản, dễ tiếp cận có thể chiến thắng các giải pháp dựa trên giao thức phức tạp.
Sự Phân Chia Giữa Skills và MCP
Các nhà phát triển đang tích cực so sánh Claude Skills với MCP trên nhiều khía cạnh, với hiệu quả token nổi lên như một điểm khác biệt quan trọng. Skills hoạt động thông qua cơ chế tiết lộ dần - Claude quét các kỹ năng có sẵn khi bắt đầu phiên nhưng chỉ tải đầy đủ chi tiết khi chúng liên quan đến nhiệm vụ hiện tại. Cách tiếp cận này tương phản rõ rệt với các triển khai MCP, nơi một số máy chủ như MCP chính thức của GitHub được báo cáo là tiêu thụ hàng chục nghìn token trước khi bất kỳ công việc hữu ích nào bắt đầu. Cộng đồng ghi nhận rằng hiệu quả token này khiến Skills đặc biệt có giá trị đối với các quy trình làm việc phức tạp nơi quản lý cửa sổ ngữ cảnh là rất quan trọng.
Hầu hết mọi thứ tôi có thể đạt được với MCP đều có thể được xử lý bằng một công cụ CLI thay thế. LLM biết cách gọi --help, có nghĩa là bạn không phải tốn nhiều token để mô tả cách sử dụng chúng.
So sánh mức sử dụng Token
- GitHub MCP: ~30,000 tokens
- Linear MCP: ~12,935 tokens
- JetBrains MCP: ~12,252 tokens
- Playwright MCP: ~9,804 tokens
- Skill điển hình: Vài chục tokens cho metadata, nội dung đầy đủ chỉ được tải khi cần thiết
Độ Phức Tạp Triển Khai và Trải Nghiệm Nhà Phát Triển
Trải nghiệm của nhà phát triển giữa hai cách tiếp cận này cho thấy sự khác biệt rõ rệt về các rào cản khi áp dụng. MCP đòi hỏi phải hiểu một đặc tả giao thức toàn diện bao gồm host, client, server, resource, prompt, tool, sampling và nhiều lớp vận chuyển. Ngược lại, Skills đơn giản chỉ là các file Markdown với siêu dữ liệu YAML và các script tùy chọn. Sự đơn giản này đã khiến nhiều nhà phát triển báo cáo rằng họ đã sử dụng các mẫu tương tự một cách không chính thức trong nhiều tháng, với Skills chủ yếu chính thức hóa một phương pháp hay hiện có hơn là giới thiệu các khả năng mới cơ bản.
Các thành viên cộng đồng lưu ý rằng việc viết và gỡ lỗi các máy chủ MCP có thể rườm rà, đặc biệt khi quản lý nhiều máy chủ hoặc xử lý các thay đổi lược đồ. Kinh nghiệm gỡ lỗi cho các lỗi MCP thường liên quan đến việc phỏng đoán xem sự cố nằm ở manifest, lớp vận chuyển hay logic công cụ. Skills bỏ qua hoàn toàn những phức tạp này bằng cách tận dụng các công cụ dòng lệnh hiện có và các mẫu tài liệu đơn giản mà các nhà phát triển đã hiểu.
Độ phức tạp trong triển khai
- MCP: Đặc tả giao thức bao gồm hosts, clients, servers, resources, prompts, tools, sampling, roots, elicitation, ba lớp transport
- Skills: Các file Markdown với metadata YAML, scripts tùy chọn, cấu trúc thư mục
Ứng Dụng Thực Tế và Hạn Chế
Các trường hợp sử dụng trong thế giới thực làm nổi bật nơi mỗi cách tiếp cận phát huy thế mạnh. Skills thể hiện sức mạnh đặc biệt trong các quy trình làm việc về mã hóa và các tác vụ xử lý dữ liệu, chẳng hạn như làm việc với file Excel, thao tác PDF hoặc tuân theo hướng dẫn thương hiệu của tổ chức. Ví dụ về báo chí dữ liệu được đề cập trong các cuộc thảo luận - nơi skills có thể hướng dẫn phân tích dữ liệu điều tra dân số, tích hợp SQLite và tạo trực quan hóa - minh họa cách Skills có thể xây dựng các tác nhân chuyên biệt thông qua cấu trúc thư mục của các file Markdown và script.
Tuy nhiên, MCP duy trì lợi thế trong các kịch bản doanh nghiệp yêu cầu tích hợp OAuth, thực thi phía máy chủ và khả năng tương thích đa nền tảng. Như một bình luận đã lưu ý, MCP có tác động lớn hơn ngoài terminal - bạn có thể sử dụng nó với ChatGPT, Claude Web, n8n, LibreChat, và nó đi kèm với các cân nhắc về xác thực, tài nguyên, và giờ đây thậm chí cả giao diện người dùng. Điều này khiến MCP phù hợp hơn cho công việc CRM, bán hàng, hỗ trợ và vận hành nơi người dùng không muốn quản lý môi trường phát triển cục bộ.
Điểm Mạnh Trong Các Trường Hợp Sử Dụng
- Skills: Quy trình làm việc với code, xử lý dữ liệu, tạo tài liệu, tự động hóa cá nhân
- MCP: Tích hợp doanh nghiệp, các tình huống OAuth, công cụ đa nền tảng, API dịch vụ
Lập Luận Về Sự Đơn Giản Đang Thu Hút Sự Chú Ý
Cộng đồng dường như đang nghiêng về các giải pháp đơn giản hơn, vẽ ra sự so sánh với các cuộc chiến công nghệ trong lịch sử. Nhiều người bình luận so sánh động lực Skills vs MCP với JSON vs XML hoặc REST vs SOAP, nơi các giải pháp đơn giản hơn, linh hoạt hơn thường chiến thắng bất chấp các giải pháp thay thế phức tạp hơn có lợi thế về mặt lý thuyết. Việc Skills có thể hoạt động với các công cụ AI khác như Codex CLI hoặc Gemini CLI mà không cần hỗ trợ đặc thù của nhà cung cấp đã củng cố thêm lợi thế đơn giản này.
Nhiều nhà phát triển báo cáo rằng họ đã chuyển khỏi MCP cho các tác vụ phổ biến, thay vào đó dựa vào các công cụ CLI với tài liệu --help được viết tốt. Khả năng LLM khám phá động các khả năng của công cụ thông qua các giao diện dòng lệnh hiện có làm giảm nhu cầu về các đặc tả giao thức được xác định trước. Mẫu hình này phù hợp với cách nhiều nhà phát triển có kinh nghiệm ưa thích làm việc - sử dụng các công cụ quen thuộc thay vì học các giao thức mới.
Hướng Tới Tương Lai: Chung Sống Hay Thay Thế?
Cuộc thảo luận cho thấy cả hai cách tiếp cận có thể sẽ cùng tồn tại thay vì một cái thay thế hoàn toàn cái kia. Skills xuất sắc cho các quy trình làm việc dựa trên hệ thống file do người dùng kiểm soát, nơi các nhà phát triển muốn quản lý ngữ cảnh nhẹ nhàng. MCP vẫn phù hợp cho các tích hợp dịch vụ, công cụ đa nền tảng và các kịch bản yêu cầu quản lý tập trung hoặc xác thực tinh vi. Một số người bình luận thậm chí đề xuất các cách tiếp cận kết hợp nơi Skills có thể tham chiếu đến các công cụ MCP khi cần, kết hợp hiệu quả token của Skills với khả năng tích hợp dịch vụ của MCP.
Phản hồi nhanh chóng của cộng đồng đối với Skills - với các nhà phát triển ngay lập tức chia sẻ các trường hợp sử dụng và mẫu triển khai - cho thấy cách tiếp cận đơn giản hơn này cộng hưởng với nhu cầu thực tế của các nhà phát triển AI đang làm việc trên các vấn đề hàng ngày. Trong khi MCP sẽ tiếp tục phục vụ nhu cầu tích hợp dịch vụ và doanh nghiệp, Skills dường như đang được định vị để trở thành giải pháp hàng đầu cho năng suất cá nhân và tự động hóa quy trình làm việc chuyên biệt.
Tham khảo: Claude Skills are awesome, maybe a bigger deal than MCP