Claude Skills vs MCP - 무엇이 다른가
Anthropic은 AI 에이전트를 확장하는 두 가지 방법을 제공한다.
MCP(Model Context Protocol)와 Skills.
둘 다 Claude의 능력을 확장하는 도구지만, 철학과 용도가 다르다. 언제 뭘 써야 할지 헷갈린다면 이 글이 도움이 될 것이다.
한 문장 정리
MCP는 연결이고, Skills는 지시다.
MCP: AI가 도구에 접근할 수 있게 해준다
Skills: AI가 도구를 어떻게 사용할지 알려준다
비유하자면, MCP는 "망치를 건네주는 것"이고, Skills는 "이 망치로 어떻게 못을 박아야 하는지 설명해주는 것"이다.
MCP: 인프라 레이어
MCP는 시스템 레벨에서 작동한다.
특징
인증, 네트워크 전송, API 스키마 정의 담당
작업에 구애받지 않음 ("파일 X를 읽을 수 있다", "테이블 Y를 쿼리할 수 있다")
JSON 스키마 기반
서버 실행 필요
장점
강력한 도구 통합
다양한 데이터 소스 연결
업계 표준 (OpenAI, Google도 채택)
단점
설정이 복잡함
웹서버 실행 필요
간단한 작업에는 과한 구조
Skills: 지식 레이어
Skills는 절차적/조직적 지식을 담는다.
특징
마크다운 파일(SKILL.md) 기반
YAML 프론트매터로 메타데이터 정의
서버 실행 불필요
헬퍼 스크립트 포함 가능
장점
설정이 매우 간단
마크다운만 알면 됨
버전 관리 용이
팀 간 공유 쉬움
단점
외부 시스템 직접 연결 불가
복잡한 통합에는 한계
실제 예시로 비교
데이터베이스 작업
MCP 방식:
# PostgreSQL MCP 서버 설정
claude mcp add postgres "postgresql://..."
Skills 방식:
# SKILL.md
---
name: database-query
---
## 데이터베이스 쿼리 규칙
- SELECT 문만 사용하세요
- LIMIT 100 항상 붙이세요
- 민감한 컬럼(password, ssn) 조회 금지
MCP가 데이터베이스에 연결하고, Skills가 어떻게 사용할지 알려준다.
코드 리뷰
Skills만으로 충분:
# SKILL.md
---
name: code-review
triggers:
- "코드 리뷰해줘"
---
## 코드 리뷰 체크리스트
1. 보안 취약점 확인
2. 성능 이슈 확인
3. 코드 스타일 가이드 준수 여부
4. 테스트 커버리지
외부 시스템 연결이 필요 없으면 Skills만으로 충분하다.
언제 뭘 써야 할까
MCP를 써야 할 때
데이터베이스, API 등 외부 시스템 연결 필요
인증이 필요한 서비스 통합
복잡한 데이터 처리 파이프라인
실시간 데이터 접근
Skills를 써야 할 때
팀의 SOP(표준 운영 절차) 정의
코드 스타일 가이드 적용
특정 작업의 체크리스트
도메인별 규칙 설정
둘 다 써야 할 때
대부분의 실제 프로젝트에서는 둘 다 함께 쓴다.
# 예: Jira 통합
# 1. MCP로 Jira API 연결
claude mcp add jira "https://..."
# 2. Skills로 사용 규칙 정의
# SKILL.md
---
name: jira-workflow
---
## Jira 티켓 처리 규칙
- 버그는 Critical → High → Medium 순서로 처리
- 티켓 상태 변경 시 댓글 필수
- 완료 전 QA 검토 필수
2026년: MCP UI Framework
2026년 1월, Anthropic이 MCP UI Framework를 출시했다.
이전에는 MCP가 텍스트만 주고받았다면, 이제는 리치 UI 컴포넌트를 제공할 수 있다.
예를 들어, Jira MCP 서버가 티켓 정보를 텍스트로만 보여주는 게 아니라, 미니 대시보드를 Claude 채팅창 안에 렌더링할 수 있다.
버튼 클릭으로 티켓 상태를 변경하는 것도 가능해졌다.
이로 인해 Skills와 MCP의 경계가 더 명확해졌다.
Skills: 절차적 지식 (방법론)
MCP: 연결 + UI (인프라)
Agent Skills: 오픈 스탠다드
2025년 12월, Anthropic은 Agent Skills를 오픈 스탠다드로 공개했다.
이제 Skills는 Claude만의 것이 아니다.
지원 플랫폼
Claude Code
OpenAI Codex
Gemini CLI
Cursor
VS Code
GitHub Copilot
한 번 작성한 Skills 파일을 여러 AI 플랫폼에서 재사용할 수 있다.
정리
| MCP | Skills | |
|---|---|---|
| 역할 | 연결 (Connectivity) | 지시 (Methodology) |
| 형식 | 서버 + JSON 스키마 | 마크다운 파일 |
| 복잡도 | 높음 | 낮음 |
| 용도 | 외부 시스템 통합 | 작업 규칙 정의 |
| 표준화 | Linux Foundation AAIF | Agent Skills Open Spec |
MCP와 Skills는 경쟁이 아니라 상호보완이다.
MCP로 도구에 접근하고, Skills로 어떻게 사용할지 정의한다.
AI 에이전트를 제대로 활용하려면 둘 다 알아야 한다.
참고 자료