Claude Skills vs MCP: 2026-guiden til agentbaseret arkitektur

Landskabet for AI-agentarkitektur har gennemgået et tektonisk skift i de sidste seks måneder. Med introduktionen af Claude Skills i slutningen af 2025 og den massive økosystemvækst omkring Model Context Protocol (MCP)—afrundet af gårsdagens annoncering af det nye MCP UI Framework—står udviklere nu over for en afgørende arkitekturbeslutning.

Selvom begge teknologier har til formål at udvide kapabiliteterne for Large Language Models (LLM’er) som Claude 3.5 Sonnet og Opus, løser de grundlæggende forskellige problemer. Denne artikel giver en dybdegående analyse af forskelle, synergier og implementeringsdetaljer for disse to søjler i moderne AI-udvikling.

Hvad er Claude Skills, og hvordan fungerer de?

Kort svar: Claude Skills er pakkede, genanvendelige bundter af instruktioner, skabeloner, scripts og ressourcer, som en Claude-agent kan indlæse, når en opgave kræver specialiseret adfærd (f.eks. “formatér denne rapport i vores juridiske skabelon”, “betjen Excel med disse makroer” eller “anvend regler for brand voice”). Skills holder specialiseret logik og korpora tæt på assistenten, så Claude kan udføre komplekse, gentagelige workflows uden at opfinde prompten på ny hver gang.

Hvordan implementeres Claude Skills (i praksis)?

I Anthropics model kan en Skill bestå af:

• Et manifest, der beskriver input, output, invokeringsbetingelser og tilladelser.
• Et kodeudsnit eller en server-side handler, der implementerer forretningslogikken.
• Valgfrie udviklerskrevne instruktioner (Markdown), der beskriver adfærd og værn.

En Skill er i det væsentlige et kodificeret workflow eller et sæt best practices, der lever i brugerens projektmiljø (typisk en .claude/skills-mappe). I praksis kan Skills udløses automatisk, når Claude registrerer en opgave, der passer til Skill’ens beskrivelse, eller invokeres eksplicit af brugeren (f.eks. en UI-knap eller en slash-kommando i et GitHub-flow). Nogle Skills er “indbyggede” og vedligeholdes af Anthropic, mens andre ligger i offentlige eller enterprise-repositorier og indlæses i en Claude-instans.

Hvem skriver Skills, og hvor kører de?

• Udvikling: produktteams, knowledge managers eller teknisk anlagte forretningsbrugere kan forfatte Skills via guidede UI’er og versionskontrol.
• Udførelse: Skills kan køre i en kontrolleret Claude-runtime (desktop, cloud eller via API-integrationer) eller vises gennem Claude Code (værktøjer målrettet udviklere). Anthropic positionerer Skills, så ikke-udviklere kan skabe dem, mens udviklere kan håndtere versioner og CI/CD.

Hvad er Model Context Protocol (MCP), og hvorfor er det vigtigt?

Kort svar: MCP (Model Context Protocol) er en åben protokol til at beskrive og eksponere værktøjer, datakilder og kontekstuelle kapabiliteter for AI-agenter, så de kan opdage og kalde eksterne tjenester på en standardiseret måde. Det er i praksis en standardiseret bro (en “USB-C for AI-agenter”), der reducerer skræddersyede integrationer og gør det muligt for flere agentplatforme interoperabelt at tilgå det samme sæt værktøjer/data.

Sådan fungerer MCP

• Server-side (MCP-server): eksponerer et formelt skema over tilgængelige værktøjer, API’er og dataendpoints. Den implementerer MCP-endpoints og kan tilbyde streaming-svar, autentificeringsforhandling og telemetry for handlinger.
• Klient-side (MCP-klient/agent): opdager tilgængelige værktøjer, forespørger beskrivelser og udfører kald via protokollen (JSON-RPC-lignende mønstre/streaming). Agenter behandler MCP-servere som et katalog over kapabiliteter, de kan invokere.
• Økosystem: MCP er tænkt som sprog- og leverandørneutral — SDK’er og server-implementeringer findes for flere sprog og cloud-leverandører, og større virksomheder (inklusive Microsoft og andre platformleverandører) tilføjede MCP-understøttelse i 2025.

Hvorfor er det vigtigt nu

• Interoperabilitet: Uden MCP udvikler hver agent-leverandør sit eget “tool”-format og egne auth-flows. MCP sænker friktionen for virksomheder, der vil eksponere data og kapabiliteter for mange agenter.
• Operationel enkelhed: Teams kan vedligeholde en enkelt MCP-server, der repræsenterer deres tjenester, i stedet for snesevis af skræddersyede adaptere.
• Enterprise-funktioner: MCP understøtter streaming, tracing og mere forudsigelig telemetry — nyttigt til revision og governance. Microsofts Copilot Studio tilføjede førsteklasses MCP-understøttelse for at gøre det lettere at forbinde enterprise-agenter til interne tjenester.

MCP UI Framework (januar 2026)

Den 26. januar 2026 udvidede Anthropic protokollen markant ved at udgive MCP UI Framework. Tidligere var MCP rent funktionelt—det lod AI’en læse data eller eksekvere kode “blindt”. Den nye udvidelse gør det muligt for MCP-servere at levere interaktive, app-lignende grafiske brugerflader direkte i chatvinduet.

For eksempel kan en “Jira MCP” nu ikke blot hente tikket-detaljer, men også rendere et mini-dashboard inde i Claude, så brugeren kan klikke på knapper for at ændre tikket-tilstande, i stedet for kun at være afhængig af tekstkommandoer.

Hvad er de vigtigste forskelle mellem MCP og Skills?

For at forstå hvilket værktøj, man skal vælge, er det afgørende at skelne mellem deres arkitektur, rækkevidde og køremiljø.

1. Abstraktionslaget

• MCP er infrastruktur: Det opererer på systemlaget. Det håndterer autentificering, netværkstransport og API-skemaer. Det er opgaveagnostisk; det eksponerer blot kapabiliteter (f.eks. “jeg kan læse fil X” eller “jeg kan forespørge tabel Y”). MCP specificerer ikke indholdet af en Skill; det specificerer, hvordan man stiller ressourcer og værktøjer til rådighed.
• Skills er applikationslogik: De opererer på det kognitive lag. Høj-niveau, workflow-orienteret. De samler instruktioner, eksempler og sommetider scripts, der er specifikke for en opgave. Designet til enkel genbrug i Claude-første økosystemer. En Skill definerer standardproceduren (SOP) for at udnytte infrastrukturen.

2. Portabilitet vs. specialisering

• MCP er universel: En MCP-server bygget til Postgres fungerer for enhver bruger, enhver virksomhed og enhver MCP-kompatibel AI-klient. Det er en “skriv én gang, kør overalt”-protokol.
• Skills er stærkt kontekstuelle: En Skill med navnet “Write Blog Post” er stærkt specifik for en brugers tone, brandretningslinjer og formateringsregler. Skills er tænkt til deling i teams for at håndhæve konsistens, men de er sjældent “universelle” på samme måde som en databasedriver. By design portable — en MCP-server kan forbruges af flere værter (Claude, Copilot Studio, tredjepartsagenter), så længe agenten understøtter protokollen.

3. Sikkerhed og leverandørlåsning

• MCP-sikkerhed: Afhænger af strenge tilladelsesporte. Når en MCP-server forsøger at få adgang til filsystemet eller internettet, beder værten (Claude Desktop) brugeren om eksplicit godkendelse. Let at forfatte til Claude og optimeret til Claudes runtime; ikke automatisk portabel til andre leverandører uden konvertering.
• Skills-sikkerhed: Skills kører udelukkende i Claudes samtalesandkasse. De er tekst og instruktioner. Selvom en Skill kan instruere Claude i at eksekvere en farlig kommando, håndteres den faktiske eksekvering af de underliggende MCP-værktøjer, som håndhæver sikkerhedspolitikken.

Sammenligningstabel

Hvordan supplerer Skills og MCP hinanden i produktionssystemer?

Hvis MCP leverer “køkken og ingredienser”, leverer Claude Skills “opskrifterne”.

“Opskriften” på succes

Skills er letvægts, portable instruktioner, der lærer Claude at udføre en specifik opgave ved hjælp af de værktøjer, den har adgang til. Skills løser “blankt lærred”-problemet.

Selv hvis du giver en AI adgang til hele din kodebase via MCP, kender den ikke nødvendigvis jeres teams specifikke kodestil, hvordan I foretrækker at skrive commit-beskeder, eller de præcise trin til at deploye til jeres staging-miljø. En Skill bygger bro over dette hul ved at samle kontekst, instruktioner og procedureviden i en genanvendelig pakke.

Kan Skills og MCP bruges sammen?

De er i overvejende grad komplementære. En typisk enterprise-arkitektur kan se sådan ud:

1. En MCP-server eksponerer kanoniske, enterprise-administrerede ressourcer (produktdokumentation, interne API’er) og sikre værktøjer.
2. En Claude Skill refererer til disse kanoniske ressourcer — eller er forfattet til at kalde dem — så Claudes workflow-logik bruger organisationens autoritative data via MCP.
3. Agenter hostet på andre platforme (for eksempel Copilot Studio) kan også bruge den samme MCP-server, hvilket giver multi-model-adgang til de samme virksomhedsdata og -værktøjer.

Med andre ord er MCP interoperabilitetslaget, og Skills er et paknings-/adfærdslag; sammen udgør de en robust måde at distribuere kapabilitet, mens governance og data centraliseres.

Den sande kraft i det “agentiske” workflow opstår, når du kombinerer MCP og Skills. De er ikke gensidigt udelukkende; de er symbiotiske.

Anvendelseseksempler

Forestil dig et workflow for en kundesupportagent:

1. MCP-lag: Du installerer en Salesforce MCP Server (til at læse kundedata) og en Gmail MCP Server (til at sende svar).
2. Skill-lag: Du skriver en refund-policy.md Skill. Denne skill indeholder logikken: “Hvis kunden har været hos os i >2 år, godkend refusioner under $50 automatisk. Ellers opret et tikket til menneskelig gennemgang.”

Uden MCP er Skill’en ubrugelig, fordi den ikke kan se kundens anciennitet i Salesforce.
Uden Skill’en er MCP-forbindelsen farlig — Claude kan hallucinere en refusionspolitik eller give refusion til alle.

Det synergistiske workflow

1. Brugerforespørgsel: “Udkast et svar på denne vrede e-mail fra John Doe.”
2. Skill-aktivering: Claude registrerer intentionen og indlæser customer-service-Skill’en.
3. MCP-eksekvering: Skill’en instruerer Claude i at “slå John Doe op i Salesforce.” Claude bruger Salesforce MCP-værktøjet til at hente dataene.
4. Logikanvendelse: Skill’en analyserer de hentede data mod sine interne regler (f.eks. “John er en VIP”).
5. Handling: Skill’en instruerer Claude i at bruge Gmail MCP-værktøjet til at udkaste et svar ved hjælp af “VIP Apology Template”.

Sådan implementerer du en simpel Skill og en MCP-server

Kodeeksempel: Konfiguration af en MCP-server

MCP-servere konfigureres typisk i en JSON-fil. Sådan forbinder en udvikler en lokal SQLite-database til Claude via MCP:

{
  "mcpServers": {
    "sqlite-database": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-sqlite",
        "--db-path",
        "./production_data.db"
      ],
      "env": {
        "READ_ONLY": "true"
      }
    },
    "github-integration": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-github"
      ],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "your-token-here"
      }
    }
  }
}

I denne konfiguration får AI’en direkte adgang til “køkkenet”—de rå ingredienser (data) og redskaber (værktøjer), der kræves for at udføre arbejdet.

Strukturen af en Skill

Skills defineres ved hjælp af simple Markdown-filer, ofte med navngivningskonventionen SKILL.md. De bruger en kombination af naturlige sprog-instruktioner og specifikke kommandoer.

Her er, hvordan en review-skill.md kan se ud. Denne skill lærer Claude at gennemgå et Pull Request i henhold til strenge virksomhedsretningslinjer.

markdown

---
name: "Semantic Code Review"
description: "Review a PR focusing on security, performance, and semantic naming conventions."
author: "Engineering Team"
version: "1.2"
---

# Semantic Code Review Protocol

When the user invokes `/review`, follow this strict procedure:

1.  **Analyze Context**:
    - Use the `git_diff` tool (via MCP) to fetch changes.
    - Identify if the changes touch `src/auth/` (High Security Risk).

2.  **Style Enforcement**:
    - Ensure all variables follow `snake_case` for Python and `camelCase` for TypeScript.
    - Check that no secrets are hardcoded (Scan for regex patterns: `AKIA...`).

3.  **Performance Check**:
    - If a loop contains a database call, flag it as an "N+1 Query Risk".

4.  **Output Format**:
    - Generate the review in Markdown table format.
    - End with a "release-risk" score from 1-10.

# Usage
To use this skill, type:
> /review [PR_NUMBER]

MCP discovery + kald af en Claude Skill-wrapper

Nedenfor er et konceptuelt flow: din tjeneste eksponerer et værktøj via MCP; dit driftsteam udgiver også en letvægts Skill-wrapper i Claude, der kalder MCP-endpointet. Dette viser interoperabilitet: agent-neutralt værktøj + leverandørspecifik UX-wrapper.

# pseudo-code: discover MCP tool and call it
import requests

MCP_INDEX = "https://mcp.company.local/.well-known/mcp-index"
index = requests.get(MCP_INDEX).json()
tool = next((t for t in index["tools"] if t["name"] == "invoice_extractor"), None)

assert tool, "Tool not found"
response = requests.post(tool["endpoint"], json={"file_url": "https://files.company.local/invoice-123.pdf"})
print(response.json())  # structured invoice data

# Claude Skill wrapper (conceptual manifest)
# Skill "invoice-parser" simply calls the MCP tool endpoint and formats output.

Dette mønster betyder, at du kan understøtte flere agenter (Claude, Copilot, andre), der kalder de samme backend-tjenester via MCP, samtidig med at leverandører kan pakke disse kapabiliteter ind i polerede Skills eller connectorer.

Hvorfor er opdateringen i jan 2026 vigtig?

Introduktionen af MCP UI Framework (26. jan 2026) ændrer fundamentalt “Skills”-ligningen. Tidligere var Skills begrænset til tekstoutput. Hvis en Skill havde brug for brugerinput (f.eks. “Vælg hvilken databaserække der skal opdateres”), måtte det ske via en klodset tekstbaseret frem-og-tilbage.

Med den nye opdatering kan en Skill nu udløse en rig UI-komponent leveret af MCP-serveren.

• Gammelt workflow: Skill’en spørger: “Jeg fandt 3 brugere med navnet ‘Smith’, hvilken vil du have? 1, 2 eller 3?”
• Nyt workflow: Skill’en udløser MCP-serveren til at rendere et verificeret “User Selection Card” med profilbilleder og aktiv status. Brugeren klikker på én, og Skill’en fortsætter.

Dette udvisker grænsen mellem en “chatbot” og en fuldblods “softwareapplikation” og gør i praksis Claude til et operativsystem, hvor MCP er driverlaget, og Skills er applikationerne.

Så hvad er vigtigst — Skills eller MCP?

De er begge vigtige — men af forskellige grunde. MCP er rørføringen, der giver agenter rækkevidde; Skills er playbooks, der gør agentens output pålideligt, reviderbart og sikkert. For produktionsklare agentiske systemer vil du næsten altid have brug for begge: MCP til at eksponere data og handlinger, Skills til at definere, hvordan agenten skal bruge dem. Det afgørende for teams i dag er at behandle begge som førsteklasses ingeniørartefakter med klar ejerskab, testsæt og sikkerhedsgennemgange.

Klar til at bruge Skills? CometAPI leverer Claude Code CLI til at bruge Claude Skills via CometAPI, hvor du kan spare omkostninger. Se API-vejledningen for detaljerede instruktioner.

Udviklere kan få adgang til Claude Opus 4.5 API m.fl. gennem CometAPI. For at komme i gang kan du udforske modellens kapabiliteter i Playground og se API-vejledningen for detaljerede instruktioner. Før adgang skal du sikre, at du er logget ind på CometAPI og har fået en API-nøgle. CometAPI tilbyder priser, der er langt lavere end den officielle pris, for at hjælpe dig med integration.

Klar til at komme i gang? → Gratis prøve af Claude Code og Skills!

Hvis du vil have flere tips, vejledninger og nyheder om AI, så følg os på VK, X og Discord!