Claude Skills vs MCP: Der Leitfaden 2026 zur Agenten-Architektur

Die Landschaft der KI-Agentenarchitekturen hat in den letzten sechs Monaten einen tiefgreifenden Wandel erfahren. Mit der Einführung von Claude Skills Ende 2025 und dem massiven Ökosystemwachstum des Model Context Protocol (MCP) — gekrönt durch die gestrige Ankündigung des neuen MCP UI Framework — stehen Entwickler nun vor einer entscheidenden Architekturentscheidung.

Während beide Technologien darauf abzielen, die Fähigkeiten von Large Language Models (LLMs) wie Claude 3.5 Sonnet und Opus zu erweitern, lösen sie grundlegend unterschiedliche Probleme. Dieser Artikel liefert eine tiefgehende Analyse der Unterschiede, Synergien und Implementierungsdetails dieser beiden Säulen der modernen KI-Entwicklung.

Was sind Claude Skills und wie funktionieren sie?

Kurzfassung: Claude Skills sind paketierte, wiederverwendbare Bündel aus Anweisungen, Vorlagen, Skripten und Ressourcen, die ein Claude-Agent laden kann, wenn eine Aufgabe spezielles Verhalten erfordert (z. B. „Diesen Bericht gemäß unserer juristischen Vorlage formatieren“, „Excel mit diesen Makros bedienen“ oder „Regeln für die Markenstimme anwenden“). Skills halten spezialisierte Logik und Korpora nah am Assistenten, damit Claude komplexe, wiederholbare Workflows ausführen kann, ohne den Prompt jedes Mal neu zu erfinden.

Wie werden Claude Skills praktisch implementiert?

Im Modell von Anthropic kann ein Skill bestehen aus:

• Einem Manifest, das Eingaben, Ausgaben, Auslösebedingungen und Berechtigungen beschreibt.
• Einem Codeschnipsel oder einem serverseitigen Handler, der die Geschäftslogik implementiert.
• Optional von Entwicklern verfassten Anweisungen (Markdown), die Verhalten und Guardrails beschreiben.

Ein Skill ist im Wesentlichen ein kodifizierter Workflow oder ein Satz von Best Practices, der in der Projektumgebung des Nutzers lebt (typischerweise in einem Ordner .claude/skills). In der Praxis können Skills automatisch ausgelöst werden, wenn Claude eine Aufgabe erkennt, die zur Skill-Beschreibung passt, oder vom Nutzer explizit aufgerufen werden (z. B. per UI-Button oder Slash-Befehl in einem GitHub-Flow). Einige Skills sind „eingebaut“ und werden von Anthropic gepflegt, andere liegen in öffentlichen oder Unternehmens-Repositories und werden in eine Claude-Instanz geladen.

Wer schreibt Skills und wo laufen sie?

• Erstellung: Produktteams, Wissensmanager oder technisch versierte Business-User können Skills über geführte UIs und Versionskontrolle erstellen.
• Ausführung: Skills können in einer kontrollierten Claude-Laufzeit (Desktop, Cloud oder via API-Integrationen) laufen oder über Claude Code (entwicklerorientierte Tools) bereitgestellt werden. Anthropic positioniert Skills so, dass Nichtentwickler sie erstellen können, während Entwickler Versionen und CI/CD verwalten.

Was ist das Model Context Protocol (MCP) und warum ist es wichtig?

Kurzfassung: MCP (Model Context Protocol) ist ein offenes Protokoll zum Beschreiben und Bereitstellen von Tools, Datenquellen und kontextuellen Fähigkeiten für KI-Agenten, damit diese externe Dienste auf standardisierte Weise entdecken und aufrufen können. Es ist effektiv eine standardisierte Brücke (ein „USB‑C für KI-Agenten“), die maßgeschneiderte Integrationen reduziert und es mehreren Agentenplattformen ermöglicht, interoperabel auf denselben Satz von Tools/Daten zuzugreifen.

Wie MCP funktioniert

• Server-Seite (MCP-Server): stellt ein formales Schema verfügbarer Tools, APIs und Datenendpunkte bereit. Er implementiert MCP-Endpunkte und kann Streaming-Antworten, Authentifizierungs-Aushandlung und Aktions-Telemetrie bieten.
• Client-Seite (MCP-Client/Agent): entdeckt verfügbare Tools, fragt Beschreibungen ab und führt Aufrufe über das Protokoll durch (JSON‑RPC‑ähnliche Muster/Streaming). Agenten behandeln MCP-Server wie einen Katalog an Fähigkeiten, die sie aufrufen können.
• Ökosystem: MCP ist sprach- und anbieterneutral gedacht — SDKs und Serverimplementierungen existieren für mehrere Sprachen und Cloud-Anbieter, und große Unternehmen (einschließlich Microsoft und anderer Plattformanbieter) haben 2025 MCP-Unterstützung hinzugefügt.

Warum es jetzt wichtig ist

• Interoperabilität: Ohne MCP entwickelt jeder Agenten-Anbieter sein eigenes „Tool“-Format und eigene Auth-Flows. MCP senkt die Reibung für Unternehmen, Daten und Fähigkeiten vielen Agenten bereitzustellen.
• Operative Einfachheit: Teams können einen einzigen MCP-Server pflegen, der ihre Dienste repräsentiert, statt Dutzende maßgeschneiderter Adapter.
• Enterprise-Features: MCP unterstützt Streaming, Tracing und vorhersehbarere Telemetrie — nützlich für Auditing und Governance. Microsofts Copilot Studio hat erstklassige MCP-Unterstützung hinzugefügt, um Enterprise-Agenten leichter mit internen Services zu verbinden.

Das MCP UI Framework (Januar 2026)

Am 26. Januar 2026 hat Anthropic das Protokoll mit der Veröffentlichung des MCP UI Framework deutlich erweitert. Zuvor war MCP rein funktional — es erlaubte der KI, Daten zu lesen oder Code blind auszuführen. Die neue Erweiterung ermöglicht es MCP-Servern, interaktive, app-ähnliche grafische Oberflächen direkt im Chatfenster bereitzustellen.

Beispielsweise kann ein „Jira MCP“ nun nicht nur Ticketdetails abrufen, sondern auch ein Mini-Dashboard innerhalb von Claude rendern, in dem der Nutzer per Klick Ticketzustände ändern kann, statt sich nur auf Textbefehle zu verlassen.

Was sind die wichtigsten Unterschiede zwischen MCP und Skills?

Um zu verstehen, zu welchem Werkzeug man greifen sollte, ist es wesentlich, ihre Architektur, ihren Umfang und ihre Ausführungsumgebung zu unterscheiden.

1. Abstraktionsebene

• MCP ist Infrastruktur: Es operiert auf Systemebene. Es kümmert sich um Authentifizierung, Netzwerktransport und API-Schemadefinitionen. Es ist aufgabenagnostisch; es stellt schlicht Fähigkeiten bereit (z. B. „Ich kann Datei X lesen“ oder „Ich kann Tabelle Y abfragen“). MCP legt nicht den Inhalt eines Skills fest; es definiert, wie Ressourcen und Tools bereitgestellt werden.
• Skills sind Anwendungslogik: Sie operieren auf der kognitiven Ebene. Hochgradig, workflow-orientiert. Sie bündeln Anweisungen, Beispiele und manchmal Skripte, die für eine Aufgabe spezifisch sind. Sie sind für die unkomplizierte Wiederverwendung in Claude‑First‑Ökosystemen gedacht. Ein Skill definiert die Standardarbeitsanweisung (SOP) zur Nutzung der Infrastruktur.

2. Portabilität vs. Spezialisierung

• MCP ist universell: Ein für Postgres gebauter MCP-Server funktioniert für jeden Nutzer, jedes Unternehmen und jeden MCP-konformen KI-Client. Es ist ein „einmal schreiben, überall ausführen“-Protokoll.
• Skills sind hochgradig kontextuell: Ein Skill namens „Write Blog Post“ ist stark spezifisch für die Stimme, Markenvorgaben und Formatierungsregeln eines Nutzers. Skills sind zur teaminternen Weitergabe gedacht, um Konsistenz zu erzwingen, aber sie sind selten so „universell“ wie ein Datenbanktreiber. Von Haus aus portabel — ein MCP-Server kann von mehreren Hosts (Claude, Copilot Studio, Drittanbieter-Agenten) konsumiert werden, solange der Agent das Protokoll unterstützt.

3. Sicherheit und Vendor-Lock-in

• MCP-Sicherheit: Beruht auf strikten Berechtigungsschranken. Wenn ein MCP-Server versucht, auf das Dateisystem oder das Internet zuzugreifen, bittet der Host (Claude Desktop) den Nutzer um explizite Zustimmung. Einfach für Claude zu erstellen und für die Claude-Laufzeit optimiert; nicht automatisch ohne Konvertierung auf andere Anbieter portierbar.
• Skills-Sicherheit: Skills laufen vollständig innerhalb der Konversations-Sandbox von Claude. Es handelt sich um Text und Anweisungen. Während ein Skill Claude anweisen kann, einen gefährlichen Befehl auszuführen, erfolgt die eigentliche Ausführung über die zugrunde liegenden MCP-Tools, die die Sicherheitsrichtlinie durchsetzen.

Vergleichstabelle

Wie ergänzen sich Skills und MCP in Produktivsystemen?

Wenn MCP die „Küche und Zutaten“ liefert, liefern Claude Skills die „Rezepte“.

Das „Rezept“ für den Erfolg

Skills sind leichtgewichtige, portable Anweisungen, die Claude beibringen, wie eine bestimmte Aufgabe mithilfe der verfügbaren Tools auszuführen ist. Skills lösen das „leere Tafel“-Problem.

Selbst wenn Sie einer KI über MCP Zugriff auf Ihren gesamten Codebestand geben, kennt sie nicht notwendigerweise den spezifischen Codierstil Ihres Teams, wie Sie Commit-Nachrichten schreiben, oder die exakten Schritte für das Deployment in Ihre Staging-Umgebung. Ein Skill schließt diese Lücke, indem er Kontext, Anweisungen und prozedurales Wissen in einem wiederverwendbaren Paket bündelt.

Können Skills und MCP gemeinsam genutzt werden?

Sie sind in hohem Maße komplementär. Eine typische Unternehmensarchitektur könnte so aussehen:

1. Ein MCP-Server stellt kanonische, unternehmensverwaltete Ressourcen (Produktdokumentation, interne APIs) und sichere Tools bereit.
2. Ein Claude Skill referenziert diese kanonischen Ressourcen — oder ist so erstellt, dass er sie aufruft —, sodass Claudes Workflow-Logik die autoritativen Daten der Organisation via MCP nutzt.
3. Auf anderen Plattformen gehostete Agenten (zum Beispiel Copilot Studio) können denselben MCP-Server ebenfalls nutzen und so mehreren Modellen Zugriff auf dieselben Unternehmensdaten und -tools geben.

Mit anderen Worten: MCP ist die Interoperabilitätsschicht und Skills sind die Verpackungs-/Verhaltensschicht; zusammen bilden sie eine robuste Methode, Fähigkeiten zu verteilen und gleichzeitig Governance und Daten zu zentralisieren.

Die wahre Stärke des „agentischen“ Workflows entfaltet sich, wenn man MCP und Skills kombiniert. Sie sind nicht gegenseitig ausschließend; sie sind symbiotisch.

Anwendungsbeispiele

Stellen Sie sich einen „Customer Support Agent“-Workflow vor:

1. MCP-Schicht: Sie installieren einen Salesforce MCP Server (zum Lesen von Kundendaten) und einen Gmail MCP Server (zum Versenden von Antworten).
2. Skill-Schicht: Sie schreiben einen Skill refund-policy.md. Dieser Skill enthält die Logik: „Wenn der Kunde seit >2 Jahren bei uns ist, genehmige Rückerstattungen unter 50 $ automatisch. Andernfalls erstelle ein Ticket zur manuellen Prüfung.“

Ohne MCP ist der Skill nutzlos, weil er die Kundenbindung in Salesforce nicht sehen kann.
Ohne den Skill ist die MCP-Verbindung gefährlich — Claude könnte eine Rückerstattungsrichtlinie halluzinieren oder allen Rückerstattungen gewähren.

Der synergetische Workflow

1. Nutzeranfrage: „Entwirf eine Antwort auf diese verärgerte E-Mail von John Doe.“
2. Skill-Aktivierung: Claude erkennt die Absicht und lädt den Skill customer-service.
3. MCP-Ausführung: Der Skill weist Claude an, „John Doe in Salesforce nachzuschlagen“. Claude verwendet das Salesforce-MCP-Tool, um die Daten abzurufen.
4. Logikanwendung: Der Skill analysiert die abgerufenen Daten anhand seiner internen Regeln (z. B. „John ist ein VIP“).
5. Aktion: Der Skill weist Claude an, das Gmail-MCP-Tool zu verwenden, um eine Antwort mit der „VIP Apology Template“ zu entwerfen.

Wie implementiert man einen einfachen Skill und einen MCP-Server

Codebeispiel: Konfigurieren eines MCP-Servers

MCP-Server werden typischerweise in einer JSON-Datei konfiguriert. So verbindet ein Entwickler eine lokale SQLite-Datenbank mit Claude mittels 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"
      }
    }
  }
}

In dieser Konfiguration erhält die KI direkten Zugriff auf die „Küche“ — die Rohzutaten (Daten) und Werkzeuge (Tools), die für die Aufgabe benötigt werden.

Struktur eines Skills

Skills werden mit einfachen Markdown-Dateien definiert, häufig unter der Namenskonvention SKILL.md. Sie nutzen eine Mischung aus natürlichsprachlichen Anweisungen und spezifischen Befehlen.

So könnte eine review-skill.md aussehen. Dieser Skill bringt Claude bei, wie ein Pull Request nach strengen Unternehmensrichtlinien zu prüfen ist.

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 + Aufruf eines Claude Skill Wrappers

Nachfolgend ein konzeptioneller Ablauf: Ihr Service stellt ein Tool via MCP bereit; Ihr Ops-Team veröffentlicht außerdem einen leichtgewichtigen Skill-Wrapper in Claude, der den MCP-Endpunkt aufruft. Das zeigt Interoperabilität: agentenneutrales Tool + anbieterspezifischer 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.

Dieses Muster bedeutet, dass Sie mehrere Agenten (Claude, Copilot, andere) unterstützen können, die dieselben Backend-Services über MCP aufrufen, während Anbieter diese Fähigkeiten in polished Skills oder Konnektoren verpacken.

Warum ist das Update vom Januar 2026 wichtig?

Die Einführung des MCP UI Framework (26. Jan 2026) verändert die „Skills“-Gleichung grundlegend. Zuvor waren Skills auf Textausgabe beschränkt. Wenn ein Skill Nutzereingaben benötigte (z. B. „Wählen Sie aus, welche Datenbankzeile aktualisiert werden soll“), musste dies in einem umständlichen, textbasierten Ping-Pong erfolgen.

Mit dem neuen Update kann ein Skill nun eine reichhaltige UI-Komponente auslösen, die vom MCP-Server bereitgestellt wird.

• Alter Workflow: Der Skill fragt: „Ich habe 3 Nutzer namens ‚Smith‘ gefunden, welchen möchten Sie? 1, 2 oder 3?“
• Neuer Workflow: Der Skill veranlasst den MCP-Server, eine verifizierte „User Selection Card“ mit Profilbildern und Aktivitätsstatus zu rendern. Der Nutzer klickt einen an, und der Skill macht weiter.

Damit verschwimmt die Grenze zwischen „Chatbot“ und einer vollwertigen „Softwareanwendung“ — und verwandelt Claude effektiv in ein Betriebssystem, bei dem MCP die Treiberschicht und Skills die Anwendungen sind.

Also, was ist wichtiger — Skills oder MCP?

Beides ist wichtig — aber aus unterschiedlichen Gründen. MCP ist die „Plumbing“, die Agenten Reichweite verleiht; Skills sind die Leitfäden, die Agentenantworten zuverlässig, prüfbar und sicher machen. Für produktionsreife agentische Systeme benötigen Sie fast immer beides: MCP, um Daten und Aktionen bereitzustellen, und Skills, um zu definieren, wie der Agent sie nutzen soll. Das entscheidende Gebot für Teams heute ist, beides als erstklassige Engineering-Artefakte mit klarer Verantwortung, Test-Suites und Sicherheitsreviews zu behandeln.

Bereit, Skills zu nutzen? CometAPI stellt eine Claude Code CLI zur Nutzung von Claude Skills über CometAPI bereit; damit können Sie Kosten sparen. Konsultieren Sie den API-Leitfaden für detaillierte Anweisungen.

Entwickler können über CometAPI auf die Claude Opus 4.5 API usw. zugreifen. Beginnen Sie damit, die Fähigkeiten des Modells im Playground zu erkunden, und konsultieren Sie den API-Leitfaden für detaillierte Anweisungen. Bevor Sie zugreifen, stellen Sie bitte sicher, dass Sie sich bei CometAPI angemeldet und den API-Schlüssel erhalten haben. CometAPI bietet einen Preis, der deutlich unter dem offiziellen Preis liegt, um Ihnen die Integration zu erleichtern.

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