Claude Skills vs MCP: La guía 2026 de arquitectura agéntica

El panorama de la arquitectura de agentes de IA ha experimentado un cambio sísmico en los últimos seis meses. Con la introducción de Claude Skills a finales de 2025 y el enorme crecimiento del ecosistema del Model Context Protocol (MCP) —rematado por el anuncio de ayer del nuevo MCP UI Framework— los desarrolladores se enfrentan ahora a una decisión arquitectónica crucial.

Si bien ambas tecnologías buscan ampliar las capacidades de los modelos de lenguaje (LLMs) como Claude 3.5 Sonnet y Opus, resuelven problemas fundamentalmente distintos. Este artículo ofrece un análisis en profundidad de las diferencias, sinergias y detalles de implementación de estos dos pilares del desarrollo de IA moderno.

¿Qué son Claude Skills y cómo funcionan?

Respuesta corta: Claude Skills son paquetes reutilizables de instrucciones, plantillas, scripts y recursos que un agente Claude puede cargar cuando una tarea requiere un comportamiento especializado (p. ej., “formatea este informe según nuestra plantilla legal”, “opera Excel con estas macros” o “aplica las reglas de tono de marca”). Los Skills mantienen la lógica especializada y los corpus cerca del asistente para que Claude pueda ejecutar flujos de trabajo complejos y repetibles sin reinventar el prompt cada vez.

¿Cómo se implementan Claude Skills (en la práctica)?

En el modelo de Anthropic, un Skill puede consistir en:

• Un manifiesto que describe entradas, salidas, condiciones de invocación y permisos.
• Un fragmento de código o un controlador del lado del servidor que implementa la lógica de negocio.
• Instrucciones opcionales redactadas por desarrolladores (markdown) que describen el comportamiento y las directrices de seguridad.

Un Skill es esencialmente un flujo de trabajo codificado o un conjunto de mejores prácticas que vive en el entorno del proyecto del usuario (normalmente en una carpeta .claude/skills). En la práctica, los Skills pueden activarse automáticamente cuando Claude detecta una tarea que encaja con la descripción del Skill o invocarse explícitamente por el usuario (p. ej., un botón de UI o un comando slash en un flujo de GitHub). Algunos Skills son “integrados” y mantenidos por Anthropic, mientras que otros viven en repositorios públicos o empresariales y se cargan en una instancia de Claude.

¿Quién escribe los Skills y dónde se ejecutan?

• Autoría: los equipos de producto, gestores del conocimiento o usuarios de negocio con perfil técnico pueden crear Skills utilizando interfaces guiadas y control de versiones.
• Ejecución: los Skills pueden ejecutarse dentro de un runtime controlado de Claude (escritorio, nube o mediante integraciones de API) o exponerse a través de Claude Code (herramientas para desarrolladores). Anthropic posiciona los Skills de forma que los no desarrolladores puedan crearlos mientras los desarrolladores gestionan versiones y CI/CD.

¿Qué es el Model Context Protocol (MCP) y por qué importa?

Respuesta corta: MCP (Model Context Protocol) es un protocolo abierto para describir y exponer herramientas, fuentes de datos y capacidades contextuales a agentes de IA para que puedan descubrir y llamar servicios externos de forma estándar. Es, en esencia, un puente estandarizado (un “USB‑C para agentes de IA”) que reduce integraciones a medida y permite que múltiples plataformas de agentes accedan interoperablemente al mismo conjunto de herramientas/datos.

Cómo funciona MCP

• Lado servidor (servidor MCP): expone un esquema formal de herramientas, APIs y endpoints de datos disponibles. Implementa endpoints MCP y puede ofrecer respuestas en streaming, negociación de autenticación y telemetría de acciones.
• Lado cliente (cliente/agente MCP): descubre las herramientas disponibles, consulta descripciones y realiza llamadas usando el protocolo (patrones tipo JSON-RPC / streaming). Los agentes tratan los servidores MCP como un catálogo de capacidades que pueden invocar.
• Ecosistema: MCP está pensado para ser neutral en lenguaje y proveedor; existen SDKs e implementaciones de servidor para múltiples lenguajes y nubes, y grandes compañías (incluida Microsoft y otros proveedores de plataforma) añadieron soporte MCP en 2025.

Por qué es importante ahora

• Interoperabilidad: Sin MCP, cada proveedor de agentes desarrolla su propio formato de “herramienta” y flujos de autenticación. MCP reduce la fricción para que las empresas expongan datos y capacidades a muchos agentes.
• Simplicidad operativa: Los equipos pueden mantener un único servidor MCP que represente sus servicios en lugar de decenas de adaptadores a medida.
• Funciones empresariales: MCP admite streaming, trazabilidad y telemetría más predecible, útil para auditoría y gobernanza. Copilot Studio de Microsoft añadió soporte MCP de primera clase para facilitar la conexión de agentes empresariales a servicios internos.

MCP UI Framework (enero de 2026)

El 26 de enero de 2026, Anthropic amplió significativamente el protocolo al lanzar el MCP UI Framework. Antes, MCP era puramente funcional: permitía que la IA leyera datos o ejecutara código a ciegas. La nueva extensión permite que los servidores MCP entreguen interfaces gráficas interactivas, tipo aplicación, directamente dentro de la ventana de chat.

Por ejemplo, un "Jira MCP" ahora no solo puede obtener detalles de tickets, sino también renderizar un mini-panel dentro de Claude, permitiendo que el usuario haga clic en botones para transicionar estados de tickets, en lugar de depender únicamente de comandos de texto.

¿Cuáles son las diferencias clave entre MCP y Skills?

Para entender qué herramienta utilizar, es esencial distinguir su arquitectura, alcance y entorno de ejecución.

1. La capa de abstracción

• MCP es infraestructura: opera en la capa del sistema. Gestiona autenticación, transporte de red y definiciones de esquemas de API. Es agnóstico a la tarea; simplemente expone capacidades (p. ej., “puedo leer el archivo X” o “puedo consultar la tabla Y”). MCP no especifica el contenido de un Skill; especifica cómo servir recursos y herramientas.
• Los Skills son lógica de aplicación: operan en la capa cognitiva. De alto nivel, orientados a flujos de trabajo. Agrupan instrucciones, ejemplos y, a veces, scripts específicos de un trabajo. Diseñados para reutilización directa dentro de ecosistemas centrados en Claude. Un Skill define el procedimiento operativo estándar (SOP) para utilizar la infraestructura.

2. Portabilidad vs. especialización

• MCP es universal: un servidor MCP creado para Postgres funciona para cualquier usuario, cualquier empresa y cualquier cliente de IA compatible con MCP. Es un protocolo de “escribe una vez, ejecuta en todas partes”.
• Los Skills son altamente contextuales: un Skill llamado "Write Blog Post" es muy específico de la voz del usuario, las pautas de marca y las reglas de formato. Los Skills están pensados para compartirse dentro de equipos para imponer consistencia, pero rara vez son “universales” como lo es un driver de base de datos. Por diseño son portables — un servidor MCP puede ser consumido por múltiples hosts (Claude, Copilot Studio, agentes de terceros) siempre que el agente soporte el protocolo.

3. Seguridad y dependencia del proveedor

• Seguridad en MCP: se basa en estrictas puertas de permiso. Cuando un servidor MCP intenta acceder al sistema de archivos o a Internet, el host (Claude Desktop) solicita aprobación explícita del usuario. Fácil de autor para Claude y optimizado para el runtime de Claude; no es automáticamente portable a otros proveedores sin conversión.
• Seguridad en Skills: los Skills se ejecutan íntegramente dentro del sandbox de conversación de Claude. Son texto e instrucciones. Si bien un Skill puede instruir a Claude para ejecutar un comando peligroso, la ejecución real la manejan las herramientas MCP subyacentes, que aplican la política de seguridad.

Tabla comparativa

¿Cómo se complementan Skills y MCP en sistemas de producción?

Si MCP proporciona la "cocina y los ingredientes", Claude Skills aportan las "recetas".

La "receta" del éxito

Los Skills son instrucciones ligeras y portables que enseñan a Claude cómo realizar una tarea específica utilizando las herramientas a las que tiene acceso. Los Skills resuelven el problema de la “pizarra en blanco”.

Incluso si le das a una IA acceso a todo tu código mediante MCP, no necesariamente conoce el estilo de codificación específico de tu equipo, cómo prefieres redactar los mensajes de commit o los pasos exactos necesarios para desplegar en tu entorno de staging. Un Skill cubre esa brecha agrupando contexto, instrucciones y conocimiento procedimental en un paquete reutilizable.

¿Pueden utilizarse juntos Skills y MCP?

Son abrumadoramente complementarios. Una arquitectura empresarial típica podría ser:

1. Un servidor MCP expone recursos canónicos y gestionados por la empresa (documentación de producto, APIs internas) y herramientas seguras.
2. Un Claude Skill hace referencia a esos recursos canónicos —o está diseñado para llamarlos— de modo que la lógica del flujo de trabajo de Claude use los datos autorizados de la organización vía MCP.
3. Los agentes alojados en otras plataformas (por ejemplo, Copilot Studio) también pueden usar el mismo servidor MCP, dando acceso multi-modelo a los mismos datos y herramientas corporativas.

En otras palabras, MCP es la capa de interoperabilidad y los Skills son la capa de empaquetado/comportamiento; juntos forman una manera robusta de distribuir capacidades mientras se centraliza la gobernanza y los datos.

El verdadero poder del flujo de trabajo "Agentic" emerge cuando combinas MCP y Skills. No son mutuamente excluyentes; son simbióticos.

Ejemplos de aplicación

Imagina un flujo de trabajo de "Agente de soporte al cliente":

1. Capa MCP: instalas un Salesforce MCP Server (para leer datos de clientes) y un Gmail MCP Server (para enviar respuestas).
2. Capa Skill: escribes un Skill refund-policy.md. Este Skill contiene la lógica: “Si el cliente lleva con nosotros >2 años, aprueba automáticamente los reembolsos inferiores a 50 $. De lo contrario, redacta un ticket para revisión humana.”

Sin MCP, el Skill es inútil porque no puede ver la antigüedad del cliente en Salesforce.
Sin el Skill, la conexión MCP es peligrosa: Claude podría alucinar una política de reembolsos o conceder reembolsos a todo el mundo.

El flujo de trabajo sinérgico

1. Consulta del usuario: “Redacta una respuesta a este correo enojado de John Doe.”
2. Activación del Skill: Claude detecta la intención y carga el Skill customer-service.
3. Ejecución MCP: El Skill instruye a Claude: “Busca a John Doe en Salesforce.” Claude usa la herramienta MCP de Salesforce para obtener los datos.
4. Aplicación de lógica: El Skill analiza los datos obtenidos frente a sus reglas internas (p. ej., “John es VIP”).
5. Acción: El Skill instruye a Claude que use la herramienta MCP de Gmail para redactar una respuesta usando la “Plantilla de disculpa VIP”.

Cómo implementar un Skill sencillo y un servidor MCP

Ejemplo de código: configuración de un servidor MCP

Los servidores MCP suelen configurarse en un archivo JSON. Así es como un desarrollador conecta una base de datos SQLite local a Claude usando 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"
      }
    }
  }
}

En esta configuración, la IA obtiene acceso directo a la “cocina”: los ingredientes crudos (datos) y los utensilios (herramientas) necesarios para realizar el trabajo.

Estructura de un Skill

Los Skills se definen usando archivos Markdown simples, a menudo con la convención de nombre SKILL.md. Utilizan una mezcla de instrucciones en lenguaje natural y comandos específicos.

Así podría verse un review-skill.md. Este Skill enseña a Claude a revisar un Pull Request conforme a estrictas pautas de la empresa.

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]

Descubrimiento MCP + llamada a un wrapper de Claude Skill

A continuación se muestra un flujo conceptual: tu servicio expone una herramienta vía MCP; tu equipo de operaciones también publica un wrapper de Skill ligero en Claude que llama al endpoint MCP. Esto demuestra la interoperabilidad: herramienta neutral al agente + wrapper de UX específico del proveedor.

# 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.

Este patrón significa que puedes soportar múltiples agentes (Claude, Copilot y otros) llamando a los mismos servicios backend a través de MCP, mientras permites que los proveedores envuelvan esas capacidades en Skills o conectores pulidos.

¿Por qué importa la actualización de enero de 2026?

La introducción del MCP UI Framework (26 de enero de 2026) cambia fundamentalmente la ecuación de los “Skills”. Anteriormente, los Skills se limitaban a salida de texto. Si un Skill necesitaba entrada del usuario (p. ej., “Selecciona qué fila de la base de datos actualizar”), debía ser un intercambio torpe basado en texto.

Con la nueva actualización, un Skill ahora puede activar un componente de UI rico proporcionado por el servidor MCP.

• Flujo anterior: El Skill pregunta, “Encontré 3 usuarios llamados ‘Smith’, ¿cuál quieres? 1, 2 o 3?”
• Nuevo flujo: El Skill activa el servidor MCP para renderizar una “Tarjeta de selección de usuario” verificada con fotos de perfil y estado activo. El usuario hace clic en uno, y el Skill continúa.

Esto difumina la línea entre un “chatbot” y una “aplicación de software” completa, convirtiendo efectivamente a Claude en un sistema operativo donde MCP es la capa de drivers y Skills son las aplicaciones.

Entonces, ¿qué es más importante: Skills o MCP?

Ambos son importantes, pero por razones diferentes. MCP es la fontanería que da alcance a los agentes; Skills son los manuales que hacen que las salidas del agente sean fiables, auditables y seguras. Para sistemas agénticos de nivel de producción casi siempre necesitarás ambos: MCP para exponer datos y acciones, Skills para definir cómo debe usarlos el agente. El imperativo crítico para los equipos hoy es tratar ambos como artefactos de ingeniería de primera clase con propiedad clara, suites de pruebas y revisiones de seguridad.

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