Claude Skills vs MCP : le guide 2026 de l’architecture agentique

Le paysage de l’architecture des agents IA a connu un bouleversement majeur au cours des six derniers mois. Avec l’introduction des Claude Skills fin 2025 et la croissance massive de l’écosystème du Model Context Protocol (MCP) — couronnée par l’annonce hier du nouveau MCP UI Framework — les développeurs sont désormais confrontés à une décision architecturale cruciale.

Bien que ces deux technologies visent à étendre les capacités des LLM comme Claude 3.5 Sonnet et Opus, elles résolvent des problèmes fondamentalement différents. Cet article propose une analyse approfondie des différences, des synergies et des détails de mise en œuvre de ces deux piliers du développement IA moderne.

Qu’est-ce que les Claude Skills et comment fonctionnent-ils ?

Réponse courte : Les Claude Skills sont des ensembles packagés et réutilisables d’instructions, de templates, de scripts et de ressources qu’un agent Claude peut charger lorsqu’une tâche requiert un comportement spécialisé (par exemple, « formater ce rapport selon notre modèle juridique », « utiliser Excel avec ces macros » ou « appliquer les règles de voix de marque »). Les Skills gardent la logique spécialisée et les corpus au plus près de l’assistant afin que Claude puisse exécuter des workflows complexes et répétables sans réinventer le prompt à chaque fois.

Comment les Claude Skills sont-ils implémentés (en pratique) ?

Dans le modèle d’Anthropic, un Skill peut se composer de :

• Un manifeste décrivant les entrées, sorties, conditions d’invocation et permissions.
• Un extrait de code ou un handler côté serveur qui implémente la logique métier.
• Des instructions optionnelles rédigées par le développeur (markdown) décrivant le comportement et les garde-fous.

Un Skill est essentiellement un workflow codifié ou un ensemble de bonnes pratiques qui vit dans l’environnement de projet de l’utilisateur (généralement un dossier .claude/skills). Concrètement, les Skills peuvent être déclenchés automatiquement lorsque Claude détecte une tâche correspondant à la description du Skill ou invoqués explicitement par l’utilisateur (par exemple, via un bouton d’UI ou une commande slash dans un flux GitHub). Certains Skills sont « intégrés » et maintenus par Anthropic, tandis que d’autres résident dans des dépôts publics ou d’entreprise et sont chargés dans une instance Claude.

Qui écrit les Skills et où s’exécutent-ils ?

• Authoring : des équipes produit, des gestionnaires de connaissances ou des utilisateurs métier à l’aise avec la technique peuvent rédiger des Skills via des interfaces guidées et la gestion de versions.
• Execution : les Skills peuvent s’exécuter au sein d’un runtime Claude contrôlé (desktop, cloud ou via des intégrations API) ou être exposés via Claude Code (outillage à destination des développeurs). Anthropic positionne les Skills de façon à ce que les non‑développeurs puissent les créer tandis que les devs gèrent les versions et le CI/CD.

Qu’est-ce que le Model Context Protocol (MCP) et pourquoi est-il important ?

Réponse courte : MCP (Model Context Protocol) est un protocole ouvert pour décrire et exposer des outils, des sources de données et des capacités contextuelles aux agents IA afin qu’ils puissent découvrir et appeler des services externes de manière standard. C’est en pratique un pont standardisé (un « USB‑C pour les agents IA ») qui réduit les intégrations sur mesure et permet à plusieurs plateformes d’agents d’accéder de façon interopérable au même ensemble d’outils/données.

Fonctionnement de MCP

• Côté serveur (MCP server) : expose un schéma formel des outils, API et endpoints de données disponibles. Il implémente les endpoints MCP et peut fournir des réponses en streaming, une négociation d’authentification et une télémétrie des actions.
• Côté client (MCP client / agent) : découvre les outils disponibles, interroge les descriptions et effectue des appels via le protocole (modèles de type JSON‑RPC / streaming). Les agents traitent les serveurs MCP comme un catalogue de capacités qu’ils peuvent invoquer.
• Écosystème : MCP se veut indépendant du langage et du fournisseur — des SDK et implémentations de serveurs existent pour plusieurs langages et clouds, et de grandes entreprises (dont Microsoft et d’autres fournisseurs de plateforme) ont ajouté la prise en charge MCP en 2025.

Pourquoi c’est important maintenant

• Interopérabilité : Sans MCP, chaque fournisseur d’agent développe son propre format « d’outil » et ses flux d’authentification. MCP réduit la friction pour que les entreprises exposent données et capacités à de nombreux agents.
• Simplicité opérationnelle : Les équipes peuvent maintenir un seul serveur MCP représentant leurs services plutôt que des dizaines d’adaptateurs sur mesure.
• Fonctionnalités d’entreprise : MCP prend en charge le streaming, le tracing et une télémétrie plus prévisible — utiles pour l’audit et la gouvernance. Copilot Studio de Microsoft a ajouté une prise en charge MCP de premier plan pour faciliter la connexion des agents d’entreprise aux services internes.

Le MCP UI Framework (janvier 2026)

Le 26 janvier 2026, Anthropic a considérablement étendu le protocole en publiant le MCP UI Framework. Auparavant, MCP était purement fonctionnel — il permettait à l’IA de lire des données ou d’exécuter du code « à l’aveugle ». La nouvelle extension permet aux serveurs MCP de fournir des interfaces graphiques interactives, proches d’applications, directement dans la fenêtre de chat.

Par exemple, un « Jira MCP » peut désormais non seulement récupérer les détails des tickets, mais aussi rendre un mini‑dashboard dans Claude, permettant à l’utilisateur de cliquer sur des boutons pour faire évoluer l’état des tickets, plutôt que de se reposer uniquement sur des commandes textuelles.

Quelles sont les principales différences entre MCP et les Skills ?

Pour savoir quel outil utiliser, il est essentiel de distinguer leur architecture, leur périmètre et leur environnement d’exécution.

1. Le niveau d’abstraction

• MCP est une infrastructure : Il opère à la couche système. Il gère l’authentification, le transport réseau et les définitions de schémas d’API. Il est agnostique de la tâche ; il expose simplement des capacités (par ex. « je peux lire le fichier X » ou « je peux interroger la table Y »). MCP ne spécifie pas le contenu d’un Skill ; il spécifie comment servir des ressources et des outils.
• Les Skills sont de la logique applicative : Ils opèrent à la couche cognitive. Orientés vers des workflows de haut niveau. Ils rassemblent des instructions, des exemples, et parfois des scripts spécifiques à un job. Conçus pour une réutilisation directe dans les écosystèmes centrés sur Claude. Un Skill définit la procédure opératoire standard (SOP) pour exploiter l’infrastructure.

2. Portabilité vs spécialisation

• MCP est universel : Un serveur MCP construit pour Postgres fonctionne pour n’importe quel utilisateur, n’importe quelle entreprise, et tout client IA compatible MCP. C’est un protocole « écrire une fois, exécuter partout ».
• Les Skills sont hautement contextuels : Un Skill nommé « Write Blog Post » est très spécifique à la voix d’un utilisateur, aux guidelines de marque et aux règles de formatage. Les Skills sont destinés à être partagés au sein des équipes pour assurer la cohérence, mais ils sont rarement « universels » comme peut l’être un driver de base de données. Conçu pour être portable — un serveur MCP peut être consommé par plusieurs hôtes (Claude, Copilot Studio, agents tiers) tant que l’agent prend en charge le protocole.

3. Sécurité et verrouillage fournisseur

• Sécurité MCP : S’appuie sur des garde‑fous stricts de permissions. Lorsqu’un serveur MCP tente d’accéder au système de fichiers ou à Internet, l’hôte (Claude Desktop) demande l’approbation explicite de l’utilisateur.
• Sécurité des Skills : Les Skills s’exécutent entièrement dans le bac à sable de la conversation Claude. Ils sont du texte et des instructions. Bien qu’un Skill puisse instruire Claude d’exécuter une commande dangereuse, l’exécution réelle est gérée par les outils MCP sous‑jacents, qui appliquent la politique de sécurité.

Tableau comparatif

Comment les Skills et MCP se complètent-ils dans des systèmes de production ?

Si MCP fournit la « cuisine et les ingrédients », les Claude Skills fournissent les « recettes ».

La « recette » du succès

Les Skills sont des instructions légères et portables qui apprennent à Claude comment exécuter une tâche spécifique en utilisant les outils auxquels il a accès. Les Skills résolvent le problème de la « page blanche ».

Même si vous donnez à une IA accès à l’intégralité de votre base de code via MCP, elle ne connaît pas nécessairement le style de code spécifique de votre équipe, la manière dont vous préférez rédiger les messages de commit, ni les étapes exactes pour déployer vers votre environnement de staging. Un Skill comble cette lacune en regroupant le contexte, les instructions et les connaissances procédurales dans un package réutilisable.

Peut-on utiliser conjointement les Skills et MCP ?

Ils sont largement complémentaires. Une architecture typique d’entreprise pourrait ressembler à :

1. Un serveur MCP expose des ressources canoniques gérées par l’entreprise (docs produit, API internes) et des outils sécurisés.
2. Un Claude Skill référence ces ressources canoniques — ou est conçu pour les appeler — afin que la logique de workflow de Claude utilise les données de référence de l’organisation via MCP.
3. Des agents hébergés sur d’autres plateformes (par exemple, Copilot Studio) peuvent également utiliser le même serveur MCP, donnant un accès multi‑modèles aux mêmes données et outils d’entreprise.

En d’autres termes, MCP est la couche d’interopérabilité et les Skills sont une couche de packaging/comportement ; ensemble, ils forment une manière robuste de distribuer des capacités tout en centralisant la gouvernance et les données.

La véritable puissance du workflow « agentique » émerge lorsque vous combinez MCP et les Skills. Ils ne sont pas mutuellement exclusifs ; ils sont symbiotiques.

Exemples d’application

Imaginez un workflow « Customer Support Agent » :

1. Couche MCP : Vous installez un Salesforce MCP Server (pour lire les données client) et un Gmail MCP Server (pour envoyer des réponses).
2. Couche Skill : Vous écrivez un Skill refund-policy.md. Ce Skill contient la logique : « Si le client est avec nous depuis > 2 ans, approuver automatiquement les remboursements inférieurs à 50 $. Sinon, rédiger un ticket pour révision humaine. »

Sans MCP, le Skill est inutile car il ne peut pas voir l’ancienneté du client dans Salesforce.
Sans le Skill, la connexion MCP est dangereuse — Claude pourrait halluciner une politique de remboursement ou accorder des remboursements à tout le monde.

Le workflow synergique

1. Demande utilisateur : « Rédige une réponse à cet e‑mail furieux de John Doe. »
2. Activation du Skill : Claude détecte l’intention et charge le Skill customer-service.
3. Exécution MCP : Le Skill instruit Claude de « Chercher John Doe dans Salesforce ». Claude utilise l’outil Salesforce MCP pour récupérer les données.
4. Application de la logique : Le Skill analyse les données récupérées selon ses règles internes (par ex., « John est VIP »).
5. Action : Le Skill instruit Claude d’utiliser l’outil Gmail MCP pour rédiger une réponse en utilisant le « VIP Apology Template ».

Comment implémenter un Skill simple et un serveur MCP

Exemple de code : configuration d’un serveur MCP

Les serveurs MCP sont généralement configurés dans un fichier JSON. Voici comment un développeur connecte une base SQLite locale à Claude en utilisant 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"
      }
    }
  }
}

Dans cette configuration, l’IA obtient un accès direct à la « cuisine » — les ingrédients bruts (données) et les ustensiles (outils) nécessaires pour effectuer le travail.

Structure d’un Skill

Les Skills sont définis via de simples fichiers Markdown, souvent avec une convention de nommage SKILL.md. Ils utilisent un mélange d’instructions en langage naturel et de commandes spécifiques.

Voici à quoi pourrait ressembler un review-skill.md. Ce Skill apprend à Claude à revoir une Pull Request selon des directives strictes de l’entreprise.

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]

Découverte MCP + appel d’un wrapper de Claude Skill

Ci‑dessous un flux conceptuel : votre service expose un outil via MCP ; votre équipe ops publie aussi un wrapper léger de Skill dans Claude qui appelle l’endpoint MCP. Cela montre l’interopérabilité : outil neutre côté agent + wrapper UX spécifique au fournisseur.

# 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.

Ce modèle signifie que vous pouvez prendre en charge plusieurs agents (Claude, Copilot, autres) appelant les mêmes services backend via MCP, tout en permettant aux fournisseurs d’habiller ces capacités avec des Skills ou des connecteurs soignés.

Pourquoi la mise à jour de janvier 2026 est-elle importante ?

L’introduction du MCP UI Framework (26 janv. 2026) change fondamentalement l’équation des « Skills ». Auparavant, les Skills étaient limités à une sortie textuelle. Si un Skill avait besoin de saisie utilisateur (par ex., « Sélectionner quelle ligne de base de données mettre à jour »), il fallait un échange textuel maladroit.

Avec la nouvelle mise à jour, un Skill peut désormais déclencher un composant UI riche fourni par le serveur MCP.

• Ancien workflow : Le Skill demande, « J’ai trouvé 3 utilisateurs nommés “Smith”, lequel voulez‑vous ? 1, 2 ou 3 ? »
• Nouveau workflow : Le Skill déclenche le serveur MCP pour rendre une « carte de sélection d’utilisateur » vérifiée avec photos de profil et statut actif. L’utilisateur clique sur l’un d’eux, et le Skill poursuit.

Cela brouille la frontière entre un « chatbot » et une véritable « application logicielle », transformant de fait Claude en un système d’exploitation où MCP est la couche pilote et les Skills sont les applications.

Alors, qu’est-ce qui est le plus important — les Skills ou MCP ?

Ils sont tous deux importants — mais pour des raisons différentes. MCP est la plomberie qui donne de l’amplitude aux agents ; les Skills sont les playbooks qui rendent les sorties de l’agent fiables, auditables et sûres. Pour des systèmes agentiques en production de niveau industriel, vous aurez presque toujours besoin des deux : MCP pour exposer des données et des actions, et des Skills pour définir comment l’agent doit les utiliser. L’impératif critique pour les équipes aujourd’hui est de traiter les deux comme des artefacts d’ingénierie de premier plan avec une ownership claire, des suites de tests et des revues de sécurité.

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