Claude Skills vs MCP: La guida 2026 all'architettura agentica

Il panorama dell’architettura degli agenti AI ha subito un cambiamento sismico negli ultimi sei mesi. Con l’introduzione delle Claude Skills a fine 2025 e la massiccia crescita dell’ecosistema del Model Context Protocol (MCP)—culminata con l’annuncio di ieri del nuovo MCP UI Framework—gli sviluppatori si trovano ora di fronte a una decisione architetturale cruciale.

Sebbene entrambe le tecnologie mirino ad estendere le capacità dei Large Language Models (LLM) come Claude 3.5 Sonnet e Opus, risolvono problemi fondamentalmente diversi. Questo articolo offre un’analisi approfondita delle differenze, delle sinergie e dei dettagli di implementazione di questi due pilastri dello sviluppo AI moderno.

Che cosa sono le Claude Skills e come funzionano?

Risposta breve: Le Claude Skills sono pacchetti riutilizzabili di istruzioni, template, script e risorse che un agente Claude può caricare quando un task richiede un comportamento specializzato (ad es., “formatta questo report secondo il nostro template legale”, “opera su Excel con queste macro” oppure “applica le regole di brand voice”). Le Skills mantengono la logica specializzata e i corpora a portata dell’assistente, così che Claude possa eseguire workflow complessi e ripetibili senza reinventare il prompt ogni volta.

Come sono implementate (nella pratica) le Claude Skills?

Nel modello di Anthropic, una Skill può includere:

• Un manifesto che descrive input, output, condizioni di invocazione e permessi.
• Uno snippet di codice o un handler lato server che implementa la logica di business.
• Istruzioni facoltative scritte dallo sviluppatore (markdown) che descrivono comportamento e guardrail.

Una Skill è essenzialmente un flusso di lavoro codificato o un insieme di best practice che vive nell’ambiente di progetto dell’utente (tipicamente una cartella .claude/skills). In pratica, le Skills possono essere attivate automaticamente quando Claude rileva un task che corrisponde alla descrizione della Skill o invocate esplicitamente dall’utente (ad es., un pulsante UI o un comando slash in un flusso GitHub). Alcune Skills sono “predefinite” e mantenute da Anthropic, mentre altre vivono in repository pubblici o enterprise e vengono caricate in un’istanza di Claude.

Chi scrive le Skills e dove vengono eseguite?

• Authoring: i team di prodotto, i knowledge manager o utenti business tecnicamente preparati possono creare Skills usando UI guidate e il controllo di versione.
• Esecuzione: le Skills possono essere eseguite all’interno di un runtime controllato di Claude (desktop, cloud o via integrazioni API) o essere esposte tramite Claude Code (tooling per sviluppatori). Anthropic posiziona le Skills in modo che i non-sviluppatori possano crearle mentre gli sviluppatori possono gestire versioni e CI/CD.

Che cos’è il Model Context Protocol (MCP) e perché è importante?

Risposta breve: MCP (Model Context Protocol) è un protocollo aperto per descrivere ed esporre strumenti, sorgenti dati e capacità contestuali agli agenti AI in modo che possano scoprire e chiamare servizi esterni in maniera standard. È di fatto un ponte standardizzato (una “USB-C per gli agenti AI”) che riduce integrazioni su misura e consente a più piattaforme di agenti di accedere interoperabilmente allo stesso set di strumenti/dati.

Come funziona MCP

• Lato server (MCP server): espone uno schema formale degli strumenti, API e endpoint dati disponibili. Implementa endpoint MCP e può fornire risposte in streaming, negoziazione dell’autenticazione e telemetria delle azioni.
• Lato client (MCP client / agent): scopre gli strumenti disponibili, interroga le descrizioni ed esegue le chiamate usando il protocollo (pattern tipo JSON-RPC / streaming). Gli agenti trattano i server MCP come un catalogo di capacità invocabili.
• Ecosistema: MCP è pensato per essere neutrale rispetto a linguaggi e vendor — esistono SDK e implementazioni di server per più linguaggi e vendor cloud, e grandi aziende (inclusa Microsoft e altri fornitori di piattaforme) hanno aggiunto supporto MCP nel 2025.

Perché è importante adesso

• Interoperabilità: Senza MCP, ogni provider di agenti sviluppa il proprio formato “tool” e i propri flussi di auth. MCP riduce l’attrito per le imprese nell’esporre dati e capacità a molti agenti.
• Semplicità operativa: I team possono mantenere un singolo server MCP che rappresenta i propri servizi invece di decine di adattatori su misura.
• Funzionalità enterprise: MCP supporta streaming, tracing e una telemetria più prevedibile — utile per auditing e governance. Copilot Studio di Microsoft ha aggiunto supporto MCP di prima classe per rendere più semplice collegare gli agenti enterprise ai servizi interni.

MCP UI Framework (gennaio 2026)

Il 26 gennaio 2026, Anthropic ha ampliato significativamente il protocollo rilasciando il MCP UI Framework. In precedenza, MCP era puramente funzionale — permetteva all’AI di leggere dati o eseguire codice “alla cieca”. La nuova estensione consente ai server MCP di fornire interfacce grafiche interattive, simili ad app, direttamente all’interno della finestra di chat.

Per esempio, un “Jira MCP” ora non solo può recuperare i dettagli dei ticket ma anche renderizzare un mini-dashboard dentro Claude, permettendo all’utente di cliccare pulsanti per cambiare lo stato dei ticket, invece di affidarsi solo a comandi testuali.

Quali sono le principali differenze tra MCP e Skills?

Per capire quale strumento usare, è essenziale distinguere la loro architettura, portata e ambiente di esecuzione.

1. Il livello di astrazione

• MCP è infrastruttura: opera a livello di sistema. Gestisce autenticazione, trasporto di rete e definizioni di schema API. È agnostico al task; espone semplicemente capacità (ad es., “posso leggere il file X” o “posso interrogare la tabella Y”). MCP non specifica il contenuto di una Skill; specifica come servire risorse e strumenti.
• Le Skills sono logica applicativa: operano al livello cognitivo. Di alto livello, orientate al workflow. Raggruppano istruzioni, esempi e talvolta script specifici per un lavoro. Progettate per un riuso semplice negli ecosistemi centrati su Claude. Una Skill definisce la procedura operativa standard (SOP) per utilizzare l’infrastruttura.

2. Portabilità vs. specializzazione

• MCP è universale: un server MCP costruito per Postgres funziona per qualsiasi utente, qualsiasi azienda e qualsiasi client AI compatibile con MCP. È un protocollo “write once, run everywhere”.
• Le Skills sono altamente contestuali: una Skill chiamata “Write Blog Post” è altamente specifica per la voce dell’utente, le linee guida di brand e le regole di formattazione. Le Skills sono pensate per essere condivise all’interno dei team per garantire coerenza, ma raramente sono “universali” come un driver di database. By design portable — un server MCP può essere consumato da più host (Claude, Copilot Studio, agenti di terze parti) purché l’agente supporti il protocollo.

3. Sicurezza e lock-in del vendor

• Sicurezza MCP: si basa su rigorose barriere di permesso. Quando un server MCP prova ad accedere al filesystem o a Internet, l’host (Claude Desktop) chiede all’utente un’approvazione esplicita. Facile da creare per Claude e ottimizzato per il runtime di Claude; non automaticamente portabile ad altri vendor senza conversione.
• Sicurezza delle Skills: le Skills vengono eseguite interamente all’interno del sandbox conversazionale di Claude. Sono testo e istruzioni. Sebbene una Skill possa istruire Claude ad eseguire un comando pericoloso, l’esecuzione effettiva è gestita dagli strumenti MCP sottostanti, che applicano la policy di sicurezza.

Tabella di confronto

In che modo Skills e MCP si completano nei sistemi di produzione?

Se MCP fornisce la “cucina e gli ingredienti”, le Claude Skills forniscono le “ricette”.

La “ricetta” del successo

Le Skills sono istruzioni leggere e portabili che insegnano a Claude come eseguire un task specifico usando gli strumenti a cui ha accesso. Le Skills risolvono il problema della “pagina bianca”.

Anche se si dà a un’AI accesso a tutto il codice tramite MCP, non necessariamente conosce lo stile di programmazione specifico del team, come preferite scrivere i messaggi di commit o i passaggi esatti richiesti per il deploy nell’ambiente di staging. Una Skill colma questa lacuna raggruppando contesto, istruzioni e conoscenza procedurale in un pacchetto riutilizzabile.

Possono essere usati insieme Skills e MCP?

Sono fortemente complementari. Un’architettura enterprise tipica potrebbe essere:

1. Un server MCP espone risorse canoniche gestite dall’azienda (documentazione di prodotto, API interne) e strumenti sicuri.
2. Una Claude Skill fa riferimento a quelle risorse canoniche — o è progettata per chiamarle — così che la logica di workflow di Claude utilizzi i dati autorevoli dell’organizzazione via MCP.
3. Gli agenti ospitati su altre piattaforme (per esempio, Copilot Studio) possono usare lo stesso server MCP, offrendo accesso multi-modello agli stessi dati e strumenti aziendali.

In altre parole, MCP è il layer di interoperabilità e le Skills sono un layer di packaging/comportamento; insieme formano un modo robusto per distribuire capacità centralizzando governance e dati.

La vera potenza del workflow “Agentic” emerge quando si combinano MCP e Skills. Non sono mutuamente esclusivi; sono simbiotici.

Esempi di applicazione

Immagina un workflow “Customer Support Agent”:

1. Layer MCP: installi un Salesforce MCP Server (per leggere i dati dei clienti) e un Gmail MCP Server (per inviare risposte).
2. Layer Skill: scrivi una Skill refund-policy.md. Questa skill contiene la logica: “Se il cliente è con noi da >2 anni, approva automaticamente i rimborsi sotto i 50 $. Altrimenti, crea un ticket per la revisione umana.”

Senza MCP, la Skill è inutile perché non può vedere l’anzianità del cliente in Salesforce.
Senza la Skill, la connessione MCP è rischiosa — Claude potrebbe inventare una policy di rimborso o concedere rimborsi a tutti.

Il workflow sinergico

1. Richiesta utente: “Redigi una risposta a questa email arrabbiata di John Doe.”
2. Attivazione Skill: Claude rileva l’intento e carica la Skill customer-service.
3. Esecuzione MCP: La Skill istruisce Claude: “Cerca John Doe in Salesforce.” Claude usa lo strumento Salesforce MCP per recuperare i dati.
4. Applicazione della logica: La Skill analizza i dati recuperati in base alle regole interne (ad es., “John è un VIP”).
5. Azione: La Skill istruisce Claude a usare lo strumento Gmail MCP per redigere una risposta usando il “VIP Apology Template”.

Come implementare una Skill semplice e un server MCP

Esempio di codice: configurare un server MCP

I server MCP sono tipicamente configurati in un file JSON. Ecco come uno sviluppatore collega un database SQLite locale 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"
      }
    }
  }
}

In questa configurazione, l’AI ottiene accesso diretto alla “cucina” — gli ingredienti grezzi (dati) e gli utensili (strumenti) necessari per svolgere il lavoro.

Struttura di una Skill

Le Skills sono definite usando semplici file Markdown, spesso con una convenzione di nome SKILL.md. Usano un mix di istruzioni in linguaggio naturale e comandi specifici.

Ecco come potrebbe apparire un review-skill.md. Questa skill insegna a Claude come revisionare una Pull Request secondo linee guida aziendali rigorose.

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]

Scoperta MCP + chiamata di un wrapper di Claude Skill

Di seguito un flusso concettuale: il tuo servizio espone uno strumento via MCP; il tuo team ops pubblica anche un leggero wrapper Skill in Claude che chiama l’endpoint MCP. Questo mostra l’interoperabilità: strumento agent-neutral + wrapper UX specifico del vendor.

# 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.

Questo pattern significa che puoi supportare più agenti (Claude, Copilot e altri) che chiamano gli stessi servizi backend tramite MCP, permettendo ai vendor di avvolgere quelle capacità in Skills o connettori rifiniti.

Perché l’aggiornamento di gennaio 2026 è importante?

L’introduzione del MCP UI Framework (26 gennaio 2026) cambia radicalmente l’equazione delle “Skills”. In precedenza, le Skills erano limitate all’output testuale. Se una Skill necessitava di input utente (ad es., “Seleziona quale riga di database aggiornare”), doveva ricorrere a un botta e risposta testuale scomodo.

Con il nuovo aggiornamento, una Skill può ora attivare un componente UI ricco fornito dal server MCP.

• Workflow precedente: la Skill chiede, “Ho trovato 3 utenti chiamati ‘Smith’, quale vuoi? 1, 2 o 3?”
• Nuovo workflow: la Skill fa sì che il server MCP renderizzi una “User Selection Card” verificata con foto profilo e stato attivo. L’utente clicca su uno, e la Skill procede.

Questo sfuma il confine tra un “chatbot” e una vera e propria “applicazione software”, trasformando di fatto Claude in un sistema operativo in cui MCP è il layer dei driver e le Skills sono le applicazioni.

Qual è più importante — Skills o MCP?

Sono entrambi importanti — ma per ragioni diverse. MCP è l’impianto idraulico che dà portata agli agenti; le Skills sono i playbook che rendono gli output degli agenti affidabili, auditabili e sicuri. Per sistemi agentici di livello produttivo serviranno quasi sempre entrambi: MCP per esporre dati e azioni, Skills per definire come l’agente debba usarli. L’imperativo critico per i team oggi è trattare entrambi come artefatti ingegneristici di prima classe con ownership chiara, suite di test e revisioni di sicurezza.

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