Claude Skills vs MCP: エージェント型アーキテクチャへの2026年ガイド

CometAPI
AnnaJan 27, 2026
Claude Skills vs MCP: エージェント型アーキテクチャへの2026年ガイド

過去6カ月で、AIエージェントのアーキテクチャの風景は劇的に変化しました。2025年末のClaude Skillsの導入と、Model Context Protocol (MCP)の巨大なエコシステム拡大—そして昨日発表された新しいMCP UI Framework—によって、開発者は今、重要なアーキテクチャ上の選択に直面しています。

両技術はClaude 3.5 SonnetやOpusのような大規模言語モデル（LLM）の能力を拡張することを目指していますが、根本的に異なる問題を解決します。本稿では、現代のAI開発を支えるこの二つの柱の違い、相乗効果、実装の詳細について掘り下げます。

Claude Skillsとは何で、どのように機能するのか？

短い答え： Claude Skillsは、タスクに特殊な振る舞いが必要なときにClaudeエージェントがロードできる、指示、テンプレート、スクリプト、リソースのパッケージ化された再利用可能な束です（例：「このレポートを法務テンプレートに合わせて整形」「これらのマクロでExcelを操作」「ブランドボイス規則を適用」）。スキルは専門的なロジックやコーパスをアシスタントの近くに保持し、毎回プロンプトを作り直さずに、複雑で反復可能なワークフローをClaudeが実行できるようにします。

Claude Skillsは（実際には）どう実装されるのか？

Anthropicのモデルでは、スキルは次の要素から構成され得ます：

  • 入力・出力・呼び出し条件・権限を記述するマニフェスト
  • 業務ロジックを実装するコード断片またはサーバー側ハンドラー
  • 行動とガードレールを説明する、開発者作成のオプションの指示（markdown）

スキルは本質的に、ユーザーのプロジェクト環境（通常は.claude/skillsフォルダ）に存在する定型化されたワークフローやベストプラクティスの集合です。実務的には、スキルはClaudeがスキルの説明に合致するタスクを検出したときに自動的にトリガーされるか、ユーザーが明示的に呼び出すことができます（例：UIボタン、GitHubフローのスラッシュコマンド）。一部のスキルはAnthropicによる「組み込み」であり、その他はパブリックまたはエンタープライズのリポジトリにあり、Claudeインスタンスに読み込まれます。

誰がスキルを書くのか、そしてどこで実行されるのか？

  • 作成： プロダクトチーム、ナレッジマネージャー、技術志向のビジネスユーザーが、ガイド付きUIとバージョン管理を用いてスキルを作成できます。
  • 実行： スキルは管理されたClaudeランタイム（デスクトップ、クラウド、またはAPI連携経由）内で実行されるか、Claude Code（開発者向けツール）を通じて提供されます。Anthropicは、非開発者がスキルを作成できる一方で、開発者がバージョンやCI/CDを管理できるように位置付けています。

Model Context Protocol (MCP)とは何で、なぜ重要なのか？

短い答え： MCP（Model Context Protocol）は、AIエージェントが外部サービスを標準的な方法で「発見」し「呼び出す」ことができるように、ツール、データソース、コンテキスト能力を記述・公開するためのオープンなプロトコルです。事実上、ベスポークな統合を減らし、複数のエージェントプラットフォームが同じツール/データセットに相互運用的にアクセスできるようにする標準化された橋（「AIエージェントのためのUSB-C」）です。

MCPの仕組み

  • サーバー側（MCP server）： 利用可能なツール、API、データエンドポイントの正式なスキーマを公開します。MCPエンドポイントを実装し、ストリーミング応答、認証ネゴシエーション、アクションのテレメトリーを提供する場合があります。
  • クライアント側（MCP client / agent）： 利用可能なツールを発見し、説明を照会し、プロトコル（JSON-RPCに類似したパターン／ストリーミング）を用いて呼び出しを行います。エージェントはMCPサーバーを、呼び出せる能力のカタログとして扱います。
  • エコシステム： MCPは言語・ベンダー中立を意図しており、複数の言語とクラウドベンダー向けにSDKやサーバー実装が存在し、主要企業（Microsoftを含むプラットフォームベンダー）が2025年にMCPサポートを追加しました。

今重要な理由

  • 相互運用性： MCPがなければ、各エージェント提供者が独自の「ツール」形式と認証フローを開発します。MCPは、エンタープライズが多数のエージェントにデータと能力を公開するための摩擦を低減します。
  • 運用の簡素化： チームは、何十もの個別アダプターではなく、自社サービスを表現する単一のMCPサーバーを保守できます。
  • エンタープライズ機能： MCPはストリーミング、トレーシング、より予測可能なテレメトリーをサポートし、監査やガバナンスに有用です。MicrosoftのCopilot Studioは、内部サービスへのエンタープライズエージェントの接続を容易にするため、MCPのファーストクラスサポートを追加しました。

MCP UI Framework（2026年1月）

2026年1月26日、AnthropicはMCP UI Frameworkをリリースすることでプロトコルを大幅に拡張しました。以前のMCPは純粋に機能的で—AIがデータを読み取ったりコードを盲目的に実行したりすることを可能にするだけでした。新しい拡張により、MCPサーバーはチャットウィンドウ内で直接、インタラクティブなアプリのようなグラフィカルインターフェースを提供できるようになりました。

例えば、「Jira MCP」はチケット詳細の取得だけでなく、Claude内にミニダッシュボードをレンダリングし、テキストコマンドだけに頼るのではなく、ユーザーがチケットのステート遷移ボタンをクリックできるようになります。

MCPとSkillsの主な違いは何か？

どちらのツールを選ぶべきかを理解するには、そのアーキテクチャ、スコープ、実行環境を区別することが不可欠です。

1. 抽象化レイヤー

  • MCPはインフラ： システム層で動作します。認証、ネットワーク伝送、APIスキーマ定義を扱います。タスクに依存せず、単に能力を公開します（例：「ファイルXを読める」「テーブルYをクエリできる」）。MCPはスキルの内容を規定しません。資源やツールを「どのように提供するか」を規定します。
  • Skillsはアプリケーションロジック： 認知レイヤーで動作します。高レベルでワークフロー志向。特定の作業に固有の指示、例、場合によってはスクリプトを束ね、Claudeファーストなエコシステム内で簡便に再利用できるよう設計されています。スキルは、インフラを活用するための標準作業手順（SOP）を定義します。

2. 移植性 vs. 特化

  • MCPはユニバーサル： Postgres向けに構築されたMCPサーバーは、あらゆるユーザー、あらゆる企業、あらゆるMCP準拠のAIクライアントで機能します。「一度書けばどこでも動く」プロトコルです。
  • Skillsは高度に文脈依存： 「Write Blog Post」というスキルは、ユーザーのボイス、ブランドガイドライン、書式ルールに極めて特化しています。スキルはチーム内で共有され、一貫性を担保することを意図していますが、データベースドライバーのように「ユニバーサル」であることはまれです。設計上ポータブル—MCPサーバーは、エージェントがプロトコルをサポートしている限り、複数のホスト（Claude、Copilot Studio、サードパーティのエージェント）から消費可能です。

3. セキュリティとベンダーロックイン

  • MCPのセキュリティ： 厳格な許可ゲートに依存します。MCPサーバーがファイルシステムやインターネットへアクセスしようとすると、ホスト（Claude Desktop）がユーザーに明示的な承認を求めます。Claude向けの作成が容易でClaudeのランタイムに最適化されていますが、変換なしに他ベンダーへ自動的に移植できるわけではありません。
  • Skillsのセキュリティ： スキルは完全にClaudeの会話サンドボックス内で動作します。テキストと指示です。スキルが危険なコマンドの実行をClaudeに指示し得る一方で、実際の実行は基盤のMCPツールが行い、セキュリティポリシーを強制します。

比較表

FeatureModel Context Protocol (MCP)Claude Skills
Primary Analogyキッチン（道具と材料）レシピ（指示とワークフロー）
Main Function接続性とデータアクセスオーケストレーションと手順
File FormatJSON / Python / TypeScript（サーバー）Markdown / YAML（指示）
Scopeシステムレベル（ファイル、API、DB）ユーザーレベル（タスク、スタイル、SOP）
InteractivityUI Framework（2026年1月新機能）チャットベースのインタラクション
Execution外部プロセス（ローカルまたはリモート）コンテキスト内（プロンプトエンジニアリング）

本番システムでSkillsとMCPはどのように補完し合うのか？

MCPが「キッチンと材料」を提供するなら、Claude Skillsは「レシピ」を提供します。

成功の「レシピ」

スキルは、利用可能なツールを用いて特定のタスクをどのように実行するかをClaudeに教える、軽量でポータブルな指示です。スキルは「白紙状態」問題を解決します。

AIにMCP経由でコードベース全体へのアクセスを与えたとしても、必ずしもあなたのチームの特定のコーディングスタイル、好むコミットメッセージの書き方、ステージング環境へデプロイするための正確な手順を理解しているわけではありません。スキルは、コンテキスト、指示、手続き知識を再利用可能なパッケージにまとめることで、このギャップを橋渡しします。

SkillsとMCPは一緒に使えるのか？

両者は圧倒的に相補的です。典型的なエンタープライズアーキテクチャは次のようになります：

  1. MCPレイヤー： Salesforce MCP Server（顧客データの読み取り）とGmail MCP Server（返信の送信）など、企業管理の正準なリソースと安全なツールを公開します。
  2. スキルレイヤー： Claude Skillがそれらの正準リソースを参照—あるいは呼び出すように作成され—、ClaudeのワークフローロジックがMCP経由で組織の権威あるデータを使用します。
  3. 他のプラットフォーム上でホストされるエージェント（例えばCopilot Studio）も同じMCPサーバーを利用でき、複数のモデルが同一の社内データとツールへアクセスできます。

言い換えれば、MCPは相互運用のレイヤーであり、Skillsはパッケージング／行動のレイヤーです。両者を組み合わせることで、ガバナンスとデータを中央集権化しながら能力を配布する堅牢な方法となります。

「エージェント的」ワークフローの真の力は、MCPとSkillsを組み合わせたときに現れます。両者は相互排他的ではなく、共生的です。

アプリケーション例

「Customer Support Agent」ワークフローを想像してください：

  1. MCPレイヤー： Salesforce MCP Server（顧客データの読み取り）とGmail MCP Server（返信の送信）をインストールします。
  2. スキルレイヤー： refund-policy.mdスキルを作成します。このスキルには次のロジックが含まれます：「顧客が2年以上の継続利用なら、50ドル未満の返金を自動承認。そうでなければ、人間のレビュー用チケットを起票。」

MCPがなければ、Salesforceの在籍期間を確認できないためスキルは無力です。
スキルがなければ、MCP接続は危険です—Claudeが返金ポリシーを幻覚したり、全員に返金したりする可能性があります。

相乗的なワークフロー

  1. ユーザーの問い合わせ： 「John Doeからの怒りのメールに返信を下書きして。」
  2. スキルの起動： Claudeが意図を検出し、customer-serviceスキルを読み込みます。
  3. MCPの実行： スキルがClaudeに「SalesforceでJohn Doeを検索」と指示。ClaudeはSalesforce MCPツールを使ってデータを取得します。
  4. ロジック適用： スキルが取得したデータを内部ルールに照らして分析（例：「JohnはVIP」）。
  5. アクション： スキルがClaudeにGmail MCPツールを使って「VIP Apology Template」で返信の下書きを作成するよう指示します。

シンプルなスキルとMCPサーバーの実装方法

コード例：MCPサーバーの設定

MCPサーバーは通常、JSONファイルで構成されます。開発者がローカルのSQLiteデータベースをMCPを使ってClaudeに接続する方法は以下の通りです：

{
  "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"
      }
    }
  }
}

この構成では、AIが「キッチン」—仕事に必要な生の材料（データ）と道具（ツール）—へ直接アクセスできるようになります。

スキルの構造

スキルはシンプルなMarkdownファイルで定義され、SKILL.mdという命名規約が用いられることがよくあります。自然言語の指示と特定のコマンドの組み合わせを活用します。

こちらはreview-skill.mdの例です。このスキルは、厳格な社内ガイドラインに基づいてPull Requestのレビュー方法をClaudeに教えます。

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のディスカバリー＋Claude Skillラッパーの呼び出し

以下は概念的なフローです：あなたのサービスがMCP経由でツールを公開し、オペレーションチームがClaudeでMCPエンドポイントを呼び出す軽量なスキルラッパーを公開します。これは相互運用性を示します：エージェント非依存のツール＋ベンダー固有のUXラッパー。

# 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.

このパターンにより、複数のエージェント（Claude、Copilot、その他）がMCPを通じて同じバックエンドサービスを呼び出しつつ、ベンダーはそれらの能力を洗練されたSkillsやコネクタに包んで提供できます。

2026年1月のアップデートはなぜ重要なのか？

MCP UI Framework（2026年1月26日）の導入は、「Skills」の方程式を根本的に変えます。以前は、スキルはテキスト出力に限定されていました。スキルがユーザー入力を必要とする場合（例：「更新するデータベース行を選択してください」）、ぎこちないテキストベースのやり取りに頼らざるを得ませんでした。

新しいアップデートにより、スキルはMCPサーバーが提供するリッチなUIコンポーネントをトリガーできるようになりました。

  • 従来のワークフロー： スキルが尋ねます。「『Smith』という名前のユーザーを3人見つけました。どれにしますか？1、2、3？」
  • 新しいワークフロー： スキルがMCPサーバーに、プロフィール写真とアクティブステータスを備えた検証済みの「User Selection Card」をレンダリングさせます。ユーザーが1つをクリックすると、スキルが続行します。

これは「チャットボット」と本格的な「ソフトウェアアプリケーション」の境界を曖昧にし、MCPがドライバ層、Skillsがアプリケーションである、事実上Claudeをオペレーティングシステムへと変えます。

では、より重要なのは—SkillsかMCPか？

両方とも重要です—ただし理由が異なります。MCPはエージェントの到達範囲を与える配管であり、Skillsはエージェントの出力を信頼でき、監査可能で、安全なものにするプレイブックです。本番級のエージェントシステムでは、ほぼ常に両方が必要になります：MCPはデータとアクションを公開し、Skillsはエージェントがそれらを「どのように」使うべきかを定義します。今日のチームにとっての重要な命題は、両者を明確なオーナーシップ、テストスイート、セキュリティレビューを備えた一級のエンジニアリング成果物として扱うことです。

Skillsの利用準備はできていますか？CometAPIは、CometAPI経由でClaude skillsを利用できるClaude Code CLIを提供しており、コスト削減に役立ちます。詳しい手順はAPI guideをご参照ください。

開発者はClaude Opus 4.5 APIなどにCometAPI経由でアクセスできます。始めるには、Playgroundでモデルの機能を試し、詳しい手順はAPI guideをご参照ください。アクセス前に、CometAPIにログインしてAPIキーを取得していることを確認してください。CometAPIは、公式価格よりはるかに低価格で統合を支援します。

Ready to Go?→ Free trial of Claude code and skills

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