Claude Skills vs MCP: 에이전트형 아키텍처에 대한 2026년 가이드

지난 6개월 동안 AI 에이전트 아키텍처의 지형은 대대적인 변화를 겪었습니다. 2025년 말의 Claude Skills 도입과 Model Context Protocol (MCP) 생태계의 폭발적 성장—어제 발표된 새로운 MCP UI Framework로 정점에 이르며—개발자들은 이제 중대한 아키텍처적 결정을 마주하고 있습니다.

두 기술 모두 Claude 3.5 Sonnet과 Opus 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 능력을 확장하려는 목표를 갖지만, 해결하려는 문제는 근본적으로 다릅니다. 이 글은 현대 AI 개발의 두 기둥에 대한 차이점, 시너지, 구현 세부사항을 심층 분석합니다.

Claude Skills란 무엇이며 어떻게 작동하나요?

짧은 답변: Claude Skills는 작업에 특화된 동작이 필요할 때(예: “이 보고서를 우리 법무 템플릿으로 포맷해”, “이 매크로로 Excel을 조작해”, “브랜드 보이스 규칙을 적용해”) Claude 에이전트가 로드할 수 있는 지시문, 템플릿, 스크립트, 리소스의 패키지형 재사용 번들입니다. Skills는 특수화된 로직과 코퍼스를 어시스턴트 가까이에 두어 Claude가 복잡하고 반복 가능한 워크플로를 매번 프롬프트를 재발명하지 않고 수행할 수 있게 합니다.

Claude Skills는 (실무에서) 어떻게 구현되나요?

Anthropic의 모델에서 하나의 Skill은 다음으로 구성될 수 있습니다:

입력, 출력, 호출 조건, 권한을 설명하는 매니페스트
비즈니스 로직을 구현하는 코드 스니펫 또는 서버 측 핸들러
선택 사항으로, 동작과 가드레일을 설명하는 개발자 작성 지침(markdown)

Skill은 사실상 코드화된 워크플로 또는 모범 사례 집합으로, 사용자의 프로젝트 환경(일반적으로 .claude/skills 폴더)에 존재합니다. 실무적으로, Skill은 Claude가 Skill 설명에 부합하는 작업을 감지하면 자동으로 트리거되거나 사용자에 의해 명시적으로 호출될 수 있습니다(예: UI 버튼, GitHub 플로우의 슬래시 명령). 일부 Skill은 “내장”되어 Anthropic이 유지 관리하며, 다른 Skill은 공개 또는 엔터프라이즈 리포지토리에 존재하고 Claude 인스턴스에 로드됩니다.

누가 Skill을 작성하고 어디서 실행되나요?

작성: 제품팀, 지식 관리자, 기술 친화적인 비즈니스 사용자가 가이드형 UI와 버전 관리를 통해 Skill을 작성할 수 있습니다.
실행: Skill은 통제된 Claude 런타임(데스크톱, 클라우드, 또는 API 통합을 통해) 내부에서 실행되거나 Claude Code(개발자 지향 도구)를 통해 노출될 수 있습니다. Anthropic은 비개발자도 Skill을 만들 수 있도록 위치시키면서, 개발자는 버전과 CI/CD를 관리할 수 있게 합니다.

Model Context Protocol(MCP)이란 무엇이며 왜 중요한가요?

짧은 답변: MCP(Model Context Protocol)는 AI 에이전트가 외부 서비스를 표준 방식으로 발견하고 호출할 수 있도록 툴, 데이터 소스, 문맥적 능력을 기술하고 노출하는 오픈 프로토콜입니다. 맞춤형 통합을 줄이고 여러 에이전트 플랫폼이 동일한 툴/데이터 집합에 상호 운용적으로 접근할 수 있게 하는 표준화된 브리지(“AI 에이전트의 USB-C”)라 할 수 있습니다.

MCP의 작동 방식

서버 측(MCP 서버): 사용 가능한 툴, API, 데이터 엔드포인트의 정형 스키마를 노출합니다. MCP 엔드포인트를 구현하고, 스트리밍 응답, 인증 협상, 액션 텔레메트리를 제공할 수 있습니다.
클라이언트 측(MCP 클라이언트/에이전트): 사용 가능한 툴을 발견하고, 설명을 조회하며, 프로토콜(유사 JSON-RPC 패턴/스트리밍)을 사용해 호출을 수행합니다. 에이전트는 MCP 서버를 호출 가능한 능력의 카탈로그처럼 취급합니다.
생태계: MCP는 언어 및 벤더에 중립적입니다 — 여러 언어와 클라우드 벤더용 SDK와 서버 구현이 존재하며, 주요 기업(마이크로소프트 및 다른 플랫폼 벤더 포함)이 2025년에 MCP 지원을 추가했습니다.

지금 중요한 이유

상호운용성: MCP가 없다면 각 에이전트 제공자가 각자의 “툴” 형식과 인증 흐름을 개발합니다. MCP는 엔터프라이즈가 다수의 에이전트에 데이터와 능력을 노출하는 데 필요한 마찰을 낮춥니다.
운영 단순성: 팀은 수십 개의 맞춤 어댑터 대신 자사 서비스를 대표하는 단일 MCP 서버를 유지 관리할 수 있습니다.
엔터프라이즈 기능: MCP는 스트리밍, 트레이싱, 보다 예측 가능한 텔레메트리를 지원하여 감사를 위한 유용한 거버넌스를 제공합니다. Microsoft의 Copilot Studio는 엔터프라이즈 에이전트를 내부 서비스에 더 쉽게 연결하기 위해 MCP를 일류 수준으로 지원합니다.

MCP UI Framework(2026년 1월)

2026년 1월 26일, Anthropic은 MCP UI Framework를 출시하며 프로토콜을 크게 확장했습니다. 이전의 MCP는 순수 기능적이었고—AI가 데이터를 읽거나 코드를 눈가림으로 실행할 수 있도록 했습니다. 새로운 확장은 MCP 서버가 대화창 내에서 직접 인터랙티브하고 앱 같은 그래픽 인터페이스를 제공하도록 허용합니다.

예를 들어, “Jira MCP”는 이제 티켓 상세를 가져올 뿐 아니라 Claude 내부에 미니 대시보드를 렌더링해 사용자가 버튼을 클릭해 티켓 상태를 전환할 수 있게 합니다. 더 이상 텍스트 명령에만 의존하지 않아도 됩니다.

MCP와 Skills의 주요 차이점은 무엇인가요?

어떤 도구를 선택할지 이해하려면 아키텍처, 범위, 실행 환경의 차이를 구분하는 것이 중요합니다.

1. 추상화의 계층

MCP는 인프라: 시스템 계층에서 작동합니다. 인증, 네트워크 전송, API 스키마 정의를 처리합니다. 작업에 대해 중립적이며, 단지 능력을 노출합니다(예: “파일 X를 읽을 수 있다” 또는 “테이블 Y를 조회할 수 있다”). MCP는 Skill의 내용을 지정하지 않고, 리소스와 툴을 어떻게 제공할지를 지정합니다.
Skills는 애플리케이션 로직: 인지 계층에서 작동합니다. 고수준, 워크플로 지향적입니다. 특정 업무에 맞춘 지침, 예시, 때로는 스크립트를 번들링합니다. Claude 중심 생태계에서 간편 재사용을 위해 설계되었습니다. Skill은 인프라를 활용하는 표준 운영 절차(SOP)를 정의합니다.

2. 이식성 vs. 특수화

MCP는 범용: Postgres용 MCP 서버는 사용자, 회사, MCP 호환 AI 클라이언트에 관계없이 작동합니다. “한 번 작성하면 어디서나 실행”되는 프로토콜입니다.
Skills는 매우 문맥적: “Write Blog Post”라는 Skill은 사용자의 보이스, 브랜드 가이드라인, 포맷 규칙에 매우 특화됩니다. Skill은 팀 내에서 일관성을 강제하기 위해 공유되도록 설계되었지만, 데이터베이스 드라이버처럼 “범용적”인 경우는 드뭅니다. 설계상 이식 가능 — MCP 서버는 에이전트가 프로토콜을 지원하는 한 여러 호스트(Claude, Copilot Studio, 서드파티 에이전트)에 의해 소비될 수 있습니다.

3. 보안과 벤더 종속

MCP 보안: 엄격한 권한 게이트에 의존합니다. MCP 서버가 파일 시스템이나 인터넷에 접근하려고 하면 호스트(Claude Desktop)는 사용자에게 명시적 승인을 요청합니다. Claude에 작성하기 쉽고 Claude의 런타임에 최적화되어 있으며; 변환 없이 다른 벤더에 자동으로 이식되지는 않습니다.
Skills 보안: Skills는 전적으로 Claude의 대화 샌드박스 내에서 실행됩니다. 텍스트와 지침입니다. Skill이 위험한 명령 실행을 지시할 수는 있지만, 실제 실행은 기본 MCP 툴이 처리하며 보안 정책을 집행합니다.

비교 표

Feature	Model Context Protocol (MCP)	Claude Skills
Primary Analogy	The Kitchen (Tools & Ingredients)	The Recipe (Instructions & Workflow)
Main Function	Connectivity & Data Access	Orchestration & Procedure
File Format	JSON / Python / TypeScript (Server)	Markdown / YAML (Instruction)
Scope	System-level (Files, APIs, DBs)	User-level (Tasks, Styles, SOPs)
Interactivity	UI Framework (New in Jan 2026)	Chat-based interaction
Execution	External Process (Local or Remote)	In-Context (Prompt Engineering)

프로덕션 시스템에서 Skills와 MCP는 어떻게 서로를 보완하나요?

MCP가 “주방과 재료”를 제공한다면, Claude Skills는 “레시피”를 제공합니다.

성공을 위한 “레시피”

Skills는 Claude가 접근 가능한 툴을 사용해 특정 작업을 수행하는 방법을 가르치는 경량, 이식 가능한 지침입니다. Skills는 “백지 상태” 문제를 해결합니다.

AI에 MCP를 통해 코드베이스 전체 접근 권한을 제공하더라도, 팀의 특정 코딩 스타일, 커밋 메시지를 작성하는 선호 방식, 스테이징 환경에 배포하는 정확한 단계 등을 자동으로 알지는 못합니다. Skill은 맥락, 지침, 절차적 지식을 재사용 가능한 패키지로 묶어 이 격차를 메웁니다.

Skills와 MCP를 함께 사용할 수 있나요?

둘은 압도적으로 상호 보완적입니다. 전형적인 엔터프라이즈 아키텍처는 다음과 같을 수 있습니다:

MCP 서버가 표준화된 엔터프라이즈 관리 리소스(제품 문서, 내부 API)와 보안 툴을 노출합니다.
Claude Skill이 그 표준 리소스를 참조하거나 호출하도록 작성되어 Claude의 워크플로 로직이 MCP를 통해 조직의 신뢰할 수 있는 데이터를 사용합니다.
다른 플랫폼에 호스팅된 에이전트(예: Copilot Studio)도 같은 MCP 서버를 사용할 수 있어, 동일한 기업 데이터와 툴에 다중 모델 접근을 제공합니다.

즉, MCP는 상호운용성 계층이고 Skills는 패키징/동작 계층입니다; 함께 사용하면 역량을 배포하는 동시에 거버넌스와 데이터를 중앙화하는 강력한 방법을 형성합니다.

“에이전틱” 워크플로의 진정한 힘은 MCP와 Skills를 결합할 때 나타납니다. 둘은 상호 배타적이지 않고, 공생적입니다.

애플리케이션 예시

“고객 지원 에이전트” 워크플로를 상상해 봅시다:

MCP 계층: Salesforce MCP Server(고객 데이터 조회)와 Gmail MCP Server(답장 전송)를 설치합니다.
Skill 계층: refund-policy.md Skill을 작성합니다. 이 Skill은 다음 로직을 포함합니다: “고객이 2년 이상 이용했다면 $50 이하 환불을 자동 승인. 그렇지 않으면 사람 검토 티켓을 초안 작성.”

MCP 없이는 Skill이 무용지물입니다. Salesforce에서 고객의 이용 기간을 볼 수 없기 때문입니다.
Skill 없이는 MCP 연결이 위험합니다 — Claude가 환불 정책을 환상하거나 모든 사람에게 환불을 승인할 수 있습니다.

시너지를 내는 워크플로

사용자 질의: “John Doe의 화난 이메일에 대한 답장을 초안 작성해줘.”
Skill 활성화: Claude가 의도를 감지하고 customer-service Skill을 로드합니다.
MCP 실행: Skill이 “Salesforce에서 John Doe를 조회하라”고 지시합니다. Claude는 Salesforce MCP 툴을 사용해 데이터를 가져옵니다.
로직 적용: Skill이 가져온 데이터를 내부 규칙(예: “John은 VIP”)에 따라 분석합니다.
액션: Skill이 Gmail MCP 툴을 사용해 “VIP Apology Template”으로 답장을 초안 작성하도록 Claude에 지시합니다.

간단한 Skill과 MCP 서버를 구현하는 방법

코드 예시: MCP 서버 구성

MCP 서버는 일반적으로 JSON 파일로 구성합니다. 다음은 개발자가 로컬 SQLite 데이터베이스를 MCP를 사용해 Claude에 연결하는 방법입니다:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

이 구성에서 AI는 “주방”에 직접 접근합니다 — 일을 수행하는 데 필요한 원재료(데이터)와 도구(툴)입니다.

Skill의 구조

Skill은 종종 SKILL.md 네이밍 컨벤션을 사용하는 간단한 Markdown 파일로 정의됩니다. 자연어 지침과 특정 명령을 혼합하여 활용합니다.

다음은 review-skill.md가 어떻게 보일지의 예입니다. 이 Skill은 Claude에게 엄격한 회사 가이드라인에 따라 Pull Request를 리뷰하는 방법을 가르칩니다.

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 디스커버리 + Claude Skill 래퍼 호출

아래는 개념적 흐름입니다: 서비스가 MCP를 통해 툴을 노출하고; 운영팀이 MCP 엔드포인트를 호출하는 경량 Skill 래퍼를 Claude에 게시합니다. 이는 상호운용성을 보여줍니다: 에이전트 중립 툴 + 벤더별 UX 래퍼.

# 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.

이 패턴은 여러 에이전트(Claude, Copilot, 기타)가 MCP를 통해 동일한 백엔드 서비스를 호출하도록 지원하면서, 각 벤더가 해당 능력을 세련된 Skill이나 커넥터로 감싸도록 허용합니다.

2026년 1월 업데이트가 왜 중요한가요?

MCP UI Framework(2026년 1월 26일)의 도입은 “Skills” 방정식을 근본적으로 변화시킵니다. 이전에는 Skill이 텍스트 출력에 한정되었습니다. Skill이 사용자 입력이 필요할 경우(예: “수정할 데이터베이스 행을 선택하세요”), 어설픈 텍스트 기반 주고받기가 되어야 했습니다.

새 업데이트로, Skill은 이제 MCP 서버가 제공하는 리치 UI 컴포넌트를 트리거할 수 있습니다.

이전 워크플로: Skill이 묻습니다, “이름이 ‘Smith’인 사용자를 3명 찾았습니다. 어느 사용자를 원하나요? 1, 2, 또는 3?”
새로운 워크플로: Skill이 MCP 서버를 트리거해 프로필 사진과 활성 상태가 포함된 검증된 “User Selection Card”를 렌더링합니다. 사용자가 하나를 클릭하면 Skill이 진행합니다.

이는 “챗봇”과 완전한 “소프트웨어 애플리케이션”의 경계를 모호하게 하며, 실질적으로 Claude를 운영 체제처럼 만들고 MCP는 드라이버 계층, Skills는 애플리케이션이 됩니다.

그래서 무엇이 더 중요한가요 — Skills인가 MCP인가?

둘 다 중요합니다 — 하지만 이유가 다릅니다. MCP는 에이전트의 닿을 수 있는 범위를 넓히는 배관이고; Skills는 에이전트 출력을 신뢰 가능, 감사를 위한 기록 가능, 안전하게 만드는 플레이북입니다. 프로덕션급 에이전틱 시스템에서는 거의 항상 둘 다 필요합니다: 데이터를 노출하고 액션을 제공하는 MCP, 에이전트가 그것들을 어떻게 사용할지 정의하는 Skills. 오늘날 팀의 핵심 과제는 둘을 명확한 소유권, 테스트 슈트, 보안 검토를 갖춘 일류 엔지니어링 산출물로 취급하는 것입니다.

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