Claude Skills vs MCP: 2026-guiden til agentbasert arkitektur

Landskapet for AI-agentarkitektur har gjennomgått en dramatisk endring de siste seks månedene. Med introduksjonen av Claude Skills sent i 2025 og den massive økosystemveksten til Model Context Protocol (MCP) — avrundet av gårsdagens kunngjøring av det nye MCP UI Framework — står utviklere nå overfor et avgjørende arkitekturvalg.

Selv om begge teknologiene tar sikte på å utvide kapasiteten til store språkmodeller (LLMs) som Claude 3.5 Sonnet og Opus, løser de fundamentalt forskjellige problemer. Denne artikkelen gir en dyptgående analyse av forskjellene, synergiene og implementeringsdetaljene for disse to pilarene i moderne AI-utvikling.

Hva er Claude Skills og hvordan fungerer de?

Kort svar: Claude Skills er pakkede, gjenbrukbare bunter av instruksjoner, maler, skript og ressurser som en Claude-agent kan laste når en oppgave trenger spesialisert atferd (f.eks. «formater denne rapporten til vår juridiske mal», «operer Excel med disse makroene» eller «bruk regler for merkevarens tone»). Skills holder spesialisert logikk og korpora nær assistenten slik at Claude kan utføre komplekse, repeterbare arbeidsflyter uten å finne opp prompten på nytt hver gang.

Hvordan implementeres Claude Skills (i praksis)?

I Anthropics modell kan en Skill bestå av:

• Et manifest som beskriver input, output, aktiveringsbetingelser og tillatelser.
• En kodebit eller en server-side handler som implementerer forretningslogikken.
• Valgfrie, utviklerskrevne instruksjoner (markdown) som beskriver atferd og rammer.

En Skill er i bunn og grunn en kodifisert arbeidsflyt eller et sett med beste praksis som lever i brukerens prosjektmiljø (typisk en .claude/skills-mappe). I praksis kan Skills trigges automatisk når Claude oppdager en oppgave som passer beskrivelsen, eller kalles eksplisitt av brukeren (f.eks. en UI-knapp eller en slash-kommando i en GitHub-flyt). Noen Skills er «innebygde» og vedlikeholdes av Anthropic, mens andre ligger i offentlige eller bedriftsrepoer og lastes inn i en Claude-instans.

Hvem skriver Skills og hvor kjøres de?

• Opprettelse: produktteam, kunnskapsforvaltere eller teknisk anlagte forretningsbrukere kan lage Skills ved hjelp av veiledede grensesnitt og versjonskontroll.
• Kjøring: Skills kan kjøres i et kontrollert Claude-runtime (desktop, sky eller via API-integrasjoner) eller overflates gjennom Claude Code (utviklerverktøy). Anthropic posisjonerer Skills slik at ikke-utviklere kan skape dem, mens utviklere kan styre versjoner og CI/CD.

Hva er Model Context Protocol (MCP) og hvorfor er det viktig?

Kort svar: MCP (Model Context Protocol) er en åpen protokoll for å beskrive og eksponere verktøy, datakilder og kontekstuelle kapabiliteter for AI-agenter slik at de kan oppdage og kalle eksterne tjenester på en standardisert måte. Det er i praksis en standardisert bro («USB-C for AI-agenter») som reduserer skreddersydde integrasjoner og gjør det mulig for flere agentplattformer å interoperabelt få tilgang til samme sett med verktøy/data.

Hvordan MCP fungerer

• Serversiden (MCP-server): eksponerer et formelt skjema over tilgjengelige verktøy, API-er og datainnpunkter. Den implementerer MCP-endepunkter og kan tilby strømmende svar, autentiseringsforhandling og handlingstelemetri.
• Klientsiden (MCP-klient / agent): oppdager tilgjengelige verktøy, henter beskrivelser og utfører kall ved å bruke protokollen (JSON-RPC-lignende mønstre / streaming). Agenter behandler MCP-servere som et katalog over kapabiliteter de kan påkalle.
• Økosystem: MCP er ment å være språk- og leverandørnøytral — SDK-er og serverimplementasjoner finnes for flere språk og skyleverandører, og store selskaper (inkludert Microsoft og andre plattformleverandører) la til MCP-støtte i 2025.

Hvorfor det er viktig nå

• Interoperabilitet: Uten MCP utvikler hver agentleverandør sine egne «verktøy»-formater og auth-flyter. MCP senker friksjonen for virksomheter som vil eksponere data og kapabiliteter for mange agenter.
• Operasjonell enkelhet: Team kan vedlikeholde én MCP-server som representerer tjenestene deres, i stedet for dusinvis av skreddersydde adaptere.
• Bedriftsfunksjoner: MCP støtter streaming, sporing og mer forutsigbar telemetri — nyttig for revisjon og styring. Microsofts Copilot Studio la til førsteklasses MCP-støtte for å gjøre det enklere å koble bedriftsagenter til interne tjenester.

MCP UI Framework (januar 2026)

Den 26. januar 2026 utvidet Anthropic protokollen betydelig ved å lansere MCP UI Framework. Tidligere var MCP rent funksjonelt — det lot AI lese data eller kjøre kode «blindt». Den nye utvidelsen lar MCP-servere levere interaktive, app-lignende grafiske grensesnitt direkte i chat-vinduet.

For eksempel kan en «Jira MCP» nå ikke bare hente saksdetaljer, men også rendre et mini-dashbord inne i Claude, slik at brukeren kan klikke på knapper for å endre saksstatus, i stedet for å bare basere seg på tekstkommandoer.

Hva er de viktigste forskjellene mellom MCP og Skills?

For å forstå hvilket verktøy du bør bruke, er det viktig å skille deres arkitektur, omfang og kjøremiljø.

1. Abstraksjonslaget

• MCP er infrastruktur: Det opererer på systemlaget. Det håndterer autentisering, nettverkstransport og API-skjemaer. Det er agnostisk til oppgaven; det eksponerer bare kapabiliteter (f.eks. «jeg kan lese fil X» eller «jeg kan spørre tabell Y»). MCP spesifiserer ikke innholdet i en Skill; det spesifiserer hvordan man skal servere ressurser og verktøy.
• Skills er applikasjonslogikk: De opererer på det kognitive laget. Høynivå, arbeidsflytorientert. De pakker instruksjoner, eksempler og noen ganger skript som er spesifikke for en jobb. Designet for enkel gjenbruk i Claude-første økosystemer. En Skill definerer standard operasjonsprosedyrer (SOP) for å utnytte infrastrukturen.

2. Portabilitet vs. spesialisering

• MCP er universell: En MCP-server bygget for Postgres fungerer for enhver bruker, ethvert selskap og enhver MCP-kompatibel AI-klient. Det er en «skriv én gang, kjør overalt»-protokoll.
• Skills er svært kontekstuelle: En Skill kalt «Write Blog Post» er sterkt spesifikk for en brukers stemme, merkevareretningslinjer og formateringsregler. Skills er ment å deles innenfor team for å sikre konsistens, men de er sjelden «universelle» på samme måte som en databasedriver er. By design portable — en MCP-server kan konsumeres av flere verter (Claude, Copilot Studio, tredjepartsagenter) så lenge agenten støtter protokollen.

3. Sikkerhet og leverandørlåsing

• MCP-sikkerhet: Støtter strenge tillatelsesporter. Når en MCP-server prøver å få tilgang til filsystemet eller internett, ber verten (Claude Desktop) brukeren om eksplisitt godkjenning. Lett å lage for Claude og optimalisert for Claudes runtime; ikke automatisk portabel til andre leverandører uten konvertering.
• Skills-sikkerhet: Skills kjører helt innenfor Claudes samtalesandkasse. De er tekst og instruksjoner. Selv om en Skill kan instruere Claude til å utføre en farlig kommando, håndteres den faktiske utførelsen av underliggende MCP-verktøy, som håndhever sikkerhetspolicyen.

Sammenligningstabell

Hvordan utfyller Skills og MCP hverandre i produksjonssystemer?

Hvis MCP er «kjøkken og ingredienser», er Claude Skills «oppskriftene».

«Oppskriften» for suksess

Skills er lette, portable instruksjoner som lærer Claude hvordan man utfører en spesifikk oppgave ved å bruke verktøyene den har tilgang til. Skills løser «blanke ark»-problemet.

Selv om du gir en AI tilgang til hele kodebasen via MCP, betyr det ikke at den kjenner teamets spesifikke kodestil, hvordan dere foretrekker å skrive commit-meldinger, eller de eksakte trinnene som kreves for å deploye til stagingmiljøet. En Skill bygger bro over dette gapet ved å samle kontekst, instruksjoner og prosedyrekunnskap i en gjenbrukbar pakke.

Kan Skills og MCP brukes sammen?

De er i all hovedsak komplementære. En typisk bedriftsarkitektur kan se slik ut:

1. En MCP-server eksponerer kanoniske, virksomhetsstyrte ressurser (produktdokumentasjon, interne API-er) og sikre verktøy.
2. En Claude Skill refererer disse kanoniske ressursene — eller er skrevet til å kalle dem — slik at Claudes arbeidsflytlogikk bruker organisasjonens autoritative data via MCP.
3. Agenter som hostes på andre plattformer (for eksempel Copilot Studio) kan også bruke samme MCP-server, og gir multimodell-tilgang til samme bedriftsdata og verktøy.

Med andre ord, MCP er interoperabilitetslaget og Skills er pakke-/atferdslaget; sammen utgjør de en robust måte å distribuere kapabilitet på, samtidig som styring og data sentraliseres.

Den egentlige kraften i den «agentiske» arbeidsflyten kommer når du kombinerer MCP og Skills. De er ikke gjensidig eksklusive; de er symbiotiske.

Eksempler på bruk

Tenk deg en arbeidsflyt for «Customer Support Agent»:

1. MCP-lag: Du installerer en Salesforce MCP Server (for å lese kundedata) og en Gmail MCP Server (for å sende svar).
2. Skill-lag: Du skriver en refund-policy.md-Skill. Denne skillen inneholder logikken: «Hvis kunden har vært hos oss i >2 år, godkjenn refusjoner under $50 automatisk. Ellers, klargjør en sak for menneskelig gjennomgang.»

Uten MCP er Skillen ubrukelig fordi den ikke kan se kundens ansiennitet i Salesforce.
Uten Skillen er MCP-tilkoblingen farlig — Claude kan hallusinere en refusjonspolicy eller innvilge refusjoner til alle.

Den synergistiske arbeidsflyten

1. Brukerforespørsel: «Utkast et svar på denne sinte e-posten fra John Doe.»
2. Skill-aktivering: Claude oppdager intensjonen og laster customer-service-Skillen.
3. MCP-utførelse: Skillen instruerer Claude til «Slå opp John Doe i Salesforce.» Claude bruker Salesforce MCP-verktøyet for å hente dataene.
4. Logikkanvendelse: Skillen analyserer de hentede dataene mot sine interne regler (f.eks. «John er en VIP»).
5. Handling: Skillen instruerer Claude til å bruke Gmail MCP-verktøyet til å utarbeide et svar ved hjelp av «VIP Apology Template».

Hvordan implementere en enkel Skill og en MCP-server

Kodeeksempel: konfigurere en MCP-server

MCP-servere konfigureres vanligvis i en JSON-fil. Slik kobler en utvikler en lokal SQLite-database til Claude ved hjelp av 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"
      }
    }
  }
}

I denne konfigurasjonen får AI direkte tilgang til «kjøkkenet» — de rå ingrediensene (data) og «redskapene» (verktøyene) som trengs for jobben.

Struktur for en Skill

Skills defineres med enkle Markdown-filer, ofte med konvensjonen SKILL.md. De bruker en miks av naturlige språkinstruksjoner og spesifikke kommandoer.

Slik kan en review-skill.md se ut. Denne skillen lærer Claude hvordan man gjennomgår en Pull Request i henhold til strenge bedriftsretningslinjer.

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-discovery + kalle en Claude Skill-wrapper

Nedenfor er en konseptuell flyt: Tjenesten din eksponerer et verktøy via MCP; driftsteamet ditt publiserer også en lett Skill-wrapper i Claude som kaller MCP-endepunktet. Dette viser interoperabilitet: agentnøytralt verktøy + leverandørspesifikk UX-wrapper.

# 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.

Dette mønsteret betyr at du kan støtte flere agenter (Claude, Copilot, andre) som kaller de samme backend-tjenestene via MCP, samtidig som leverandører kan pakke disse kapabilitetene i polerte Skills eller konektorer.

Hvorfor er oppdateringen i januar 2026 viktig?

Introduksjonen av MCP UI Framework (26. januar 2026) endrer «Skills»-likningen fundamentalt. Tidligere var Skills begrenset til tekstutdata. Hvis en Skill trengte brukerinput (f.eks. «Velg hvilken databaserad som skal oppdateres»), måtte det være en klønete tekstbasert frem-og-tilbake.

Med den nye oppdateringen kan en Skill nå trigge en rik UI-komponent levert av MCP-serveren.

• Gammel arbeidsflyt: Skill spør: «Jeg fant 3 brukere med navnet ‘Smith’, hvilken vil du ha? 1, 2 eller 3?»
• Ny arbeidsflyt: Skill trigget MCP-serveren til å rendre et verifisert «User Selection Card» med profilbilder og aktiv status. Brukeren klikker én, og Skillen fortsetter.

Dette visker ut grensen mellom en «chatbot» og et fullverdig «program», og gjør i praksis Claude til et operativsystem der MCP er driverlaget og Skills er applikasjonene.

Så hva er viktigst — Skills eller MCP?

Begge er viktige — men av ulike grunner. MCP er rørledningen som gir agenter rekkevidde; Skills er spillebøkene som gjør agentutdata pålitelige, reviserbare og trygge. For produksjonsklare agentiske systemer vil du nesten alltid trenge begge: MCP for å eksponere data og handlinger, Skills for å definere hvordan agenten skal bruke dem. Den kritiske imperativen for team i dag er å behandle begge som førsteklasses ingeniørartefakter med klar eierskap, testsett og sikkerhetsgjennomganger.

Klar til å bruke Skills? CometAPI tilbyr Claude Code CLI for å bruke Claude Skills via CometAPI, slik at du kan spare kostnader. Se API-veiledningen for detaljerte instruksjoner.

Utviklere kan få tilgang til Claude Opus 4.5 API osv. via CometAPI. For å komme i gang, utforsk modellens kapabiliteter i Playground og se API-veiledningen for detaljerte instruksjoner. Før du får tilgang, må du sørge for at du har logget inn på CometAPI og fått en API-nøkkel. CometAPI tilbyr en pris langt lavere enn offisiell pris for å hjelpe deg med integrasjon.

Klar til å starte? → Gratis prøve av Claude Code og Skills!

Hvis du vil ha flere tips, veiledninger og nyheter om AI, følg oss på VK, X og Discord!