Claude Skills vs MCP: Przewodnik 2026 po architekturze agentowej

Krajobraz architektury agentów AI przeszedł w ostatnich sześciu miesiącach tektoniczną zmianę. Wraz z wprowadzeniem Claude Skills pod koniec 2025 r. oraz ogromnym rozwojem ekosystemu Model Context Protocol (MCP) — zwieńczonym wczorajszą zapowiedzią nowego MCP UI Framework — deweloperzy stoją dziś przed kluczową decyzją architektoniczną.

Choć obie technologie mają na celu rozszerzenie możliwości dużych modeli językowych (LLM), takich jak Claude 3.5 Sonnet i Opus, rozwiązują zasadniczo różne problemy. Ten artykuł przedstawia dogłębną analizę różnic, synergii oraz szczegółów wdrożeniowych tych dwóch filarów nowoczesnego rozwoju AI.

Czym są Claude Skills i jak działają?

Krótka odpowiedź: Claude Skills to pakiety, wielokrotnego użytku, zawierające instrukcje, szablony, skrypty i zasoby, które agent Claude może ładować, gdy zadanie wymaga wyspecjalizowanego zachowania (np. „sformatuj ten raport zgodnie z naszym szablonem prawnym”, „obsługuj Excel przy użyciu tych makr” lub „zastosuj zasady głosu marki”). Skills utrzymują wyspecjalizowaną logikę i korpusy danych blisko asystenta, dzięki czemu Claude może wykonywać złożone, powtarzalne przepływy pracy bez każdorazowego wymyślania promptu od początku.

Jak Claude Skills są wdrażane (w praktyce)?

W modelu Anthropic, Skill może składać się z:

• Manifestu opisującego wejścia, wyjścia, warunki wywołania i uprawnienia.
• Fragmentu kodu lub serwerowego handlera implementującego logikę biznesową.
• Opcjonalnych, napisanych przez dewelopera instrukcji (markdown) opisujących zachowanie i ograniczenia.

Skill to zasadniczo skodyfikowany przepływ pracy lub zestaw najlepszych praktyk, który żyje w środowisku projektu użytkownika (zwykle folder .claude/skills). W praktyce Skills mogą być wyzwalane automatycznie, gdy Claude wykryje zadanie pasujące do opisu Skill, albo wywoływane jawnie przez użytkownika (np. przycisk w UI lub komenda ukośnika w przepływie GitHub). Niektóre Skills są „wbudowane” i utrzymywane przez Anthropic, inne znajdują się w publicznych lub korporacyjnych repozytoriach i są ładowane do instancji Claude.

Kto pisze Skills i gdzie są uruchamiane?

• Autorstwo: zespoły produktowe, menedżerowie wiedzy lub technicznie zorientowani użytkownicy biznesowi mogą tworzyć Skills przy użyciu prowadzących interfejsów i kontroli wersji.
• Wykonanie: Skills mogą działać w kontrolowanym środowisku wykonawczym Claude (desktop, chmura lub przez integracje API) albo być udostępniane przez Claude Code (narzędzia dla deweloperów). Anthropic pozycjonuje Skills tak, aby osoby nietechniczne mogły je tworzyć, a deweloperzy mogli zarządzać wersjami i CI/CD.

Czym jest Model Context Protocol (MCP) i dlaczego ma znaczenie?

Krótka odpowiedź: MCP (Model Context Protocol) to otwarty protokół do opisywania i udostępniania narzędzi, źródeł danych i kontekstowych możliwości agentom AI, aby mogły w standardowy sposób „odkrywać” i „wywoływać” usługi zewnętrzne. To w praktyce ustandaryzowany most („USB-C dla agentów AI”), który redukuje szyte na miarę integracje i umożliwia wielu platformom agentów interoperacyjny dostęp do tego samego zestawu narzędzi/danych.

Jak działa MCP

• Po stronie serwera (MCP server): udostępnia formalne schematy dostępnych narzędzi, API i punktów danych. Implementuje endpointy MCP i może zapewniać odpowiedzi strumieniowe, negocjację uwierzytelniania oraz telemetrykę akcji.
• Po stronie klienta (MCP client / agent): odkrywa dostępne narzędzia, pobiera opisy i wykonuje wywołania zgodnie z protokołem (wzorce podobne do JSON-RPC / strumieniowanie). Agenci traktują serwery MCP jak katalog możliwości, które mogą wywołać.
• Ekosystem: MCP ma być neutralny językowo i vendorowo — istnieją SDK i implementacje serwerowe dla wielu języków i dostawców chmur, a duże firmy (w tym Microsoft i inni dostawcy platform) dodały wsparcie MCP w 2025 r.

Dlaczego to ważne teraz

• Interoperacyjność: Bez MCP każdy dostawca agentów rozwija własny format „narzędzia” i przepływy autoryzacji. MCP obniża tarcie dla przedsiębiorstw, aby udostępniać dane i możliwości wielu agentom.
• Prostota operacyjna: Zespoły mogą utrzymywać pojedynczy serwer MCP reprezentujący ich usługi zamiast dziesiątek dedykowanych adapterów.
• Funkcje korporacyjne: MCP wspiera strumieniowanie, śledzenie i bardziej przewidywalną telemetrykę — przydatne do audytu i governance. Copilot Studio Microsoftu dodał pełne wsparcie MCP, aby ułatwić podłączanie agentów korporacyjnych do usług wewnętrznych.

MCP UI Framework (styczeń 2026)

26 stycznia 2026 r. Anthropic znacząco rozbudował protokół, publikując MCP UI Framework. Wcześniej MCP był czysto funkcjonalny — pozwalał AI odczytywać dane lub wykonywać kod „w ciemno”. Nowe rozszerzenie umożliwia serwerom MCP serwowanie interaktywnych, aplikacyjnych interfejsów graficznych bezpośrednio w oknie czatu.

Na przykład „Jira MCP” może teraz nie tylko pobrać szczegóły zgłoszenia, ale też wyrenderować mini-pulpit w Claude, pozwalając użytkownikowi klikać przyciski zmieniające statusy zgłoszeń zamiast polegać wyłącznie na poleceniach tekstowych.

Jakie są kluczowe różnice między MCP a Skills?

Aby wiedzieć, po które narzędzie sięgnąć, kluczowe jest rozróżnienie ich warstwy abstrakcji, zakresu i środowiska wykonawczego.

1. Warstwa abstrakcji

• MCP to infrastruktura: działa na warstwie systemowej. Obsługuje uwierzytelnianie, transport sieciowy i definicje schematów API. Jest agnostyczny wobec zadania; po prostu udostępnia możliwości (np. „mogę odczytać plik X” lub „mogę zapytać tabelę Y”). MCP nie określa treści Skill; określa, jak „serwować” zasoby i narzędzia.
• Skills to logika aplikacyjna: działają na warstwie poznawczej. Wysokopoziomowe, zorientowane na przepływy pracy. Pakują instrukcje, przykłady i czasem skrypty specyficzne dla danego zadania. Zaprojektowane do prostego ponownego użycia w ekosystemach zorientowanych na Claude. Skill definiuje standardową procedurę (SOP) wykorzystania infrastruktury.

2. Przenośność vs. specjalizacja

• MCP jest uniwersalny: serwer MCP zbudowany dla Postgresa działa dla każdego użytkownika, każdej firmy i każdego klienta AI zgodnego z MCP. To protokół „napisz raz, uruchamiaj wszędzie”.
• Skills są silnie kontekstowe: Skill o nazwie „Write Blog Post” jest bardzo specyficzny dla głosu użytkownika, wytycznych marki i zasad formatowania. Skills mają być współdzielone w zespołach, aby egzekwować spójność, ale rzadko są „uniwersalne” jak sterownik bazy danych. Z założenia przenośny — serwer MCP może być konsumowany przez wielu hostów (Claude, Copilot Studio, agenci zewnętrzni), o ile agent wspiera protokół.

3. Bezpieczeństwo i uzależnienie od dostawcy

• Bezpieczeństwo MCP: opiera się na rygorystycznych bramkach uprawnień. Gdy serwer MCP próbuje uzyskać dostęp do systemu plików lub internetu, host (Claude Desktop) prosi użytkownika o wyraźną zgodę. Łatwy do tworzenia dla Claude i zoptymalizowany pod runtime Claude; nie jest automatycznie przenośny do innych dostawców bez konwersji.
• Bezpieczeństwo Skills: Skills działają w całości w piaskownicy konwersacji Claude. To tekst i instrukcje. Choć Skill może instruować Claude, by wykonał niebezpieczne polecenie, faktyczne wykonanie odbywa się przez leżące u podstaw narzędzia MCP, które egzekwują politykę bezpieczeństwa.

Tabela porównawcza

Jak Skills i MCP uzupełniają się w systemach produkcyjnych?

Jeśli MCP zapewnia „kuchnię i składniki”, Claude Skills dostarczają „przepisy”.

„Przepis” na sukces

Skills to lekkie, przenośne instrukcje uczące Claude, jak wykonać konkretne zadanie, korzystając z dostępnych narzędzi. Skills rozwiązują problem „pustej kartki”.

Nawet jeśli zapewnisz AI dostęp do całej bazy kodu przez MCP, niekoniecznie będzie znać specyficzny dla zespołu styl kodowania, preferowany sposób pisania komunikatów commit czy dokładne kroki wdrożenia na środowisko staging. Skill wypełnia tę lukę, pakując kontekst, instrukcje i wiedzę proceduralną w wielokrotnego użytku pakiet.

Czy można używać Skills i MCP razem?

W przytłaczającej większości są komplementarne. Typowa architektura korporacyjna może wyglądać następująco:

1. Serwer MCP udostępnia kanoniczne, zarządzane przez firmę zasoby (dokumentację produktu, wewnętrzne API) i bezpieczne narzędzia.
2. Claude Skill odwołuje się do tych kanonicznych zasobów — lub jest napisana tak, by je wywoływać — dzięki czemu logika przepływu pracy Claude korzysta z autorytatywnych danych organizacji poprzez MCP.
3. Agenci hostowani na innych platformach (np. Copilot Studio) także mogą używać tego samego serwera MCP, zapewniając wielomodelowy dostęp do tych samych danych i narzędzi korporacyjnych.

Innymi słowy, MCP to warstwa interoperacyjności, a Skills to warstwa pakowania/zachowania; razem tworzą solidny sposób dystrybucji możliwości przy centralizacji nadzoru i danych.

Prawdziwa moc „agentowego” workflow ujawnia się przy połączeniu MCP i Skills. Nie są wzajemnie wykluczające; są symbiotyczne.

Przykłady zastosowań

Wyobraź sobie workflow „Agent Wsparcia Klienta”:

1. Warstwa MCP: instalujesz Salesforce MCP Server (do odczytu danych klientów) i Gmail MCP Server (do wysyłania odpowiedzi).
2. Warstwa Skill: piszesz refund-policy.md. Ten skill zawiera logikę: „Jeśli klient jest z nami >2 lata, automatycznie zatwierdzaj zwroty poniżej 50 USD. W przeciwnym razie utwórz zgłoszenie do oceny przez człowieka.”

Bez MCP Skill jest bezużyteczny, bo nie widzi stażu klienta w Salesforce.
Bez Skill połączenie MCP jest niebezpieczne — Claude może zmyślić politykę zwrotów lub przyznawać zwroty wszystkim.

Synergiczny przepływ

1. Zapytanie użytkownika: „Przygotuj odpowiedź na tego złego maila od Johna Doe.”
2. Aktywacja Skill: Claude wykrywa intencję i ładuje Skill customer-service.
3. Wykonanie MCP: Skill instruuje Claude: „Wyszukaj Johna Doe w Salesforce.” Claude używa narzędzia Salesforce MCP, aby pobrać dane.
4. Zastosowanie logiki: Skill analizuje pobrane dane względem swoich wewnętrznych reguł (np. „John jest VIP”).
5. Działanie: Skill instruuje Claude, aby użył narzędzia Gmail MCP do przygotowania odpowiedzi z użyciem „VIP Apology Template”.

Jak zaimplementować prosty Skill i serwer MCP

Przykład kodu: Konfiguracja serwera MCP

Serwery MCP są zwykle konfigurowane w pliku JSON. Oto jak deweloper łączy lokalną bazę SQLite z Claude przy użyciu 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"
      }
    }
  }
}

W tej konfiguracji AI uzyskuje bezpośredni dostęp do „kuchni” — surowych składników (danych) i narzędzi (utensyliów) potrzebnych do wykonania zadania.

Struktura Skill

Skills definiuje się w prostych plikach Markdown, często z konwencją nazewniczą SKILL.md. Wykorzystują mieszankę instrukcji w języku naturalnym i konkretnych komend.

Tak może wyglądać review-skill.md. Ten skill uczy Claude, jak recenzować Pull Request zgodnie z restrykcyjnymi wytycznymi firmowymi.

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]

Odkrywanie MCP + wywoływanie wrappera Claude Skill

Poniżej koncepcyjny przepływ: Twoja usługa udostępnia narzędzie przez MCP; Twój zespół operacyjny publikuje także lekki wrapper Skill w Claude, który wywołuje endpoint MCP. Pokazuje to interoperacyjność: narzędzie niezależne od agenta + specyficzny dla dostawcy wrapper UX.

# 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.

Ten wzorzec oznacza, że możesz obsługiwać wielu agentów (Claude, Copilot i inni) wywołujących te same usługi backendowe przez MCP, jednocześnie pozwalając dostawcom opakowywać te możliwości w dopracowane Skills lub konektory.

Dlaczego aktualizacja ze stycznia 2026 ma znaczenie?

Wprowadzenie MCP UI Framework (26 stycznia 2026 r.) zasadniczo zmienia równanie „Skills”. Wcześniej Skills były ograniczone do wyjścia tekstowego. Jeśli Skill potrzebował danych wejściowych od użytkownika (np. „Wybierz, który wiersz bazy danych zaktualizować”), musiało to być niezgrabne, tekstowe ping-pongi.

Dzięki nowej aktualizacji Skill może teraz wyzwolić bogaty komponent UI dostarczony przez serwer MCP.

• Stary workflow: Skill pyta: „Znalazłem 3 użytkowników o nazwisku ‘Smith’, którego wybierasz? 1, 2 czy 3?”
• Nowy workflow: Skill wyzwala serwer MCP do renderowania zweryfikowanej „Karty wyboru użytkownika” ze zdjęciami profilowymi i statusem aktywności. Użytkownik klika jedną opcję i Skill kontynuuje.

To zaciera granicę między „chatbotem” a pełnoprawną „aplikacją”, skutecznie przekształcając Claude w system operacyjny, gdzie MCP jest warstwą sterowników, a Skills są aplikacjami.

Które jest ważniejsze — Skills czy MCP?

Oba są ważne — ale z różnych powodów. MCP to „hydraulika”, która daje agentom zasięg; Skills to „playbooki”, które czynią wyjścia agentów wiarygodnymi, audytowalnymi i bezpiecznymi. W systemach agentowych klasy produkcyjnej niemal zawsze potrzebujesz obu: MCP, by udostępnić dane i akcje, oraz Skills, by zdefiniować, jak agent ma ich używać. Krytyczny imperatyw dla zespołów dziś to traktować oba artefakty jako pełnoprawne elementy inżynieryjne z jasnym właścicielstwem, zestawami testów i przeglądami bezpieczeństwa.

Gotowy na użycie Skills? CometAPI udostępnia Claude Code cli do użycia Claude Skills, przez CometAPI możesz obniżyć koszty. Zajrzyj do API guide po szczegółowe instrukcje.

Deweloperzy mogą uzyskać dostęp do Claude Opus 4.5 API itd. przez CometAPI. Aby rozpocząć, poznaj możliwości modelu w Playground i zajrzyj do API guide po szczegółowe instrukcje. Przed dostępem upewnij się, że zalogowałeś się do CometAPI i uzyskałeś klucz API. CometAPI oferuje ceny znacznie niższe niż oficjalne, aby pomóc w integracji.

Gotowy do startu? → Free trial of Claude code and skills!

Jeśli chcesz więcej porad, przewodników i wiadomości o AI, obserwuj nas na VK, X i Discord!