Claude Skills vs MCP: O Guia de 2026 para a Arquitetura de Agentes

O cenário da arquitetura de agentes de IA passou por uma mudança sísmica nos últimos seis meses. Com a introdução das Claude Skills no final de 2025 e o enorme crescimento do ecossistema do Model Context Protocol (MCP) — culminando com o anúncio de ontem do novo MCP UI Framework — os desenvolvedores agora enfrentam uma decisão arquitetural crucial.

Embora ambas as tecnologias visem estender as capacidades de Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) como Claude 3.5 Sonnet e Opus, elas resolvem problemas fundamentalmente diferentes. Este artigo fornece uma análise aprofundada das diferenças, sinergias e detalhes de implementação desses dois pilares do desenvolvimento moderno de IA.

O que são Claude Skills e como funcionam?

Resposta curta: Claude Skills são pacotes reutilizáveis de instruções, modelos, scripts e recursos que um agente Claude pode carregar quando uma tarefa exige um comportamento especializado (por exemplo: “formatar este relatório segundo nosso modelo jurídico”, “operar o Excel com estas macros” ou “aplicar regras de voz da marca”). As Skills mantêm a lógica especializada e os corpora próximos ao assistente para que o Claude possa executar fluxos de trabalho complexos e repetíveis sem reinventar o prompt a cada vez.

Como as Claude Skills são implementadas (na prática)?

No modelo da Anthropic, uma Skill pode consistir de:

• Um manifesto descrevendo entradas, saídas, condições de invocação e permissões.
• Um trecho de código ou handler do lado do servidor que implementa a lógica de negócios.
• Instruções opcionais escritas pelo desenvolvedor (markdown) descrevendo comportamento e guardrails.

Uma Skill é essencialmente um fluxo de trabalho codificado ou um conjunto de boas práticas que vive no ambiente do projeto do usuário (tipicamente na pasta .claude/skills). Na prática, as Skills podem ser acionadas automaticamente quando o Claude detecta uma tarefa que corresponde à descrição da Skill ou invocadas explicitamente pelo usuário (por exemplo, um botão de UI ou um comando de barra em um fluxo do GitHub). Algumas Skills são “nativas” e mantidas pela Anthropic, enquanto outras vivem em repositórios públicos ou empresariais e são carregadas em uma instância do Claude.

Quem escreve as Skills e onde elas são executadas?

• Authoring: equipes de produto, gestores de conhecimento ou usuários de negócios com inclinação técnica podem criar Skills usando UIs guiadas e controle de versão.
• Execution: as Skills podem rodar dentro de um runtime controlado do Claude (desktop, cloud ou via integrações de API) ou ser exibidas por meio do Claude Code (ferramentas voltadas a desenvolvedores). A Anthropic posiciona as Skills de modo que não-desenvolvedores possam criá-las enquanto os devs gerenciam versões e CI/CD.

O que é o Model Context Protocol (MCP) e por que ele importa?

Resposta curta: MCP (Model Context Protocol) é um protocolo aberto para descrever e expor ferramentas, fontes de dados e capacidades contextuais a agentes de IA para que possam descobrir e chamar serviços externos de forma padronizada. É efetivamente uma ponte padronizada (um “USB-C para agentes de IA”) que reduz integrações sob medida e permite que múltiplas plataformas de agentes acessem interoperavelmente o mesmo conjunto de ferramentas/dados.

Como o MCP funciona

• Server side (MCP server): expõe um esquema formal de ferramentas disponíveis, APIs e endpoints de dados. Implementa endpoints MCP e pode fornecer respostas em streaming, negociação de autenticação e telemetria de ações.
• Client side (MCP client / agent): descobre ferramentas disponíveis, consulta descrições e realiza chamadas usando o protocolo (padrões semelhantes ao JSON-RPC/streaming). Os agentes tratam servidores MCP como um catálogo de capacidades que podem invocar.
• Ecosystem: MCP é pensado para ser neutro em linguagem e fornecedor — existem SDKs e implementações de servidor para múltiplas linguagens e provedores de nuvem, e grandes empresas (incluindo Microsoft e outros fornecedores de plataforma) adicionaram suporte ao MCP em 2025.

Por que é importante agora

• Interoperabilidade: sem MCP, cada provedor de agente desenvolve seu próprio formato de “ferramenta” e fluxos de autenticação. MCP reduz a fricção para que empresas exponham dados e capacidades a muitos agentes.
• Simplicidade operacional: as equipes podem manter um único servidor MCP que representa seus serviços em vez de dezenas de adaptadores sob medida.
• Recursos empresariais: MCP oferece streaming, rastreamento e telemetria mais previsível — útil para auditoria e governança. O Copilot Studio da Microsoft adicionou suporte de primeira classe ao MCP para facilitar a conexão de agentes empresariais a serviços internos.

O MCP UI Framework (janeiro de 2026)

Em 26 de janeiro de 2026, a Anthropic expandiu significativamente o protocolo ao lançar o MCP UI Framework. Antes, o MCP era puramente funcional — permitia que a IA lesse dados ou executasse código às cegas. A nova extensão permite que servidores MCP forneçam interfaces gráficas interativas, semelhantes a aplicativos, diretamente na janela do chat.

Por exemplo, um “Jira MCP” agora não apenas busca detalhes de tickets, mas também renderiza um mini-dashboard dentro do Claude, permitindo que o usuário clique em botões para transicionar estados de tickets, em vez de depender apenas de comandos de texto.

Quais são as principais diferenças entre MCP e Skills?

Para entender qual ferramenta utilizar, é essencial distinguir sua arquitetura, escopo e ambiente de execução.

1. A camada de abstração

• MCP é Infraestrutura: opera na camada de sistema. Lida com autenticação, transporte de rede e definições de esquema de API. É agnóstico à tarefa; apenas expõe capacidades (por exemplo, “posso ler o arquivo X” ou “posso consultar a tabela Y”). MCP não especifica o conteúdo de uma Skill; especifica como servir recursos e ferramentas.
• Skills são Lógica de Aplicação: operam na camada cognitiva. De alto nível, orientadas a fluxos de trabalho. Reúnem instruções, exemplos e às vezes scripts específicos para um trabalho. Projetadas para reutilização direta em ecossistemas focados em Claude. Uma Skill define o procedimento operacional padrão (SOP) para utilizar a infraestrutura.

2. Portabilidade vs. especialização

• MCP é Universal: um servidor MCP criado para Postgres funciona para qualquer usuário, qualquer empresa e qualquer cliente de IA compatível com MCP. É um protocolo “escreva uma vez, execute em qualquer lugar”.
• Skills são Altamente Contextuais: uma Skill chamada “Write Blog Post” é altamente específica à voz do usuário, diretrizes de marca e regras de formatação. As Skills foram feitas para serem compartilhadas dentro de equipes para reforçar consistência, mas raramente são “universais” como um driver de banco de dados. Por design portável — um servidor MCP pode ser consumido por múltiplos hosts (Claude, Copilot Studio, agentes de terceiros) desde que o agente suporte o protocolo.

3. Segurança e dependência de fornecedor

• Segurança do MCP: baseia-se em barreiras de permissão estritas. Quando um servidor MCP tenta acessar o sistema de arquivos ou a internet, o host (Claude Desktop) solicita aprovação explícita do usuário. Fácil de criar para o Claude e otimizado para o runtime do Claude; não é automaticamente portável para outros fornecedores sem conversão.
• Segurança das Skills: as Skills são executadas inteiramente dentro do sandbox de conversação do Claude. São texto e instruções. Embora uma Skill possa instruir o Claude a executar um comando perigoso, a execução real é tratada pelas ferramentas MCP subjacentes, que impõem a política de segurança.

Comparison Table

Como Skills e MCP se complementam em sistemas de produção?

Se o MCP fornece a “cozinha e os ingredientes”, as Claude Skills fornecem as “receitas”.

A “Receita” do sucesso

As Skills são instruções leves e portáteis que ensinam o Claude a realizar uma tarefa específica usando as ferramentas às quais tem acesso. As Skills resolvem o problema da “folha em branco”.

Mesmo que você dê à IA acesso a todo o seu codebase via MCP, ela não necessariamente conhece o estilo de codificação específico da sua equipe, como você prefere escrever mensagens de commit ou as etapas exatas necessárias para fazer deploy no seu ambiente de staging. Uma Skill preenche essa lacuna reunindo contexto, instruções e conhecimento procedimental em um pacote reutilizável.

As Skills e o MCP podem ser usados juntos?

Eles são esmagadoramente complementares. Uma arquitetura típica de empresa poderia se parecer com:

1. Um servidor MCP expõe recursos canônicos, gerenciados pela empresa (documentação de produto, APIs internas) e ferramentas seguras.
2. Uma Claude Skill referencia esses recursos canônicos — ou é criada para chamá-los — de modo que a lógica de fluxo de trabalho do Claude use os dados oficiais da organização via MCP.
3. Agentes hospedados em outras plataformas (por exemplo, Copilot Studio) também podem usar o mesmo servidor MCP, oferecendo acesso multi-modelo aos mesmos dados e ferramentas corporativas.

Em outras palavras, MCP é a camada de interoperabilidade e as Skills são uma camada de empacotamento/comportamento; juntos, formam uma maneira robusta de distribuir capacidade enquanto centralizam governança e dados.

O verdadeiro poder do fluxo “agêntico” surge quando você combina MCP e Skills. Eles não são mutuamente exclusivos; são simbióticos.

Exemplos de aplicação

Imagine um fluxo de trabalho de “Agente de Suporte ao Cliente”:

1. Camada MCP: você instala um Salesforce MCP Server (para ler dados de clientes) e um Gmail MCP Server (para enviar respostas).
2. Camada Skill: você escreve uma Skill refund-policy.md. Essa Skill contém a lógica: “Se o cliente está conosco há >2 anos, aprovar automaticamente reembolsos abaixo de US$ 50. Caso contrário, criar um ticket para revisão humana.”

Sem MCP, a Skill é inútil porque não consegue ver o tempo de relacionamento do cliente no Salesforce.
Sem a Skill, a conexão MCP é perigosa — o Claude pode alucinar uma política de reembolso ou conceder reembolsos a todos.

O fluxo sinérgico

1. Consulta do usuário: “Redigir uma resposta para este e-mail irritado de John Doe.”
2. Ativação da Skill: o Claude detecta a intenção e carrega a Skill customer-service.
3. Execução MCP: a Skill instrui o Claude a “Procurar John Doe no Salesforce.” O Claude usa a ferramenta Salesforce MCP para buscar os dados.
4. Aplicação da lógica: a Skill analisa os dados obtidos com base em suas regras internas (por exemplo, “John é VIP”).
5. Ação: a Skill instrui o Claude a usar a ferramenta Gmail MCP para redigir uma resposta usando o “VIP Apology Template”.

Como implementar uma Skill simples e um servidor MCP

Exemplo de código: configurando um servidor MCP

Servidores MCP são normalmente configurados em um arquivo JSON. Veja como um desenvolvedor conecta um banco de dados SQLite local ao 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"
      }
    }
  }
}

Nessa configuração, a IA ganha acesso direto à “cozinha” — os ingredientes brutos (dados) e utensílios (ferramentas) necessários para fazer o trabalho.

Estrutura de uma Skill

As Skills são definidas usando arquivos Markdown simples, frequentemente com a convenção de nome SKILL.md. Elas utilizam uma mistura de instruções em linguagem natural e comandos específicos.

Aqui está como um review-skill.md pode ser. Essa Skill ensina o Claude a revisar um Pull Request segundo diretrizes rígidas da empresa.

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]

Descoberta do MCP + chamada de um wrapper de Claude Skill

Abaixo está um fluxo conceitual: seu serviço expõe uma ferramenta via MCP; sua equipe de operações também publica um wrapper leve de Skill no Claude que chama o endpoint MCP. Isso mostra interoperabilidade: ferramenta neutra ao agente + wrapper de UX específico do fornecedor.

# 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.

Esse padrão significa que você pode suportar múltiplos agentes (Claude, Copilot, outros) chamando os mesmos serviços de backend por meio do MCP, enquanto permite que fornecedores envolvam essas capacidades em Skills ou conectores bem polidos.

Por que a atualização de jan. de 2026 importa?

A introdução do MCP UI Framework (26 de jan. de 2026) muda fundamentalmente a equação das “Skills”. Antes, as Skills eram limitadas à saída em texto. Se uma Skill precisasse de entrada do usuário (por exemplo, “Selecione qual linha de banco de dados atualizar”), ela teria que recorrer a um vai-e-vem de texto pouco prático.

Com a nova atualização, uma Skill agora pode acionar um componente de UI rico fornecido pelo servidor MCP.

• Workflow antigo: a Skill pergunta, “Encontrei 3 usuários chamados ‘Smith’, qual você quer? 1, 2 ou 3?”
• Novo Workflow: a Skill aciona o servidor MCP para renderizar um “User Selection Card” verificado com fotos de perfil e status ativo. O usuário clica em um, e a Skill prossegue.

Isso desfoca a linha entre um “chatbot” e um “aplicativo de software” completo, efetivamente transformando o Claude em um sistema operacional onde o MCP é a camada de driver e as Skills são os aplicativos.

Então o que é mais importante — Skills ou MCP?

Ambos são importantes — mas por razões diferentes. MCP é a tubulação que dá alcance aos agentes; Skills são os playbooks que tornam as saídas do agente confiáveis, auditáveis e seguras. Para sistemas agênticos de nível de produção, você quase sempre precisará de ambos: MCP para expor dados e ações, Skills para definir como o agente deve usá-los. O imperativo crítico para as equipes hoje é tratar ambos como artefatos de engenharia de primeira classe, com propriedade clara, suítes de teste e revisões de segurança.

Pronto para usar Skills? CometAPI fornece Claude Code cli para usar Claude Skills, via CometAPI, você pode economizar custos. Consulte o Guia da API para instruções detalhadas.

Desenvolvedores podem acessar a Claude Opus 4.5 API etc. por meio da CometAPI. Para começar, explore as capacidades do modelo no Playground e consulte o Guia da API para instruções detalhadas. Antes de acessar, certifique-se de que fez login na CometAPI e obteve a chave da API. A CometAPI oferece um preço muito inferior ao oficial para ajudar na sua integração.

Pronto para começar? → Teste gratuito de Claude Code e Skills!

Se você quiser saber mais dicas, guias e notícias sobre IA, siga-nos no VK, X e Discord!