Claude Skills بمقابلہ MCP: ایجنٹک آرکیٹیکچر کے لیے 2026 کا رہنما

گزشتہ چھ ماہ میں AI ایجنٹ آرکیٹیکچر کے منظرنامے میں زبردست تبدیلی آئی ہے۔ اواخر 2025 میں Claude Skills کے تعارف اور Model Context Protocol (MCP) کے بڑے پیمانے پر ایکو سسٹم کی نمو—اور کل کے نئے MCP UI Framework کے اعلان—کے ساتھ، ڈویلپرز اب ایک اہم آرکیٹیکچرل فیصلے کا سامنا کر رہے ہیں۔

اگرچہ دونوں ٹیکنالوجیز کا مقصد Claude 3.5 Sonnet اور Opus جیسے Large Language Models (LLMs) کی صلاحیتوں کو بڑھانا ہے، یہ بنیادی طور پر مختلف مسائل حل کرتی ہیں۔ یہ مضمون جدید AI ڈویلپمنٹ کے ان دو ستونوں کے فرق، ہم آہنگی اور نفاذی تفصیلات کا گہرائی سے تجزیہ پیش کرتا ہے۔

Claude Skills کیا ہیں اور یہ کیسے کام کرتی ہیں؟

مختصر جواب: Claude Skills ہدایات، ٹیمپلیٹس، اسکرپٹس اور وسائل کے پیکج شدہ، دوبارہ قابلِ استعمال بنڈلز ہیں جنہیں Claude ایجنٹ اس وقت لوڈ کرتا ہے جب کسی کام کو مخصوص رویے کی ضرورت ہو (مثلاً "اس رپورٹ کو ہماری قانونی ٹیمپلیٹ کے مطابق فارمیٹ کریں"، "ان macros کے ساتھ Excel چلائیں"، یا "برینڈ وائس رولز اپلائی کریں")۔ Skills خصوصی منطق اور کارپورا کو اسسٹنٹ کے قریب رکھتی ہیں تاکہ Claude پیچیدہ، قابلِ تکرار ورک فلو انجام دے سکے بغیر ہر بار پرامپٹ نئے سرے سے بنانے کے۔

Claude Skills عملی طور پر کیسے نافذ ہوتی ہیں؟

Anthropic کے ماڈل میں، ایک Skill میں شامل ہو سکتا ہے:

• ایک manifest جو inputs، outputs، invocation conditions اور permissions بیان کرتا ہے۔
• کوڈ کا ایک snippet یا سرور سائیڈ ہینڈلر جو بزنس لاجک نافذ کرتا ہے۔
• اختیاری ڈویلپر تحریر کردہ ہدایات (markdown) جو رویے اور guardrails کی وضاحت کرتی ہیں۔

ایک Skill بنیادی طور پر کوڈیفائیڈ ورک فلو یا بہترین طریقہ کار کا مجموعہ ہے جو صارف کے پراجیکٹ ماحول (عموماً .claude/skills فولڈر) میں رہتا ہے۔ عملی طور پر، Skills یا تو خودکار طور پر ٹرگر ہو سکتی ہیں جب Claude ایسا کام پہچانے جو Skill کی وضاحت سے میل کھاتا ہو، یا صارف کی جانب سے صریحاً invoke کی جا سکتی ہیں (مثلاً UI بٹن یا GitHub فلو میں slash command)۔ کچھ Skills "built-in" ہیں اور Anthropic کے زیرِ نگہداشت ہیں، جبکہ دیگر عوامی یا انٹرپرائز ریپوزٹریز میں موجود ہوتی ہیں اور Claude instance میں لوڈ کی جاتی ہیں۔

Skills کون لکھتا ہے اور یہ کہاں چلتی ہیں؟

• Authoring: پروڈکٹ ٹیمیں، نالج مینیجرز، یا تکنیکی ذہن رکھنے والے بزنس صارفین guided UIs اور ورژن کنٹرول کے ذریعے Skills لکھ سکتے ہیں۔
• Execution: Skills ایک کنٹرولڈ Claude runtime (ڈیسک ٹاپ، کلاؤڈ، یا API انٹیگریشنز کے ذریعے) میں چل سکتی ہیں یا Claude Code (ڈویلپر فیسنگ ٹولنگ) کے ذریعے سامنے لائی جا سکتی ہیں۔ Anthropic نے Skills کو اس طرح پوزیشن کیا ہے کہ نان-ڈویلپرز انہیں بنا سکیں جبکہ ڈویلپرز ورژنز اور CI/CD کو مینیج کر سکیں۔

Model Context Protocol (MCP) کیا ہے اور یہ کیوں اہم ہے؟

مختصر جواب: MCP (Model Context Protocol) ایک اوپن پروٹوکول ہے جو AI ایجنٹس کے لیے ٹولز، ڈیٹا سورسز اور سیاقی صلاحیتوں کی وضاحت اور نمائش کرتا ہے تاکہ وہ معیاری طریقے سے بیرونی سروسز کو دریافت اور کال کر سکیں۔ یہ مؤثر طور پر ایک معیاری پل ہے ("AI ایجنٹس کے لیے USB-C") جو bespoke انٹیگریشنز کو کم کرتا ہے اور متعدد ایجنٹ پلیٹ فارمز کو ایک ہی ٹولز/ڈیٹا سیٹ تک بین الا پلیٹ فارم رسائی دیتا ہے۔

MCP کیسے کام کرتا ہے

• سرور سائیڈ (MCP server): دستیاب ٹولز، APIs اور ڈیٹا endpoints کی رسمی اسکیمہ ظاہر کرتا ہے۔ یہ MCP endpoints نافذ کرتا ہے اور streaming responses، authentication negotiation، اور actions telemetry فراہم کر سکتا ہے۔
• کلائنٹ سائیڈ (MCP client / agent): دستیاب ٹولز دریافت کرتا ہے، وضاحتیں پوچھتا ہے، اور پروٹوکول (JSON-RPC جیسے پیٹرنز / streaming) کے ذریعے کالز انجام دیتا ہے۔ ایجنٹس MCP servers کو قابلِ invoke صلاحیتوں کی کیٹلاگ کے طور پر ٹریٹ کرتے ہیں۔
• ایکو سسٹم: MCP کا مقصد زبان اور وینڈر کے لحاظ سے غیر جانبدار ہونا ہے — متعدد زبانوں اور کلاؤڈ وینڈرز کے لیے SDKs اور سرور امپلیمینٹیشنز موجود ہیں، اور بڑی کمپنیوں (بشمول Microsoft اور دیگر پلیٹ فارم وینڈرز) نے 2025 میں MCP سپورٹ شامل کی۔

یہ ابھی کیوں اہم ہے

• Interoperability: MCP کے بغیر ہر ایجنٹ پرووائیڈر اپنا "ٹول" فارمیٹ اور auth flows تیار کرتا ہے۔ MCP انٹرپرائزز کے لیے متعدد ایجنٹس کو ڈیٹا اور صلاحیتیں دکھانے میں رکاوٹیں کم کرتا ہے۔
• آپریشنل سادگی: ٹیمیں درجنوں bespoke adapters کے بجائے اپنی سروسز کی نمائندگی کرنے والا ایک واحد MCP سرور برقرار رکھ سکتی ہیں۔
• انٹرپرائز فیچرز: MCP streaming، tracing، اور زیادہ پیش بینی telemetry سپورٹ کرتا ہے — آڈٹ اور گورننس کے لیے مفید۔ Microsoft کے Copilot Studio نے انٹرپرائز ایجنٹس کو اندرونی سروسز سے جوڑنے میں آسانی کے لیے first-class MCP سپورٹ شامل کی۔

MCP UI Framework (جنوری 2026)

26 جنوری، 2026 کو Anthropic نے پروٹوکول کو نمایاں طور پر وسعت دی اور MCP UI Framework جاری کیا۔ پہلے، MCP صرف functional تھا — یہ AI کو اندھا دھند ڈیٹا پڑھنے یا کوڈ چلانے دیتا تھا۔ نئی ایکسٹینشن MCP servers کو چیٹ ونڈو کے اندر براہِ راست انٹرایکٹو، ایپ نما گرافیکل انٹرفیس پیش کرنے کی اجازت دیتی ہے۔

مثال کے طور پر، "Jira MCP" اب نہ صرف ٹکٹ کی تفصیلات لاسکتا ہے بلکہ Claude کے اندر ایک منی-ڈیش بورڈ بھی رینڈر کر سکتا ہے، جس سے صارف بٹن کلک کر کے ٹکٹ اسٹیٹس ٹرانزیشن کر سکے، محض ٹیکسٹ کمانڈز پر انحصار کے بجائے۔

MCP اور Skills میں بنیادی فرق کیا ہیں؟

یہ سمجھنے کے لیے کہ کون سا ٹول کب استعمال کیا جائے، ان کی آرکیٹیکچر، اسکوپ، اور ایکزیکیوشن ماحول کو الگ کرنا ضروری ہے۔

1. ابسٹریکشن کی سطح

• MCP انفراسٹرکچر ہے: یہ سسٹم لیئر پر کام کرتا ہے۔ یہ authentication، نیٹ ورک ٹرانسپورٹ، اور API اسکیمہ ڈیفینیشنز ہینڈل کرتا ہے۔ یہ کام سے غیر متعلق ہے؛ یہ صرف صلاحیتیں ظاہر کرتا ہے (مثلاً "میں فائل X پڑھ سکتا ہوں" یا "میں ٹیبل Y کو query کر سکتا ہوں")۔ MCP اس بات کو specify نہیں کرتا کہ Skill کا مواد کیا ہے؛ یہ بتاتا ہے کہ وسائل اور ٹولز کو کیسے serve کیا جائے۔
• Skills ایپلیکیشن لاجک ہیں: یہ cognitive لیئر پر کام کرتی ہیں۔ ہائی لیول، ورک فلو مرکوز۔ یہ ہدایات، مثالیں، اور کبھی کبھار مخصوص جاب کے اسکرپٹس کو بنڈل کرتی ہیں۔ Claude-first ایکو سسٹمز میں آسان reuse کے لیے ڈیزائن کی گئی ہیں۔ ایک Skill انفراسٹرکچر کے استعمال کے لیے standard operating procedure (SOP) define کرتی ہے۔

2. پورٹیبلیٹی بمقابلہ تخصیص

• MCP یونیورسل ہے: Postgres کے لیے بنایا گیا MCP سرور کسی بھی صارف، کسی بھی کمپنی، اور کسی بھی MCP-compliant AI کلائنٹ کے لیے کام کرتا ہے۔ یہ "write once, run everywhere" پروٹوکول ہے۔
• Skills انتہائی سیاقی ہیں: "Write Blog Post" نامی Skill کسی صارف کی آواز، برینڈ گائیڈ لائنز، اور فارمیٹنگ رولز کے لحاظ سے انتہائی مخصوص ہوتی ہے۔ Skills ٹیموں کے اندر consistency نافذ کرنے کے لیے شیئر کی جاتی ہیں، مگر یہ اتنی "یونیورسل" شاذ ہی ہوتی ہیں جتنا ایک database driver۔ By design portable — ایک MCP سرور متعدد hosts (Claude، Copilot Studio، تھرڈ پارٹی ایجنٹس) کے ذریعے consume کیا جا سکتا ہے اگر ایجنٹ اس پروٹوکول کو سپورٹ کرتا ہو۔

3. سکیورٹی اور وینڈر لاک اِن

• MCP سکیورٹی: سخت permission gates پر انحصار کرتی ہے۔ جب کوئی MCP سرور فائل سسٹم یا انٹرنیٹ تک رسائی کی کوشش کرتا ہے، host (Claude Desktop) صارف سے واضح منظوری مانگتا ہے۔ Claude کے لیے author کرنا آسان اور Claude کے runtime کے لیے optimized؛ دوسرے وینڈرز کے لیے خودکار طور پر portable نہیں جب تک conversion نہ ہو۔
• Skills سکیورٹی: Skills مکمل طور پر Claude کی conversation sandbox میں چلتی ہیں۔ یہ ٹیکسٹ اور ہدایات ہیں۔ اگرچہ کوئی Skill Claude کو خطرناک کمانڈ execute کرنے کی ہدایت دے سکتی ہے، حقیقی ایکزیکیوشن بنیادی MCP ٹولز کے ذریعے ہینڈل ہوتا ہے، جو سکیورٹی پالیسی نافذ کرتے ہیں۔

تقابلی جدول

پروڈکشن سسٹمز میں Skills اور MCP ایک دوسرے کی کیسے تکمیل کرتے ہیں؟

اگر MCP "کچن اور اجزاء" فراہم کرتا ہے، تو Claude Skills "recipes" فراہم کرتی ہیں۔

کامیابی کی "Recipe"

Skills ہلکی پھلکی، portable ہدایات ہیں جو Claude کو سکھاتی ہیں کہ دستیاب ٹولز استعمال کرتے ہوئے کوئی مخصوص کام کیسے انجام دینا ہے۔ Skills "blank slate" مسئلہ حل کرتی ہیں۔

چاہے آپ AI کو MCP کے ذریعے اپنے پورے codebase تک رسائی دے دیں، اسے لازماً آپ کی ٹیم کے مخصوص coding style، commit messages لکھنے کا طریقہ، یا staging environment پر deploy کرنے کے لیے درکار عین مراحل معلوم نہیں ہوتے۔ ایک Skill اس خلا کو context، ہدایات، اور procedural علم کو ایک reusable پیکیج میں بنڈل کر کے پُر کرتی ہے۔

کیا Skills اور MCP ایک ساتھ استعمال کی جا سکتی ہیں؟

یہ حد سے زیادہ complementary ہیں۔ ایک عام انٹرپرائز آرکیٹیکچر کچھ یوں ہو سکتا ہے:

1. ایک MCP سرور کینونیکل، انٹرپرائز-مینجڈ وسائل (پروڈکٹ ڈاکس، اندرونی APIs) اور محفوظ ٹولز ظاہر کرتا ہے۔
2. ایک Claude Skill ان کینونیکل وسائل کو refer کرتی ہے — یا انہیں کال کرنے کے لیے authored ہوتی ہے — تاکہ Claude کی ورک فلو لاجک MCP کے ذریعے تنظیم کے authoritative ڈیٹا استعمال کرے۔
3. دیگر پلیٹ فارمز پر ہوسٹڈ ایجنٹس (مثال کے طور پر، Copilot Studio) بھی اسی MCP سرور کو استعمال کر سکتے ہیں، جس سے ایک ہی کارپوریٹ ڈیٹا اور ٹولز تک multi-model رسائی ملتی ہے۔

دوسرے لفظوں میں، MCP interoperability لیئر ہے اور Skills پیکیجنگ/behavior لیئر؛ دونوں مل کر صلاحیتوں کی تقسیم کے لیے مضبوط طریقہ تشکیل دیتے ہیں جبکہ گورننس اور ڈیٹا کو مرکزی بناتے ہیں۔

"Agentic" ورک فلو کی حقیقی طاقت MCP اور Skills کو یکجا کرنے سے ابھرتی ہے۔ یہ باہمی متضاد نہیں؛ یہ باہمی Symbiotic ہیں۔

ایپلیکیشن مثالیں

ایک "Customer Support Agent" ورک فلو کا تصور کریں:

1. MCP لیئر: آپ ایک Salesforce MCP Server نصب کرتے ہیں (کسٹمر ڈیٹا پڑھنے کے لیے) اور ایک Gmail MCP Server (جوابات بھیجنے کے لیے)۔
2. Skill لیئر: آپ refund-policy.md Skill لکھتے ہیں۔ یہ Skill یہ منطق رکھتی ہے: "اگر کسٹمر ہمارے ساتھ >2 سال رہا ہے، تو $50 سے کم ریفنڈز خودکار طور پر منظور کریں۔ بصورتِ دیگر، انسانی نظرِ ثانی کے لیے ٹکٹ ڈرافٹ کریں۔"

MCP کے بغیر، Skill بیکار ہے کیونکہ یہ Salesforce میں کسٹمر کی مدت نہیں دیکھ سکتی۔
Skill کے بغیر، MCP کنیکشن خطرناک ہے — Claude شاید ریفنڈ پالیسی ہالیوسی نیٹ کرے یا سب کے لیے ریفنڈ منظور کر دے۔

ہم آہنگ ورک فلو

1. یوزر کوئری: "John Doe کے اس غصے بھرے ای میل کا جواب ڈرافٹ کریں۔"
2. Skill Activation: Claude intent کو detect کرتا ہے اور customer-service Skill لوڈ کرتا ہے۔
3. MCP Execution: Skill Claude کو ہدایت دیتا ہے "Salesforce میں John Doe کو دیکھیں۔" Claude Salesforce MCP ٹول استعمال کر کے ڈیٹا fetch کرتا ہے۔
4. Logic Application: Skill حاصل شدہ ڈیٹا کو اپنے اندرونی رولز کے مقابل analyze کرتا ہے (مثلاً "John ایک VIP ہے")۔
5. Action: Skill Claude کو Gmail MCP ٹول استعمال کر کے "VIP Apology Template" کے ذریعے جواب ڈرافٹ کرنے کی ہدایت دیتا ہے۔

ایک سادہ Skill اور MCP سرور کیسے نافذ کریں

کوڈ مثال: MCP سرور کنفیگر کرنا

MCP سرورز عموماً ایک JSON فائل میں کنفیگر ہوتے ہیں۔ یہ ہے کہ ڈویلپر MCP استعمال کرتے ہوئے لوکل SQLite ڈیٹا بیس کو Claude سے کیسے جوڑتا ہے:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

اس کنفیگریشن میں، AI کو براہِ راست "کچن" تک رسائی ملتی ہے—خام اجزاء (ڈیٹا) اور اوزار (ٹولز) جو کام کے لیے درکار ہیں۔

Skill کی ساخت

Skills سادہ Markdown فائلز کے ذریعے define کی جاتی ہیں، اکثر SKILL.md نامی کنونشن کے ساتھ۔ یہ قدرتی زبان کی ہدایات اور مخصوص کمانڈز کے امتزاج کو استعمال کرتی ہیں۔

یہ ہے کہ review-skill.md کیسا دکھ سکتا ہے۔ یہ Skill Claude کو سخت کمپنی گائیڈ لائنز کے مطابق Pull Request کا ریویو کرنا سکھاتی ہے۔

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 + Claude Skill wrapper کو کال کرنا

ذیل میں ایک تصوراتی فلو ہے: آپ کی سروس MCP کے ذریعے ایک ٹول expose کرتی ہے؛ آپ کی ops ٹیم Claude میں ایک ہلکا پھلکا Skill wrapper بھی شائع کرتی ہے جو MCP endpoint کو کال کرتا ہے۔ یہ interoperability دکھاتا ہے: ایجنٹ-نیوٹرل ٹول + وینڈر-اسپیسیفک 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.

یہ پیٹرن اس بات کا مطلب ہے کہ آپ متعدد ایجنٹس (Claude، Copilot، دیگر) کو اسی بیک اینڈ سروسز کو MCP کے ذریعے کال کرنے کی سپورٹ دے سکتے ہیں جبکہ وینڈرز ان صلاحیتوں کو پالشڈ Skills یا کنیکٹرز میں wrap کر سکتے ہیں۔

جنوری 2026 کی اپڈیٹ کیوں اہم ہے؟

MCP UI Framework (26 جنوری، 2026) کے تعارف نے "Skills" کے مساوات کو بنیادی طور پر بدل دیا ہے۔ پہلے، Skills ٹیکسٹ آؤٹ پٹ تک محدود تھیں۔ اگر کسی Skill کو یوزر ان پٹ چاہیے ہوتا (مثلاً "کون سی database row اپڈیٹ کرنی ہے منتخب کریں")، تو اسے ایک بے ڈھنگی ٹیکسٹ مبنی back-and-forth کرنا پڑتا تھا۔

نئی اپڈیٹ کے ساتھ، اب ایک Skill MCP سرور کے فراہم کردہ rich UI component کو ٹرگر کر سکتی ہے۔

• پرانا ورک فلو: Skill پوچھتی ہے، "مجھے 'Smith' نام کے 3 یوزرز ملے ہیں، آپ کون سا چاہتے ہیں؟ 1، 2، یا 3؟"
• نیا ورک فلو: Skill MCP سرور کو ایک تصدیق شدہ "User Selection Card" رینڈر کرنے کو کہتی ہے جس میں پروفائل پکچرز اور active status ہو۔ صارف کلک کرتا ہے، اور Skill آگے بڑھتی ہے۔

یہ "Chatbot" اور مکمل "Software Application" کے درمیان لکیر دھندلا دیتا ہے، مؤثر طور پر Claude کو ایک operating system میں بدل دیتا ہے جہاں MCP driver لیئر ہے اور Skills ایپلیکیشنز۔

تو زیادہ اہم کیا ہے — Skills یا MCP؟

دونوں اہم ہیں — مگر مختلف وجوہات کے لیے۔ MCP وہ plumbing ہے جو ایجنٹس کو reach دیتی ہے؛ Skills وہ playbooks ہیں جو ایجنٹ آؤٹ پٹس کو قابلِ اعتبار، قابلِ آڈٹ، اور محفوظ بناتی ہیں۔ پروڈکشن گریڈ agentic سسٹمز کے لیے آپ کو تقریباً ہمیشہ دونوں کی ضرورت ہوگی: MCP ڈیٹا اور actions ظاہر کرنے کے لیے، Skills یہ define کرنے کے لیے کہ ایجنٹ انہیں کیسے استعمال کرے۔ آج ٹیموں کے لیے اہم imperative یہ ہے کہ دونوں کو first-class انجینئرنگ artifacts کے طور پر ٹریٹ کریں جن کی واضح ملکیت، ٹیسٹ سوٹس، اور سکیورٹی ریویوز ہوں۔

Skills استعمال کرنے کے لیے تیار ہیں؟ CometAPI، Claude Code CLI کے ذریعے Claude Skills کے استعمال کی سہولت فراہم کرتا ہے۔ CometAPI کے ذریعہ، آپ لاگت بچا سکتے ہیں۔ تفصیلی ہدایات کے لیے API گائیڈ دیکھیں۔

ڈویلپرز Claude Opus 4.5 API وغیرہ تک CometAPI کے ذریعے رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔ آغاز کے لیے، ماڈل کی صلاحیتیں Playground میں دریافت کریں اور تفصیلی ہدایات کے لیے API گائیڈ دیکھیں۔ رسائی سے پہلے، براہِ کرم یقینی بنائیں کہ آپ CometAPI میں لاگ اِن ہیں اور API key حاصل کی ہوئی ہے۔ CometAPI سرکاری قیمت سے کہیں کم قیمت پیش کرتا ہے تاکہ آپ انٹیگریٹ کر سکیں۔

تیار ہیں؟ → Claude code اور skills کا مفت ٹرائل!

اگر آپ AI کے مزید tips، guides اور news جاننا چاہتے ہیں تو ہمیں VK، X اور Discord پر فالو کریں!