Skills는 말 그대로 AI가 특정 작업을 잘 수행하도록 도와주는 작업 단위 패키지에 가깝다.
예를 들어 이런 작업을 생각해볼 수 있다.
엑셀 파일 분석하기
PDF 문서 요약하기
회사 양식에 맞는 보고서 만들기
브랜드 가이드에 맞춰 PPT 작성하기
특정 코드베이스 규칙에 맞춰 코드 수정하기
이런 작업은 단순히 API 하나를 호출한다고 끝나는 게 아니다.
작업 순서, 주의사항, 파일 구조, 예시 코드, 템플릿, 검증 방식 같은 것이 함께 필요하다.
Skills는 이런 내용을 하나의 폴더나 패키지처럼 묶어둔 것이다.
Anthropic 문서에서는 Agent Skills를 특정 작업을 더 잘 수행하도록 하는 폴더 형태의 지침, 스크립트, 리소스 묶음으로 설명한다. OpenAI Codex 문서도 Skills를 Codex에 작업별 능력을 확장하기 위한 패키지로 설명하고, 지침·리소스·선택적 스크립트를 포함할 수 있다고 설명한다.
MCP = 외부 세계와 연결하는 통신 규칙
Skills = 특정 작업을 잘하게 만드는 작업 설명서
| 구분 | MCP | Skills |
|---|---|---|
| 핵심 역할 | 외부 도구와 연결 | 특정 작업 수행 능력 강화 |
| 성격 | 프로토콜 / 연결 표준 | 작업 패키지 / 지침 묶음 |
| 중심 질문 | “AI가 외부 도구를 어떻게 호출하지?” | “AI가 이 작업을 어떻게 잘 수행하지?” |
| 구성 | Host, Client, Server, Tools, Resources, Prompts | SKILL.md, 지침, 예시, 스크립트, 리소스 |
| 예시 | GitHub MCP Server, DB MCP Server | PDF 분석 Skill, PPT 작성 Skill, 코드 리뷰 Skill |
| 비유 | 플러그를 꽂는 연결 규칙 | 업무 매뉴얼과 작업 도구 세트 |
예를 들어 AI에게 이런 일을 시키고 싶다고 해보자.
“우리 회사 양식에 맞춰 월간 보고서를 만들어줘.”
이때 필요한 게 두 가지일 수 있다.
먼저 AI는 회사 데이터에 접근해야 한다.
매출 DB 조회
고객 문의 데이터 조회
지난달 보고서 파일 읽기
이런 외부 시스템 연결에는 MCP가 어울린다.
AI
→ MCP Server
→ DB / 파일 / API
그런데 데이터를 가져오는 것만으로는 보고서가 완성되지 않는다.