MCPとAgent Skillsの違いとは？AIツール拡張の2つのアプローチを比較

「MCPとAgent Skills、どっちを使えばいいの？」という疑問を持つ方は多いのではないでしょうか。

どちらもAnthropicが推進するオープン標準で、AIツールの機能を拡張するものですが、解決する問題が根本的に異なります。結論から言うと、両者は競合ではなく補完関係にあり、組み合わせて使うことで最も効果を発揮します。

この記事では、MCPとAgent Skillsの違いと、どのような場面でどちらを選ぶべきかを解説します。

MCPとは：AIと外部システムをつなぐプロトコル

MCP（Model Context Protocol）は、AIアプリケーションを外部システムに接続するための標準プロトコルです。

USB-Cのような役割

MCPを理解するには、USB-Cポートをイメージするとわかりやすいです。USB-Cがスマートフォンと様々な周辺機器を接続する共通規格であるように、MCPはAIアプリケーションとデータベース、API、ファイルシステムなどを接続する共通規格です。

MCPでできること

MCPを使うと、AIは以下のような外部リソースにアクセスできます：

ローカルファイル：自分のPCにあるドキュメントやコード
データベース：SQLを使ったデータの取得・更新
外部API：Google Calendar、Notion、Slackなどのサービス
カスタムツール：独自に作成した機能

MCPの構成

MCPは「クライアント-サーバー」の構造で動作します：

AIアプリケーション（Claude Code、ChatGPTなど）
       ↓
   MCPクライアント
       ↓
   MCPサーバー（複数可）
   ├─ ファイルサーバー（ローカルファイルアクセス）
   ├─ Gitサーバー（リポジトリ操作）
   ├─ DBサーバー（データベースクエリ）
   └─ カスタムサーバー（独自ロジック）

Agent Skillsとは：知識とワークフローのパッケージ

Agent Skillsは、AIに「どうやるか」を教えるための仕組みです。SKILL.mdファイルに手順や知識を書くことで、AIがその専門知識を使ってタスクを実行できます。

ファイルベースのシンプルな構造

Agent Skillsの本体は、SKILL.mdというMarkdownファイルです：

---
name: コードレビュー
description: PRのコードをレビューする
---

## 手順

1. 変更ファイルを確認
2. コード品質・セキュリティ・パフォーマンスの観点でチェック
3. 問題があれば具体的に指摘

ネットワーク接続は不要で、ローカルに配置するだけで動作します。

根本的な違い：「何にアクセスするか」vs「どう実行するか」

MCPとAgent Skillsの違いを一言でまとめると：

MCP：AIに「何にアクセスできるか」を提供する
Agent Skills：AIに「どうやるか」を教える

比較表

観点	MCP	Agent Skills
目的	外部システムとの接続	専門知識・ワークフローの提供
構造	クライアント-サーバー	ファイルベース
ネットワーク	必要（ローカル/リモート）	不要（ローカル実行）
対応ツール	Claude、ChatGPT他	Claude Code、Codex CLI他
得意なこと	リアルタイムデータ取得、外部操作	定型業務の標準化、知識の再利用

具体例で比較

Slackにメッセージを投稿したい場合

MCPアプローチ：Slack MCPサーバーを設定し、AIがSlack APIを直接呼び出す
Agent Skillsアプローチ：「Slack投稿の手順」をスキルとして定義し、AIがその手順に従って操作を案内する

MCPは直接操作、Agent Skillsは手順の標準化という違いがあります。

コードレビューを効率化したい場合

MCPアプローチ：GitHub MCPサーバーでPRの差分を取得
Agent Skillsアプローチ：「コードレビューの観点」をスキルとして定義

この場合、MCPでデータを取得し、Agent Skillsでレビュー方法を標準化するという組み合わせが効果的です。

使い分けの指針

MCPを選ぶ場面

リアルタイムの外部データが必要
データベースやAPIを直接操作したい
複数のサービスを連携させたい

Agent Skillsを選ぶ場面

チーム内でワークフローを標準化したい
特定の作業手順を何度も再利用したい
ネットワーク接続なしで動かしたい

両方を組み合わせる場面

最も強力なワークフローは、両者を組み合わせたものになります：

MCPで外部データを取得（GitHub PRの差分、DBのレコードなど）
Agent Skillsで処理方法を定義（レビュー観点、分析手順など）

注意点と現状の限界

MCPの注意点

サーバーのセットアップが必要（技術的なハードルがある）
セキュリティ設定（認証情報の管理）が重要
外部サービスの変更に追従する必要がある

Agent Skillsの注意点

外部システムへの直接アクセスはできない
スキルの品質はコミュニティ依存
ツール間で完全な互換性はない

両方に共通する注意点

どちらも発展途上の技術です。2025年3月にOpenAIがMCPを公式採用し、エコシステムは急速に拡大していますが、仕様の変更は今後も起こりえます。

まとめ

MCPとAgent Skillsは、それぞれ異なる問題を解決するツールです：

MCP：AIと外部システムの接続（「何にアクセスするか」）
Agent Skills：専門知識とワークフロー（「どう実行するか」）

どちらか一方を選ぶのではなく、必要に応じて両方を使い分けるのが現実的なアプローチです。

Agent Skillsから始めたい方は、スキル一覧で気になるスキルを探してみてください。MCPに興味がある方は、公式ドキュメントが参考になります。

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