나는 여전히 Skills보다 MCP를 선호한다

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MCP는 LLM이 도구의 내부 구조를 몰라도 작업을 요청할 수 있는 API 추상화 기반 표준 인터페이스로, 원격 사용과 자동 업데이트를 지원함
Zero-Install 구조, OAuth 인증, 샌드박싱 보안을 통해 설치 부담과 권한 문제를 줄이고, 어떤 플랫폼에서도 동일한 환경을 제공함
반면 Skills는 CLI 설치 의존성과 인증·배포 복잡성, 플랫폼별 호환성 문제 등으로 인해 실제 실행 환경에서 마찰이 큼
Skills는 지식 계층, MCP는 연결 계층으로 구분되어야 하며, LLM이 외부 시스템과 상호작용할 때는 MCP를, 절차적 지식 전달에는 Skills를 사용하는 것이 적절함
MCP Nest와 같은 클라우드 터널링 서비스로 로컬 MCP 서버를 원격에서 접근할 수 있어, 표준화된 AI 통합 환경 구축의 핵심으로 평가됨

MCP의 장점

Model Context Protocol(MCP) 은 LLM이 도구의 내부 동작을 이해하지 않아도, 단순히 요청만으로 작업을 수행할 수 있는 API 추상화 구조를 기반으로 함
- 예: LLM이 DEVONthink와 상호작용할 때 devonthink.do_x()를 호출하면 MCP 서버가 모든 처리를 담당
Zero-Install 원격 사용이 가능해, 클라이언트는 MCP 서버 URL만 지정하면 별도 설치 없이 바로 작동
자동 업데이트가 지원되어, 원격 MCP 서버가 새로운 도구나 리소스로 갱신되면 모든 클라이언트가 즉시 최신 버전을 사용 가능
OAuth 기반 인증으로 보안이 강화되며, 사용자가 직접 토큰을 관리할 필요 없음
이식성이 높아, Mac·모바일·웹 등 어떤 환경에서도 동일한 MCP 서버를 통해 접근 가능
샌드박싱 구조로 로컬 환경의 직접 실행 권한을 제한하고, 제어된 인터페이스만 노출
스마트 검색 및 자동 업데이트 기능을 통해 필요한 도구만 로드하고, 로컬 설치 시에도 실행 시 자동 갱신 가능

Skills는 LLM에게 특정 지식이나 사용법을 가르치는 데는 유용하지만, 실제 동작 수행 시 CLI 의존성이 문제로 작용
대부분의 Skill은 별도의 CLI 설치를 요구하지만, ChatGPT·Perplexity·Claude 웹 버전 등은 CLI 실행이 불가능
이로 인해 다음과 같은 문제가 발생함
- 배포 복잡성: CLI를 바이너리·NPM·uv 등으로 배포·관리해야 함
- 비밀 관리 문제: 인증 토큰을 .env 파일에 평문 저장하거나, 세션이 초기화되면 인증이 사라짐
- 생태계 단절: Skill 설치·업데이트 방식이 플랫폼마다 달라 호환성 문제와 YAML 파싱 오류 발생
- 컨텍스트 낭비: LLM이 단일 함수 호출만 필요해도 전체 SKILL.md를 로드해야 함
“CLI를 먼저 설치하라”는 지침이 포함된 Skill은 불필요한 복잡성을 추가하며, 원격 MCP로 대체하는 것이 더 효율적임

MCP 사용 시점: LLM이 웹사이트·서비스·애플리케이션 등 외부 시스템과 연결될 때 표준 인터페이스로 활용
- 예: Google Calendar는 OAuth 기반 원격 MCP로 인증과 실행을 처리해야 하며, CLI 설치를 요구하지 않아야 함
- Chrome·Hopper·Xcode·Notion 등도 각각의 기능 제어를 위한 내장 MCP 엔드포인트를 제공하는 것이 이상적임
Skills 사용 시점: 순수 지식 전달과 맥락 제공에 집중해야 함
- 이미 설치된 도구(curl, git, gh, gcloud)의 사용법을 가르치는 용도
- 조직 내 용어·업무 흐름·문체 표준화
- PDF 처리나 비밀 관리(fnox 사용법 등)와 같은 절차적 지식 공유
Skills는 지식 계층, MCP는 연결 계층으로 구분되어야 함

Skills와 MCP의 역할을 명확히 구분하기 위해, Skills는 LLM 매뉴얼(LLM_MANUAL.md), MCP는 커넥터(Connector) 로 불러야 한다는 제안
실제 운영 중인 예시
- mcp-server-devonthink: LLM이 DEVONthink를 직접 제어할 수 있는 로컬 MCP 서버
- microfn: mcp.microfn.dev에서 원격 MCP 제공
- Kikuyo: mcp.kikuyo.dev에서 원격 MCP 제공
- MCP Nest: 로컬 MCP 서버를 클라우드로 터널링해 원격 접근 가능하게 하는 서비스 (mcp.mcpnest.dev/mcp)
일부 프로젝트에서는 CLI용 Skill도 함께 제공하지만, MCP 사용법을 설명하는 Skill이 더 유용함
- Skill은 MCP의 기능·도구 관계·사용 시점 등을 설명하는 지식 레이어로 작동
- MCP는 실제 연결과 실행을 담당
이 조합을 통해 LLM이 반복적인 시행착오 없이 효율적으로 MCP를 활용할 수 있음

MCP Nest는 로컬 전용 MCP 서버(Fastmail, Gmail 등)를 클라우드 터널링을 통해 원격 접근 가능하게 하는 서비스
Claude·ChatGPT·Perplexity 등 MCP 지원 클라이언트에서 동일하게 사용 가능
로컬 머신을 직접 노출하지 않고도 모든 기기에서 동일한 MCP 환경을 유지할 수 있음