Skills보다 MCP를 선호하는 이유

최근 AI 업계에서는 LLM에 기능을 부여하는 새로운 표준으로 Skills를 밀고 있지만, 이는 실제 서비스 접근 측면에서 한계가 명확하다. Skills는 단순 지식 전달이나 도구 사용법을 가르치는 데는 유용할지 모르나, 실제 서비스와 연결하는 아키텍처로는 부적합하다.

반면 **MCP(Model Context Protocol)**는 API 추상화라는 명확한 철학을 바탕으로 한다. LLM은 구체적인 작동 방식(How)을 이해할 필요 없이, 무엇을 할 수 있는지(What)만 알면 된다. 실제 동작은 MCP 서버가 처리하는 구조다.

MCP는 다음과 같은 강력한 장점을 제공한다:

• 원격 사용성 및 업데이트: 로컬 설치 없이 URL 연결만으로 사용 가능하며, 서버 업데이트 시 모든 클라이언트에 즉시 반영된다.
• 보안 및 인증: OAuth 등을 통해 인증을 안전하게 처리하며, 샌드박스 환경을 통해 LLM에 과도한 권한을 주지 않고도 제어된 인터페이스를 제공한다.
• 이식성 및 발견: Mac, 모바일, 웹 등 어디서나 작동하며, 필요한 시점에만 도구를 로드하여 Context Window를 효율적으로 관리한다.

반면 Skills는 환경에 따라 CLI 설치를 요구하는 경우가 많다. 이는 ChatGPT나 Perplexity 같은 웹 기반 환경에서는 실행이 불가능하며, API 토큰 관리와 배포 과정에서도 복잡한 문제를 야기한다.