스킬이란 무엇인가
스킬은 마크다운으로 적은 지침서입니다. 클로드에게 '이메일 정리해줘'라고 시키면, 스킬은 카테고리별로 나누고 홍보 메일은 보관하고 급한 건은 표시하라는 순서를 정해 줍니다. 사람이 신입 직원에게 건네는 업무 매뉴얼과 비슷합니다. 작성이 쉽고 빠르다는 게 장점이라, 에이전트가 스스로 스킬을 써서 만들기도 합니다.
다만 스킬이 못 하는 일도 분명합니다. 스킬 자체는 실행하지 않습니다. 메일함에 접속하지도, 어떤 서비스에 인증하지도, 아무것도 돌리지 않습니다. 지침이 실제로 힘을 받으려면 그 아래에서 접속하고 값을 가져오는 도구가 따로 있어야 합니다. 스킬은 똑똑한 지침일 뿐, 혼자서는 아무것도 없는 것 위에 앉은 좋은 문서입니다.
실제로 클로드 웹의 설정 → 커스터마이즈 → 스킬 화면을 열어 보면 감이 옵니다. skill-creator, canvas-design, mcp-builder처럼 이름부터 용도가 드러나는 목록이 늘어서 있고, 다운로드 수가 12만에서 140만까지 옆에 붙어 있습니다. 각각은 문서 몇 장 분량의 지침일 뿐이지만, 클로드가 특정 작업을 훨씬 잘하게 만듭니다.
CLI란 무엇인가
CLI, 커맨드라인 인터페이스는 터미널에 명령어를 쳐서 시스템과 대화하는 방식입니다. 언뜻 스킬보다 원시적으로 보이지만 모델 입장에서는 정반대입니다. 웹의 방대한 코드와 명령어 예제로 학습했기 때문에, 잘 문서화된 CLI는 화면을 클릭하는 그래픽 인터페이스보다 오히려 다루기 쉽습니다. 클로드 코드가 코드를 고치거나 테스트를 돌리거나 저장소에 푸시할 때, 실제로는 CLI 명령을 실행하고 있는 겁니다.
CLI를 가진 시스템이라면 원칙적으로 별도 프로토콜 없이 에이전트가 바로 씁니다. 대신 구조적인 두 가지 빈틈이 있습니다. 하나는 발견입니다. 에이전트가 지금 무엇을 쓸 수 있는지 표준적으로 알 방법이 없습니다. 다른 하나는 통제입니다. 표준화된 인증도, 권한 범위도, 무엇을 했는지 남기는 감사 기록도 없습니다. 강력하지만 날것 그대로인 힘입니다.
MCP란 무엇인가
MCP, 모델 컨텍스트 프로토콜은 앤트로픽이 만들어 리눅스 재단에 기증하고 주요 AI 업체 대부분이 채택한 개방형 표준입니다. USB-C를 떠올리면 이해가 빠릅니다. USB-C가 나오기 전에는 휴대폰, 노트북, 이어폰마다 커넥터가 달랐습니다. 하나의 규격이 생기자 모든 기기가 그냥 연결됐습니다. MCP는 AI에게 같은 역할을 합니다. 도구 하나를 이름, 설명, 입력 스키마, 인증까지 규격대로 만들어 두면 클로드든 GPT든 커서든 그 서버를 그대로 씁니다.
실제로 클로드 웹의 커넥터 디렉토리를 열면 노션, 지메일, 구글드라이브, 피그마, MS365 같은 익숙한 서비스가 카드로 늘어서 있고 연결 버튼 하나로 붙습니다. 이 카드 하나하나가 MCP 서버입니다. 다만 비판도 있습니다. 초기 구현은 서버 하나에 도구 90개를 욱여넣어 대화를 시작하기도 전에 토큰을 수만 개씩 태웠고, 서버를 돌리고 인증 흐름을 관리하는 인프라 부담도 있습니다. 최근에는 필요한 도구만 그때그때 불러오는 점진적 발견 방식으로 이 문제를 줄이는 중입니다.
숫자로 보면 감이 온다 — CLI와 MCP 실측 비교
개념만으로는 셋의 차이가 흐릿합니다. 같은 작업을 CLI와 MCP 양쪽으로 시켜 비교한 실측 결과를 보면 선이 또렷해집니다.
| 작업 | CLI | MCP |
|---|---|---|
| 파일 두 개에서 단어 검색 | cat + grep, 명령 두 줄로 끝 | 파일시스템 서버 도구 13개 정의가 먼저 로드(실제 쓴 건 2개) |
| 최근 커밋 10개 확인(Git) | git log 한 줄, 모델이 플래그를 이미 안다 | 깃허브 서버 도구 80개 전체 스키마, 약 5만 5천 토큰 선로딩 |
| 자바스크립트로 그려지는 페이지 읽기 | curl은 빈 뼈대만 받아 여러 우회 시도, 2천 토큰·수 분 | 헤드리스 브라우저 fetch 도구 한 번 호출, 약 250토큰·수 초 |
숫자가 말해주는 것
파일 두 개에서 단어를 찾는 간단한 작업은 CLI가 cat과 grep 두 줄로 끝냈습니다. 같은 작업을 MCP 파일시스템 서버로 시키자, 실제로 쓴 도구는 두 개뿐인데도 서버가 내세운 도구 13개의 설명이 전부 대화창에 먼저 올라갔습니다. 깃 로그 확인도 마찬가지입니다. CLI는 명령 한 줄로 끝나지만, 깃허브 MCP 서버는 도구 80개를 통째로 실어 5만 5천 토큰을 대화 시작 전에 소모합니다. 이 지점만 보면 CLI 쪽 손을 들어주고 싶어집니다.
그런데 반대 상황도 있습니다. 자바스크립트로 화면을 그리는 페이지, 예를 들어 modelcontextprotocol.io 같은 넥스트제이에스 사이트를 curl로 받으면 완성된 텍스트가 아니라 뼈대 코드만 돌아옵니다. 에이전트는 태그를 걷어내고, 소스 안에 박힌 JSON을 뒤지고, 결국 넥스트제이에스가 콘텐츠를 스트리밍하는 내부 포맷을 직접 리버스 엔지니어링하는 데까지 갔습니다. 2천 토큰 넘게 쓰고 몇 분이 걸려서야 요약할 내용을 겨우 모았습니다. 반면 헤드리스 브라우저를 품은 MCP 페처 서버는 fetch url 도구 하나를 한 번 호출해 약 250토큰, 몇 초 만에 렌더링된 텍스트를 그대로 받아 왔습니다.
패턴은 명확합니다. 명령이 작업에 바로 꽂히는 파일 작업, 깃, 텍스트 처리는 CLI가 이깁니다. 수십 년간 터미널이 풀어 온 문제라 모델이 이미 잘 압니다. 반대로 도구가 주는 원재료와 실제로 필요한 결과 사이에 간극이 있을 때, 그리고 인증·권한·감사 기록이 필요할 때는 MCP가 그 간극을 메웁니다.
처음이라면: 어디서 설치하고 무엇부터 켜나
이름이 낯설어도 시작은 어렵지 않습니다. 순서대로 켜면 됩니다.
CLI부터입니다. 맥은 기본 '터미널' 앱, 윈도우는 'PowerShell'을 엽니다. 먼저 Node.js(nodejs.org)를 설치한 뒤 아래 명령을 붙여 넣습니다. 설치가 끝나면 작업할 폴더로 옮겨 claude라고 치면 실행됩니다.
스킬은 클로드 웹(claude.ai)에서 켭니다. 왼쪽 아래 프로필 아이콘을 눌러 설정을 열고, 커스터마이즈 메뉴의 스킬로 들어갑니다. 앤트로픽 탭에 공식 스킬이 늘어서 있으니 필요한 것 옆의 + 버튼만 누르면 그 뒤 대화부터 클로드가 알아서 씁니다. 별도 코드를 짤 필요가 없습니다.
MCP는 같은 설정 화면의 커넥터 메뉴에서 켭니다. 추가 버튼을 누르고 커넥터 둘러보기로 들어가면 노션, 지메일, 구글드라이브 같은 카드가 나옵니다. 원하는 서비스의 연결 버튼을 누르고 로그인 창에서 권한을 승인하면 끝입니다. 그 뒤로는 대화 중에 '내 노션에서 찾아줘'라고 말하면 클로드가 그 커넥터를 씁니다.
# Claude Code 설치
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
# 설치 후, 작업할 폴더에서 실행
claude그래서 뭐부터 켜야 하나
개인이거나 팀이 대여섯 명이라면 스킬과 CLI만으로 놀랍도록 멀리 갑니다. 설치가 빠르고 마찰이 적습니다. 대신 눈을 뜨고 시작해야 합니다. CLI는 표준화된 인증도 감사 기록도 없다는 걸 알고 쓰는 것과 모르고 쓰는 건 다릅니다.
여러 팀과 시스템, 고객 데이터를 넘나드는 조직이라면 셋 중 하나를 고르는 문제가 아닙니다. 결국 셋을 함께 씁니다. 스킬은 회사의 업무 방식을 지침으로 담고, CLI는 그 지침 아래에서 실제로 실행하고, MCP는 인증되고 감사 가능한 규격으로 모든 걸 연결해 안전하게 규모를 키웁니다. 세 층은 경쟁하지 않고 쌓입니다.