MCP·에이전트 만들기

Claude Code의 Skill은 반복 워크플로를 파일 하나로 패키징한다. 세션에는 이름·설명만 올라가고 본문은 발동될 때만 펼쳐지는 progressive disclosure 구조, 자동·수동 두 발동 경로, 그리고 '코드 실행이 아니라 지시문 주입'이라는 정체를 정리한다.

MCP 도구는 LLM이 스스로 고른다. 이때 모델이 보는 건 구현 코드가 아니라 이름·description·입력 스키마뿐이다. 설명문이 곧 도구의 인터페이스인 이유와, 무엇을·언제·경계를 담아 선택률을 높이는 실무 규칙을 예제로 정리한다.

ponytail은 AI 에이전트의 과잉엔지니어링을 막는 오픈소스 스킬이다. 흥미로운 건 LLM을 전혀 호출하지 않고 룰셋 텍스트만 주입한다는 점 — 이 블로그가 지향하는 '무료 MCP' 원칙과 정확히 같은 구조다. 결정 사다리라는 룰의 정체, skill·hook·MCP 세 배포 형태, 그리고 MCP가 왜 같은 룰을 prompt와 tool 양쪽으로 노출하는지 뜯어본다.

Claude Code는 MCP 클라이언트인가, 에이전트인가? 둘 다다. 층위가 다른 두 역할이 우연히 같은 소프트웨어에 담겨 있을 뿐이다. 프로토콜 역할과 런타임 역할을 분리해 본다.

MCP, 에이전트, 오케스트레이터는 자주 뒤섞여 쓰이지만 서로 다른 층에 있다. 도구를 공급하는 규격, 스스로 도구를 고르는 행위자, 그리고 여러 행위자를 지휘하는 조정자로 나눠 정리한다.

LLM은 텍스트를 뱉을 뿐 스스로 파일을 읽거나 도구를 부르지 못한다. 그 모델을 감싸 실제로 일을 시키는 바깥 루프가 '하네스'다. 하네스가 무엇을 맡는지, MCP는 그 안에서 어디에 끼는지 정리한다.

MCP의 세 번째 primitive인 Prompt는 도구가 아니라 '재사용 가능한 대화 템플릿'이다. 매번 길게 풀어 쓰던 지시를 슬래시 명령 하나로 바꾸는 법을 실제 서버 코드로 정리한다.

MCP 도구는 LLM이 채워 보내는 인자를 받는다. zod로 입력 스키마를 선언하면 JSON Schema 생성·런타임 검증·타입 추론을 한 번에 얻는다. 왜 필요한지와 실제 정의 방법을 정리한다.

MCP Resource는 도구가 아니라 LLM이 읽어들이는 데이터다. 도구와 무엇이 다른지, URI로 무엇을 노출하는지, 그리고 실제 서버에서 어떻게 구현하는지 살펴본다.