MCP Skills: что подключать под задачу и когда сервер, а когда навык

Что такое MCP и Skills и зачем их различать?

Если Claude должен прочитать файл на диске, найти данные в базе или создать запись во внешнем сервисе, ему нужен доступ. Его даёт MCP.

Когда Claude уже видит нужные файлы, но каждый раз по-разному анализирует таблицу, оформляет презентацию или проводит ревью, проблема в другом. Нужна инструкция с понятным порядком действий. Её можно положить в Skill.

Вот как сам Anthropic определяет MCP:

Skill - это папка с инструкциями, шаблонами и порядком действий. Его точка входа - файл SKILL.md. Внутри есть описание и инструкции.

Разница важна, когда садишься настраивать skills mcp под свою задачу. Подключение к Google Drive достаточно оформить как MCP. Инструкцию «сначала прочитай строки, потом проверь формулы, затем выдай таблицу ошибок» удобнее вынести в отдельный Skill.

Модель может автоматически выбрать Skill, если описание подходит под запрос. Но это не обещание, что пересекающиеся Skills всегда будут выбраны правильно. Если запуск критичен, есть явный вызов через slash-команду.

Чем MCP отличается от Skill в реальной задаче?

Представь задачу: «Возьми таблицу продаж, найди строки со статусом “оплачен”, посчитай сумму и подготовь отчёт».

Если таблица лежит в папке, к которой Claude ещё не имеет доступа, сначала нужен MCP. Он даст возможность читать и менять файлы в разрешённом месте.

Когда файл уже доступен, но нужен одинаковый процесс обработки, добавляй Skill. В нём можно зафиксировать:

• какие листы читать;
• какие строки отбирать;
• какие формулы проверять;
• в каком формате выдавать результат;
• какие ошибки показывать отдельно.

За внешнее действие отвечает MCP. Skill определяет порядок и правила.

Граница видна на примере Git и запроса skills mcp. Сам доступ к локальному репозиторию и операции Git остаются MCP. Правило «перед commit сначала покажи diff» можно вынести в Skill.

Та же схема работает с API. Ключ, OAuth-настройки и сам доступ к API не кладутся в Skill. Инструкция, как проверить ответ API и оформить ошибку, может лежать в Skill.

Задачу с недоступными для Claude данными через Skill не решить. MCP подключай для внешнего доступа, а одного текста с инструкциями для этого недостаточно.

Что есть что: MCP, Skills и connectors?

MCP задаёт общий способ общения AI-приложения с внешней системой. Сервер MCP может предоставить:

• tools - вызываемые действия;
• resources - данные для чтения;
• prompts - готовые промпты с параметрами.

Коннектор - уже собранный вариант подключения. Например, через коннектор Claude может работать с Linear, Slack или Google Drive. В карточке коннектора описываются сценарии использования, права чтения и записи, а также доступность.

У этих трёх уровней разные роли.

MCP - стандарт и механизм подключения.
Коннектор - готовая интеграция с сервисом.
Skill - инструкции и процесс.

Коннектор может использовать MCP внутри. Skill сохраняет свою роль инструкции, даже если в нём упоминается конкретный сервис.

Если в Skill лежит текст «создай задачу в Linear», сам по себе этот текст не даёт доступа к Linear. Нужен MCP-коннектор или другой доступный инструмент. Skill может добавить порядок: какие поля заполнить, как назвать тикет и что проверить перед отправкой.

Что выбрать для файлов, Git, таблиц и внешних сервисов?

Файлы

Filesystem MCP даёт Claude доступ к чтению, записи, поиску и перемещению файлов в разрешённых папках. Это доступ к ресурсу.

Оставляй его как MCP. Инструкция «сначала перечисли файлы, потом прочитай только конфигурацию» может дополнительно лежать в Skill.

Пример локального запуска:

npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /путь/к/папке

Путь должен указывать на папку, к которой ты действительно хочешь дать доступ. Не подключай весь диск без конкретной причины.

Веб-страницы

Fetch MCP скачивает веб-страницу и превращает HTML в Markdown. Внешний сервис здесь нужен для получения сетевого содержимого.

Для веб-страниц действует тот же принцип. Skill может описать, что делать после загрузки: выделить факты, собрать таблицу или проверить ссылки.

Git

Git MCP работает с локальными Git-репозиториями и автоматизирует операции Git. Сам доступ к истории, веткам и diff не надо переписывать в Skill.

А вот процесс можно вынести отдельно:

• перед изменениями показать состояние репозитория;
• после правки показать diff;
• не создавать commit без проверки;
• в описании commit указать конкретное изменение.

Это повторяемая инструкция. Новый доступ здесь не появляется.

Таблицы

XLSX Skill задаёт Claude рабочий процесс для создания, чтения, анализа и редактирования Excel-файлов. В его инструкции есть зависимости вроде openpyxl, pandas и инструменты для пересчёта формул.

Если задача звучит как «каждый раз обработай Excel по одной схеме», выбирай Skill. MCP не нужен только потому, что файл имеет расширение .xlsx.

Презентации

PPTX Skill описывает правила создания, чтения и редактирования PowerPoint-файлов. Он отвечает за порядок действий и оформление.

Это Skill. Новый внешний сервис не появляется. Claude получает инструкцию, как работать с уже доступным файлом.

Внешние сервисы

Для Slack, Google Drive, Jira, Linear, API и баз данных нужен MCP. Такой доступ может включать чтение, создание, изменение или отправку данных. Конкретные права зависят от подключения.

Проверяй, какие права выдаёт подключение. Не добавляй интеграцию только потому, что она «может пригодиться».

На этом месте я останавливаюсь и сначала собираю минимальный набор: Filesystem MCP, Git MCP при работе с репозиторием и один Skill под повторяемую задачу. Остальные подключения добавляй только после конкретного сценария.

Связка skills mcp и готовых серверов становится понятнее, когда ты собираешь их руками вместо заучивания определений. На практикуме я показываю эту связку на реальных задачах: доступ к данным, инструкции для агента, проверка результата и защита от лишних прав.

Как подключить MCP и добавить Skill по порядку?

1. Выбери область подключения.

   Для одного проекта используй project scope. Его конфигурация хранится в .mcp.json в корне проекта. Для личного подключения во всех проектах подходит user scope. Local scope действует только для текущего проекта.

   Не смешивай scope без причины. MCP, добавленный в одном проекте, не обязан появиться в другом.

   Пример подключения серверного процесса в project scope:

   bash

   Скопировать

   claude mcp add --scope project filesystem -- npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /путь/к/папке

2. Проверь корень проекта.

   В project scope файл должен лежать рядом с исходниками верхнего уровня, а Claude Code нужно запускать из этого проекта.

   Скопировать

   project/
   ├── .mcp.json
   ├── src/
   └── package.json

   Проверь список серверов:

   bash

   Скопировать

   cd project
   claude mcp list

   Внутри сессии используй:

   Скопировать

   /mcp

   Перед использованием project-scoped серверов из .mcp.json Claude Code запрашивает подтверждение. Подтверди сервер только после проверки команды, пути и прав.

3. Подключи сервер с правильными аргументами.

   Опции Claude Code ставь до имени сервера, а команду сервера и её аргументы передавай после разделителя --.

   bash

   Скопировать

   claude mcp add \
     --scope project \
     filesystem \
     -- npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem /путь/к/папке

   Если серверу нужна переменная окружения, передай её явно:

   bash

   Скопировать

   export API_KEY="..."
   claude mcp add \
     --scope user \
     --env API_KEY="$API_KEY" \
     api \
     -- npx -y some-mcp-server

4. Создай папку Skill.

   Для проектного Skill используй каталог .claude/skills/. Внутри каждого навыка должна быть отдельная папка и файл с точным именем SKILL.md.

   Скопировать

   .claude/
   └── skills/
       └── review-ui/
           └── SKILL.md

   Не создавай одиночный файл .claude/skills/review-ui.md. Имя SKILL.md сохраняй в исходном регистре.

5. Заполни описание и инструкции.

   В начале файла добавь YAML frontmatter с полями name и description. Описание должно говорить, по каким словам и задачам Claude стоит выбрать Skill.

   md

   Скопировать

   ---
   name: review-ui
   description: Use when the user asks to review UI changes for layout, accessibility, or responsive issues.
   ---
   
   # Review UI
   
   1. Read the changed files.
   2. Check layout, accessibility, and responsive behavior.
   3. Return findings with file paths and concrete fixes.

6. Проверь автоматический и явный запуск.

   Если в описании есть подходящие слова, попроси Claude выполнить соответствующую задачу и посмотри, применил ли он Skill. Для проверки без автоматического выбора вызови его явно.

   Скопировать

   /review-ui

   Если каталог .claude/skills/ создан уже после запуска сессии и Skill не появился, перезапусти Claude Code или выполни:

   Скопировать

   /clear

   После изменения уже загруженного Skill вызови его снова. Claude Code не перечитывает файл автоматически на каждом следующем сообщении.

Почему Skill не запускается или MCP не виден?

Skill не появляется в списке

Рабочая структура выглядит так:

.claude/
└── skills/
    └── investigate-failing-test/
        └── SKILL.md

Типичные ошибки:

.claude/skills/investigate-failing-test.md
.claude/skills/investigate-failing-test/skill.md
.claude/skills/investigate-failing-test/SKILL.txt

Имя файла чувствительно к регистру. Точка входа должна называться SKILL.md.

В начале файла должен быть frontmatter:

---
name: investigate-failing-test
description: Use when the user says a test is failing, broken, red, or asks to investigate a failing test.
---

Если верхнего каталога .claude/skills/ не было при старте сессии, создай его и перезапусти Claude Code. Альтернатива - выполнить /clear.

Skill виден, но не выбирается

Слишком общее описание не помогает модели понять момент запуска.

Плохой вариант:

description: Helps with development.

Более конкретный вариант:

description: Use when the user says a test is failing, broken, red, or asks to investigate a failing test. Reproduce the failure before changing code.

Описание должно называть событие запуска, тип задачи и первое действие. «Работа с кодом» слишком широко. «Разобрать красный тест и сначала воспроизвести ошибку» уже привязано к ситуации.

Проверь и frontmatter. Если добавлен параметр:

disable-model-invocation: true

модель не должна запускать такой Skill сама. Вызови его явно:

/investigate-failing-test

Даже подходящее описание не даёт гарантии автоматического запуска при пересечении нескольких Skills. Для критичного процесса используй явную команду, hook или другой механизм с проверяемым результатом.

Skill изменён, но старые инструкции остались

После вызова содержимое SKILL.md уже попадает в текущий контекст. Изменение файла не означает, что Claude заменит ранее загруженный текст.

Сделай так:

1. Снова вызови Skill через /имя-навыка.
2. Если контекст сильно сжат, повтори вызов.
3. Новую версию проверяй отдельным вызовом, а не старым уже загруженным.

MCP не виден в другом проекте

Проверь scope. Local действует только в текущем проекте. Project привязан к конкретному репозиторию через .mcp.json. User доступен во всех проектах пользователя.

Посмотри список из того же каталога, где запускаешь Claude:

cd project
claude mcp list

Если сервер нужен во всех проектах:

claude mcp add --scope user github -- npx -y @modelcontextprotocol/server-github

Если сервер нужен только этому репозиторию:

claude mcp add --scope project github -- npx -y @modelcontextprotocol/server-github

.mcp.json лежит не там

Project-scoped конфигурация должна быть в корне проекта:

project/
├── .mcp.json
├── src/
└── package.json

Запуск Claude из соседнего каталога может привести к тому, что конфигурация не будет найдена. Перейди в корень и проверь сервер через claude mcp list или /mcp.

После изменения подтверждения можно сбросить командой:

claude mcp reset-project-choices

Относительный путь указывает не туда

Относительные пути в command и args считаются от каталога, из которого запущен Claude Code. Не от каталога .mcp.json.

Такой вариант сломается, если запуск произойдёт из другого места:

{
  "mcpServers": {
    "my-server": {
      "command": "python",
      "args": ["servers/main.py"]
    }
  }
}

Используй абсолютный путь или ${CLAUDE_PROJECT_DIR}:

{
  "mcpServers": {
    "my-server": {
      "command": "python",
      "args": ["${CLAUDE_PROJECT_DIR}/servers/main.py"]
    }
  }
}

Для диагностики запуска:

claude --debug mcp

Если MCP подключился, но инструменты не появились, проверь stderr процесса.

Переменная окружения не раскрылась

Проверь, что переменная существует в окружении процесса Claude Code:

export API_KEY="..."
claude

В конфигурации допустим такой синтаксис:

{
  "mcpServers": {
    "api": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "some-mcp-server"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Для значения по умолчанию:

{
  "env": {
    "DATA_DIR": "${DATA_DIR:-./data}"
  }
}

Если обязательная переменная не задана и у неё нет значения, Claude Code не сможет разобрать конфигурацию. Секреты не храни в общем .mcp.json.

Что оставить, а что убрать из списка подключений?

Для быстрой очистки пройдись по каждому подключению и задай один вопрос: «Что нового Claude получает благодаря этому серверу?»

Если ответ связан с ресурсом или действием, оставляй MCP:

• файлы в разрешённой папке;
• локальный Git;
• база данных;
• внешний API;
• браузер или сетевой доступ;
• Slack, Jira, Linear, Google Drive;
• отдельный локальный процесс.

Если ответ связан только с правилами, переноси содержимое в Skill:

• инструкция;
• шаблон;
• формат ответа;
• чек-лист;
• повторяемый workflow;
• процедура анализа;
• последовательность команд.

Несколько MCP-серверов с одинаковым доступом обычно не нужны. Сервер «на будущее» тоже не добавляй. MCP-серверы требуют доверия и проверки прав. Наличие подключения в каталоге не заменяет такую проверку.

everything MCP подходит для экспериментов, потому что показывает возможности протокола. Постоянно держать его не надо: это тестовый сервер для проверки возможностей. Рабочую задачу он не решает.

time оставляй, если реально нужны часовые пояса. Если правило сводится к фразе «всегда показывай время в моём часовом поясе», его можно оформить как инструкцию.

Template Skill используй как основу для собственного навыка:

---
name: template-skill
description: Replace with description of the skill and when Claude should use it.
---

# Insert instructions below

Add the repeatable workflow here.

Я начинаю с небольшого набора:

• Filesystem MCP;
• Git MCP, если Claude работает с репозиторием;
• один-два собственных Skills;
• XLSX Skill, если таблицы входят в регулярную работу.

Остальное добавляй после конкретной задачи. Так проще понять, что именно сломалось, когда Claude снова сделал не то.

Вопросы и ответы