AI 코딩 도구를 확장하는 방법이 요즘 부쩍 늘었습니다. MCP로 도구를 붙이고, Skill로 절차를 등록하고, 서브에이전트로 작업을 위임하고요.
문제는 셋 다 “모델의 능력을 확장한다”는 설명이 붙어 있어서, 막상 뭘 써야 할지 고를 때 헷갈린다는 겁니다.
기준부터 한 문장으로 정리하면 이렇습니다. MCP는 손, Skill은 매뉴얼, 서브에이전트는 동료예요.
이 글에서는 세 가지가 각각 무엇을 확장하는지, 어떤 기준으로 고르는지, 조합하면 어떤 그림이 되는지 정리합니다.
핵심 요약부터 보고 갈게요.
- MCP는 모델이 할 수 있는 일(도구·데이터 접근)을 확장합니다
- Skill은 모델이 아는 방법(작업 절차·도메인 지식)을 확장합니다
- 서브에이전트는 일할 사람(별도 컨텍스트의 실행 주체)을 확장합니다
- 셋은 경쟁 관계가 아니라 조합 관계입니다. 서브에이전트가 Skill을 읽고 MCP 도구를 쓰는 구조가 자연스럽습니다
세 가지가 각각 확장하는 것
표로 먼저 비교하고 하나씩 볼게요.
| 구분 | MCP | Skill | 서브에이전트 |
|---|---|---|---|
| 확장 대상 | 능력 (도구·데이터) | 지식 (절차·노하우) | 실행 주체 |
| 실체 | 프로토콜·서버 프로세스 | 마크다운 폴더 | 별도 컨텍스트 세션 |
| 비유 | 손 | 매뉴얼 | 동료 |
MCP는 모델 바깥의 시스템으로 손을 뻗는 통로입니다. DB 조회, 사내 API 호출, 브라우저 조작처럼 모델 혼자서는 물리적으로 불가능한 일을 가능하게 만들어요. 코드가 실행되는 별도 서버가 존재한다는 게 특징입니다.
Skill은 새 능력을 주는 게 아니라 이미 가능한 일을 잘하게 만듭니다. 릴리스 노트 형식, 리뷰 체크리스트, 사내 문서 규칙처럼 “어떻게”에 대한 지식을 파일로 담아두는 거죠. 실체는 그냥 마크다운입니다.
서브에이전트는 독립된 컨텍스트 윈도우를 가진 또 하나의 모델 인스턴스입니다. 본진의 대화 기록을 오염시키지 않고 탐색·조사 같은 작업을 떼어 맡길 수 있어요. 대량의 파일을 뒤지는 작업을 시켜도 본진 컨텍스트에는 결론만 돌아옵니다.
뭘 써야 할지 고르는 질문 세 개
선택이 헷갈릴 때는 순서대로 세 가지를 물으면 됩니다.
첫째, 모델이 지금 물리적으로 못 하는 일인가? 사내 DB 조회처럼 접근 자체가 불가능하다면 답은 MCP입니다. 지식을 아무리 넣어줘도 없는 손이 생기지는 않으니까요.
둘째, 할 수는 있는데 방법을 매번 설명해야 하는가? 그렇다면 Skill입니다. 반복되는 프롬프트는 전부 Skill 후보예요.
셋째, 작업량이 커서 컨텍스트가 오염되는가? 조사·탐색 결과로 대화가 잡동사니가 된다면 서브에이전트로 격리할 차례입니다.
반대로 말하면 이렇게 됩니다. 접근이 없으면 MCP, 요령이 없으면 Skill, 컨텍스트가 없으면(모자라면) 서브에이전트.
실전에서는 셋을 조합합니다
세 가지는 양자택일이 아닙니다. 실제로 잘 짜인 자동화는 대부분 이런 모양이에요.
코드 리뷰 자동화를 예로 들면, 리뷰어 서브에이전트를 하나 정의하고(주체), 그 에이전트가 팀의 리뷰 체크리스트 Skill을 따르며(방법), GitHub MCP 서버로 PR 코멘트를 남기는(능력) 식입니다.
역할이 겹치는 게 아니라 층이 다르다는 게 보이실 거예요. 누가 / 어떻게 / 무엇으로, 세 질문에 하나씩 대응합니다.
흔한 잘못된 선택 두 가지
경계가 보이면 안티패턴도 보입니다.
하나는 Skill로 충분한 일에 MCP 서버를 만드는 경우입니다. 예를 들어 “커밋 메시지 컨벤션 적용”은 지식 문제라 마크다운 몇 줄이면 끝나는데, 이를 위해 서버를 짜는 건 배보다 배꼽이 커요. 서버는 유지보수 비용과 보안 검토 비용이 따라옵니다.
다른 하나는 모든 걸 본진 세션 하나로 처리하는 경우입니다. 대규모 코드베이스 탐색을 본진에서 직접 하면 파일 덤프가 컨텍스트를 채워서 정작 구현 단계에 쓸 공간이 사라집니다. 탐색은 서브에이전트에 위임하고 본진은 결론만 받는 게 정석이에요.
마무리
정리하면, 능력이 없으면 MCP, 요령이 없으면 Skill, 일손이 없으면 서브에이전트입니다.
각각의 자세한 내용은 MCP 편과 Skill 편에서 따로 다뤘으니, 이 글의 기준으로 지금 만들려는 자동화가 어느 층의 문제인지부터 판단해 보시길 권합니다.