MCP Is Not the Product — Reusable Skills Are

Context

AI 에이전트에게 도구(Tool) 접근 권한을 제공하는 것만으로는 프로덕션 환경에서 신뢰할 수 있는 반복 실행이 불가능하다. 에이전트는 즉흥적으로 작업을 완료할 수 있지만 동일한 출력을 매번 안정적으로 생성하지 못하는 문제가 발생한다.

Technical Solution

• Tool과 Skill의 추상화 수준 분리: 단순 도구 접근(FFmpeg 실행 가능) → 반복 가능한 워크플로우(1080x1920 숏폼 영상 생산)
• Skill 패키징에 포함할 요소 명시: 목표, 액션 시퀀스, 기본값, 제약사항, 출력 예상치, 실패 처리, 사용 타이밍
• MCP를 능력(Capability) 노출에만 사용하고 Skill 계층에서 결과(Outcome)를 패키징하는 2계층 아키텍처
• 에이전트 행동의 신뢰성 추적: "에이전트가 한 번 수행했다" → "에이전트가 필요할 때마다 반복 실행 가능"

Key Takeaway

MCP는 에이전트에게 "손"을 주지만, 신뢰할 수 있는 프로덕션 시스템은 반복 가능한 워크플로우 Skill을 통해 "습관"을 부여할 때 가치가 생긴다. 도구 접근성이 아닌 결과의 예측 가능성과 재현성이 실제로 고객이 비용을 지불하는 대상이다.