Skills vs MCP Servers : le guide de comparaison
Dans l'écosystème de l'IA assistée, deux approches dominent pour étendre les capacités de votre assistant : les skills (fichiers SKILL.md) et les MCP servers (Model Context Protocol). Comprendre la différence entre skills vs MCP est crucial pour choisir la bonne solution selon votre besoin.
Qu'est-ce qu'un Skill ?
Un skill est un fichier Markdown qui contient des instructions pour guider le comportement de l'IA. C'est de la connaissance structurée — pas du code exécutable.
# Mon Skill
## Instructions
1. Analyser le fichier courant
2. Identifier les fonctions sans tests
3. Générer les tests manquants
Caractéristiques clés
- Format : Markdown pur, lisible par un humain
- Exécution : L'IA interprète et exécute les instructions
- Installation : Copier un fichier dans un répertoire
- Portabilité : Fonctionne sur Claude Code, Cursor, Windsurf, Copilot
- Maintenance : Zéro dépendance, zéro infrastructure
Qu'est-ce qu'un MCP Server ?
Un serveur MCP est un programme qui tourne en arrière-plan et expose des outils (tools) que l'IA peut appeler. C'est du code exécutable avec des API structurées.
{
"mcpServers": {
"github": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"]
}
}
}
Caractéristiques clés
- Format : Code (TypeScript, Python, etc.)
- Exécution : Processus indépendant avec API
- Installation : npm install, configuration JSON
- Portabilité : Dépend du support MCP de l'outil
- Maintenance : Dépendances, mises à jour, bugs possibles
Comparaison détaillée : Skills vs MCP
| Critère | Skills | MCP Servers | |---------|--------|-------------| | Complexité | Faible | Moyenne à élevée | | Temps de création | 10 minutes | Heures à jours | | Accès APIs externes | Non (via l'IA) | Oui (natif) | | Base de données | Non | Oui | | Portabilité | Excellente | Variable | | Maintenance | Quasi nulle | Continue | | Puissance | Guidage IA | Outils programmatiques | | Courbe d'apprentissage | Très faible | Moyenne |
Quand utiliser un Skill
Choisissez un skill quand :
1. La tâche est basée sur du texte
Générer du code, écrire de la documentation, refactorer — tout ce qui manipule du texte est le terrain de jeu idéal des skills.
2. Vous voulez de la portabilité
Un même SKILL.md fonctionne sur Claude Code, Cursor et Windsurf. Pas besoin d'adapter.
3. L'équipe n'est pas technique
Rédiger un skill ne demande aucune compétence en programmation. Un chef de projet peut créer un skill de rédaction de specs.
4. La vitesse de création compte
10 minutes pour un skill fonctionnel vs plusieurs heures pour un serveur MCP.
Exemples de bons skills
- Génération de composants UI
- Revue de code automatisée
- Conventions de commit
- Templates de documentation
- Workflows de refactoring
Quand utiliser un MCP Server
Choisissez un MCP server quand :
1. Vous devez accéder à des APIs externes
Interagir avec GitHub, Jira, Slack, une base de données — tout ce qui nécessite des appels réseau.
2. Les données sont dynamiques
Lister les tickets ouverts, récupérer des métriques en temps réel, interroger une BDD — les skills ne peuvent pas faire ça nativement.
3. La sécurité est critique
Les MCP servers gèrent l'authentification, les tokens et les permissions de manière sécurisée côté serveur.
4. L'opération est complexe
Manipulation d'images, parsing de fichiers binaires, calculs lourds — tout ce qui dépasse le traitement de texte.
Exemples de bons MCP servers
- Intégration GitHub (PRs, issues)
- Accès base de données (PostgreSQL, Redis)
- Outils de monitoring (Datadog, Sentry)
- Gestion de fichiers cloud (S3, GCS)
- Communication (Slack, email)
L'approche hybride : le meilleur des deux mondes
La stratégie la plus efficace combine les deux. Un skill orchestre le workflow tandis que les MCP servers fournissent les données.
# Skill : Préparer une Release
## Instructions
1. Utiliser le MCP GitHub pour lister les PRs mergées
2. Générer le changelog à partir des titres de PRs
3. Créer le tag de version
4. Utiliser le MCP Slack pour notifier l'équipe
Dans cet exemple, le skill définit le quoi et le comment, tandis que les MCP servers fournissent le avec quoi.
Arbre de décision
Pour choisir entre skills vs MCP, posez-vous ces questions :
- La tâche nécessite-t-elle un accès réseau ? → MCP
- La tâche est-elle purement textuelle ? → Skill
- Vous avez besoin de données en temps réel ? → MCP
- Vous voulez partager entre outils ? → Skill
- Vous avez 10 minutes ? → Skill. Plusieurs heures ? → MCP si nécessaire.
Conclusion
Le débat skills vs MCP n'est pas un choix binaire. Les skills excellent pour guider l'IA dans des tâches textuelles avec une mise en place instantanée. Les MCP servers sont indispensables quand l'IA doit interagir avec le monde extérieur. Utilisez les deux intelligemment pour maximiser la puissance de votre assistant IA.
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