SaaS の業務オペレーションを、AI オペレーターに

Claude 拡張の 2 つの主要な仕組みである Skills と MCP の本質的な違いを解説。Skills は Claude の既存能力の使い方を教える手順書（レシピ）であり、MCP は外部ツール・データソースへの接続基盤（キッチン）。用途や認証、コンテキスト消費の観点で異なり、複雑な処理では両者を組み合わせて運用する。

Claude Code と Codex の両方で使用できる Skill と MCP サーバーを一元管理する社内 Marketplace を、Microsoft の Agent Package Manager（APM）と GitHub で構築する方法を解説。APM Marketplace から統一された定義を用い、Claude Code 向けと Codex 向けの成果物を自動生成し、開発者が同じパッケージをシームレスに導入・更新できる仕組みを実装します。

社内 AI アシスタント運用で MCP と Skills を1ヶ月実践した結果、明確な使い分け基準が確立された。副作用がある外部 API 操作は MCP、考え方や出力形式の指示は Skills、という軸が最も効く。認証情報の守秘や配布の簡易さから、迷ったら Skills で実装し、外部連携が必要な部分のみ MCP に限定するアプローチが推奨される。

Claude（claude.ai）とObsidianをMCP経由で接続し、会話から生まれたアイデアやジャーナリングの記録を構造化して保存するワークフローを構築する手法を紹介。運用ガイドをvault内に設置し、Claude.aiのカスタムスキルで `/obsidian ideas` コマンドから直接保存できる仕組みを実装した過程と実装時の注意点をまとめている。