Building an AI Agent Team with Claude Code, Skills, and MCP

Build an AI team that actually works together, not just a single assistant that tries to do everything. If you’re curious about Claude Code, Skills, and the Model Context Protocol, this tutorial is a very practical roadmap, and yes, it’s approachable even if you’re not a researcher.

The video walks you through what Claude Code brings to the table, four core ways to use it, and how to run it from a local terminal to a friendly desktop app. Then it gets hands on. You’ll see how to create a first agent with context templates, a second one that uses Official Skills, a third that speaks MCP, and a fourth built from custom Claude Skills. Each agent has a clear role, so tasks don’t collide, they complement each other.

Example: imagine a content pipeline where one agent researches, another drafts, a third fact-checks using an external tool, and a fourth publishes and monitors results. That’s not fantasy, it’s what the tutorial demonstrates step by step, including how to wire up external tools and APIs so agents can act on real data.

One of my favorite parts is the routing rules section, where you define which agent handles which question, and how complex workflows get orchestrated across the team, like passing a baton during a relay. It’s practical, and sometimes messy in a good way, because real workflows are messy, too.

If you want the full walkthrough, watch the video here: https://youtu.be/0J2_YGuNrDo?si=0_D19d2bmrxi7IGS

Why this matters: building multiple focused agents reduces mistakes, scales complex tasks, and makes debugging easier, because you can see which role failed. Looking ahead, expect richer Skills libraries and smoother MCP integrations, which means more reliable, collaborative AI teams for your projects, sooner than you think.

Bau dir ein KI-Team, das wirklich zusammenarbeitet, nicht nur einen Allzweck-Assistenten, der versucht, alles zu stemmen. Die Anleitung im Video zeigt dir klar, was Claude Code, Skills und das Model Context Protocol leisten, und das in einer praktisch umsetzbaren Reihenfolge.

Zu Beginn gibt es einen kurzen Überblick über Claude Code und vier Einsatzmöglichkeiten, dann lernst du die Desktop- und Terminal-Setups kennen. Praktisch wird es beim Erstellen der vier Agenten: einer mit Kontextvorlagen, einer mit Official Skills, einer mit MCP-Integration und einer mit eigenen Claude Skills. Jeder Agent hat eine eindeutige Aufgabe, das verhindert Durcheinander und sorgt für effiziente Zusammenarbeit.

Konkretes Beispiel: Ein Agent recherchiert, der nächste schreibt den ersten Entwurf, ein weiterer prüft Fakten über angebundene Werkzeuge, und der vierte veröffentlicht und überwacht. Das Video zeigt, wie du externe Tools einbindest, damit die Agenten mit echten Daten arbeiten können.

Die Regeln zur Agentensteuerung fand ich besonders hilfreich. Dort legst du fest, welcher Agent welche Anfragen übernimmt, und wie mehrstufige Abläufe orchestriert werden, ähnlich wie beim Staffellauf, wo der Stab zuverlässig weitergegeben werden muss. Kleiner Nebengedanke: es fühlt sich ein bisschen an, wie Dirigent zu sein, nur ohne Taktstock.

Wenn du dir das ganze Tutorial ansehen willst, hier ist der Link: https://youtu.be/0J2_YGuNrDo?si=0_D19d2bmrxi7IGS

Ausblick: Mit wachsen­den Skills-Bibliotheken und besserer MCP-Unterstützung werden solche KI-Teams bald noch robuster und einfacher zu betreiben. Das macht komplexe Automatisierung für viele Projekte plötzlich greifbar.