Model Context Prototype (MCP)

Hva er Model Context Protocol (MCP)?

Model Context Protocol, ofte forkortet MCP, er en standard som gjør det mulig for språkmodeller å koble seg til eksterne datakilder, verktøy og systemer på en trygg og enhetlig måte. Kort forklart er det et rammeverk som gjør at en AI-modell kan hente inn relevant informasjon når den trenger det, i stedet for å være begrenset til kun det den er trent på.

Ifølge spesifikasjonen er MCP designet for å være en åpen protokoll der ulike leverandører og utviklere kan bygge løsninger som "snakker samme språk". På den måten blir det enklere å bruke AI sammen med eksisterende systemer, samtidig som sikkerhet og kontroll ivaretas.

Hvordan fungerer MCP?

• Koblinger til datakilder: MCP lar utviklere koble modeller til databaser, dokumentlagring, API-er og andre tredjepartssystemer.
• Strukturerte forespørsler: I stedet for at en modell bare gjetter på bakgrunn av trening, kan den sende presise forespørsler og motta strukturert informasjon tilbake.
• Sikker samhandling: Protokollen er bygget slik at modeller kun får tilgang til det som er eksplisitt åpnet opp for, noe som reduserer risiko for misbruk.

Et praktisk eksempel er at en språkmodell kan bruke MCP til å hente oppdaterte kundedata fra et CRM-system, utføre et søk i en kunnskapsbase, eller sende en oppgave til et prosjektverktøy – alt via samme grensesnitt.

Lær mer om hvilke språkmodeller som finnes innenfor generativ AI

Hva brukes MCP til?

MCP er nyttig i alle situasjoner der AI skal gjøre mer enn bare å generere tekst. Typiske bruksområder er:

• Virksomhetsløsninger: Koble AI til ERP-, CRM- eller HR-systemer.
• Automatisering: Utføre rutineoppgaver på tvers av applikasjoner, for eksempel opprette saker eller sende varsler.
• Kunnskapshåndtering: La AI søke direkte i interne dokumenter og databaser i stedet for å gjette.
• Utvikling av agenter: Lage AI-agenter som kan bruke flere verktøy samtidig, slik at de løser komplekse arbeidsprosesser.

Med MCP kan AI dermed fungere som en bro mellom språkforståelse og praktiske datasystemer.

MCP og etikk

På samme måte som annen bruk av kunstig intelligens, reiser MCP noen viktige spørsmål:

• Tilgangskontroll: Hvem skal bestemme hvilke data en modell kan hente inn?
• Ansvar: Hvis en modell gjør en feil i et eksternt system, hvem sitter med ansvaret?
• Personvern: Hvordan sikrer man at personopplysninger ikke misbrukes når modeller kobles direkte til databaser?

Regelverk og etiske retningslinjer er avgjørende for å sikre at MCP brukes på en måte som respekterer sikkerhet, personvern og rettigheter.

Hvordan bruke MCP på en effektiv måte?

For å utnytte MCP på best mulig måte bør organisasjoner:

• Starte med å koble til datakilder som gir størst verdi (f.eks. interne kunnskapsbaser).
• Definere klare grenser for hva modellen har tilgang til.
• Automatisere enkle prosesser først – som oppfølging av e-post eller oppgaver i et fagsystem.
• Bygge løsninger stegvis, med kontinuerlig testing av sikkerhet og ytelse.
• Bruke MCP i kombinasjon med eksisterende AI-verktøy for analyse, søk og kommunikasjon.

Når MCP brukes på en gjennomtenkt måte, kan det gjøre kunstig intelligens til en langt mer praktisk og verdifull ressurs i hverdagen – både for bedrifter og enkeltpersoner.