For mange virksomheter ligger svaret i Model Context Protocol, også kjent som MCP. Dette er en ny, åpen standard utviklet av Anthropic. Den er allerede i ferd med å endre måten AI og ulike systemer samarbeider på.
– Det å integrere verktøy og datakilder kan oppleves som både komplisert og tidkrevende, ofte har vi vært nødt til å bygge unike løsninger for hvert enkelt system. Med MCP blir dette mye enklere ved at du kun trenger en enkelt kobling mot en MCP-server for å gi AI tilgang til nye funksjoner, sier Simon Vestvik Edland, AI-ekspert i Advania.
Skulle man sammenlignet med noe, så er MCP en slags universell adapter for AI. Det er en standard som gjør det mulig for AI-agenter (som ChatGPT, Copilot eller andre modeller) å koble seg til forskjellige verktøy, systemer og datakilder uten at man må utvikle spesialtilpasninger hver gang.
Før MCP måtte en utvikler lage egne integrasjoner mellom AI og hvert enkelt system. Ved å bruke MCP kan AI i stedet oppdage hvilke funksjoner som finnes gjennom ett felles grensesnitt, og koble seg til dem automatisk.
– Med MCP blir plutselig AI mye mer tilgjengelig for alle, du trenger ikke lenger utviklerkompetanse og store, dyre prosjekter for å en verdi ut av AI. Du kan se på MCP som en slags universallader som funker på alle dingsene dine, forklarer Simon.
Les mer om Copilot og andre modeller innenfor generativ AI
En av de store fordelene med MCP er at den er modell-uavhengig. Det betyr at den fungerer like godt med både ChatGPT fra OpenAI til LLaMA fra Meta og andre kommersielle AI-modeller.
Siden MCP ble gjort open source i november 2024, har den fått stor oppmerksomhet og rask vekst. Flere av de største aktørene som Microsoft og OpenAI støtter allerede standarden.
La oss se på noen konkrete eksempler som gjør teknologien mer håndgripelig:
MCP gjør det mulig for AI å utføre faktiske handlinger, ikke bare gi råd og AI-assistenten din kan dermed gå fra å være en rådgiver til å bli en aktiv hjelper i oppgavene.
MCP gjør ikke bare livet enklere for sluttbrukere, men også for programvareleverandører.
I stedet for å bygge egne AI-integrasjoner, kan leverandørene lage en enkel MCP-server som gjør systemet deres tilgjengelig for alle AI-agenter som støtter standarden.
Resultatet?
MCP ivaretar også sikkerheten. Den kan bruke etablerte rutiner for autentisering og tilgangsstyring, slik at virksomheten beholder kontrollen over hvem som får gjøre hva.
Få med deg webinaret der Simon viste oss hvordan vi kan bygge en AI-agent i praksis
For bedrifter betyr MCP kortere vei fra idé til ferdig løsning:
– MCP er broen mellom AI-hypen og faktisk verdiskaping. Det er nå vi ser hvordan AI kan gi reelle gevinster for virksomheter, uten at kompleksiteten løper løpsk, sier Simon.
Med MCP blir kunstig intelligens mer enn bare teknologi. Den blir et praktisk verktøy som hjelper virksomheter å jobbe smartere, raskere og mer effektivt.
Trenger du hjelp med å identifisere hvor din virksomhet kan hente verdi fra kunstig intelligens? Ta kontakt med oss, vi har utviklet et AI-rammeverk som gir deg struktur, innsikt og et konkret veikart som sikrer at din AI-satsning gir reell effekt og verdi.
Har du lest Simons artikkel om Azure AI Document intelligence? Simon tar oss jevnlig med på en reise der han forklarer hva som skjer under panseret på AI.