5 bedste metoder til at bruge MCP servere

Af Maneeza Malik, Produkt Marketing Direktør

Den Modelkontekstprotokol (MCP) er blevet et åbent standardformat til at forbinde AI-applikationer og agenter med virksomhedens værktøjer, data og systemer. Indført af Anthropic i november 2024 MCP giver det et fælles interface for AI-agenter og applikationer til at interagere med:

• Værktøjer: funktioner, som en AI-agent kan anvende, såsom at spørge en database, oprette en supportbillet eller hente kundeoplysninger
• Ressourcer: data og kontekst, som en AI-agent kan få adgang til, såsom filer, databaseoplysninger eller virksomhedsdokumentation
• Opfordringer: genanvendelige instruktioner eller skabeloner, der guider, hvordan en AI-agent interagerer med disse funktioner

Hvad er en MCP server?

En MCP server udstiller værktøjer, ressourcer og opfordringer via MCP grænsefladen. I stedet for at opbygge separate integrationer for hver enkelt AI-applikation eller -agent kan organisationer udstille fælles funktioner via en fælles grænseflade, som flere AI-agenter kan opdage og genbruge.

MCP Erstatter ikke API'er

MCP API'er tjener forskellige formål. API'er gør applikations- og systemfunktioner tilgængelige, og MCP giver samtidig en standardiseret måde for AI-applikationer og -agenter at opdage og interagere med værktøjer, ressourcer og opfordringer, der kan understøttes af disse API'er og systemer. En MCP server kan fremvise disse funktioner via eksisterende API'er og virksomhedsbaserede systemer i stedet for at erstatte dem.

Ved, hvornår du har brug for det MCP

MCP Det er ikke automatisk det rigtige valg til enhver AI-applikation. Direkte API-integrationer kan være enklere, når du har et lille antal AI-agenter med stabile, applikationsspecifikke workflows.

MCP blir mere værdifuldt, når evnerne skal bruges delt, genbruges, tilgås konsekvent og styres på tværs af AI-agenter, teams eller applikationer.

Det centrale spørgsmål er ikke, om man skal bruge MCP. Det handler om, MCP hvordan man kan tilføre værdi ved at reducere integrationskompleksiteten, øge genanvendeligheden og skabe et stærkere fundament for AI-applikationer, når de skal skaleres.

De følgende fem bedste praksisser giver en ramme for at træffe den beslutning og bruge den MCP effektivt, når og hvor det giver mening.

Bedste praksis #1: Begynd med integrationsproblemet, ikke med protokollen

Start ikke med: “Hvor kan vi bruge det MCP?” I stedet start med: “Hvilke integrationsproblemer forsøger vi at løse?”

Hvis du kun har én AI-agent eller et par AI-agenter, der har brug for adgang til få stabile API'er og ressourcer, der ikke deles, kan en direkte integration måske være det eneste, du har brug for. I så fald kan MCP det ikke give tilstrækkelig ekstra værdi til at retfærdiggøre den ekstra abstraktion.

MCP blir mere overbevisende, når De samme kapaciteter skal bruges af flere AI-agenter, teams eller AI-applikationer. I stedet for at gentagne gange opbygge og vedligeholde de samme agent-relaterede integrationer, kan en MCP server eksponere disse funktioner gennem et fælles grænseflade.
Når du overvejer MCP, skal du se efter problemer som f.eks.:

• De samme virksomhedsdata eller -funktioner skal kunne tilgås af flere AI-agenter
• Holdene opbygger gentagne gange lignende integrationer
• AI-applikationer har brug for konsekvent adgang til fælles funktioner
• Integrationens kompleksitet stiger, efterhånden som antallet af AI-agenter og -applikationer vokser
• Du ønsker at standardisere, hvordan værktøjer og funktioner eksponeres for AI-klienter

MCP Formålet er ikke at bruge det udelukkende for dets egen skyld. Formålet er at reducere integrationskompleksiteten, standardisere adgangen til funktioner og skabe genanvendelige byggesten, der kan deles mellem AI-agenter og applikationer.

Bedste praksis #2: Identificer færdigheder, der er værd at dele

Når du har identificeret et fælles integrationsproblem, skal du se efter de funktioner, som flere AI-agenter har brug for.
Eksempler kan være:

• Søgning i kunderegistre
• Kontrollér lagrene
• Oprette en supportbillet
• Spørge efter finansielle data
• Søgning efter intern viden

De stærkeste kandidater er evner, der er bredt anvendelige, relativt stabile og sandsynligvis kan genbruges på tværs af flere AI-agenter og applikationer. At centralisere disse evner bag en MCP server kan eliminere dobbeltintegreringer og give AI-agenter en ensartet måde at få adgang til dem på.

Her MCP begynder det at fungere som en fælles infrastruktur for kunstig intelligens, i stedet for blot at være endnu et integrationsniveau.

Bedste praksis #3: Designér MCP servere til agenter, ikke API'er

En MCP server bør gøre mere end blot at spejle eksisterende API-endpoints gennem et standardiseret interface. Designér dens funktioner omkring, hvad AI-agenter skal kunne udføre, i stedet for blot at spejle endpointsene for de underliggende API'er.

For eksempel, i stedet for at afsløre dusinvis af lavt niveau-endpoints, tilbyd man målrettede værktøjer som:

• search_customer
• get_open_orders
• create_support_case

Formålfulde værktøjer gør det lettere for AI-agenter at opdage, forstå og kombinere funktioner i større arbejdsprocesser.

Formålet er at give AI-agenter evner, som de kan bruge opdage, forstå, vælge og bruge pålideligt — ikke blot for at gengive en eksisterende API-overflade.

Bedste praksis #4: Betragt MCP servere som delt infrastruktur

En MCP server kan starte som en simpel måde for én AI-agent at få adgang til et par værktøjer eller datakilder. Men når flere agenter, applikationer eller teams er afhængige af den, bliver serveren effektivt en delt infrastruktur. En ændring i et værktøj, en tilladelse, et skema eller en baggrundsfunktion kan påvirke alle brugere.

Det betyder, at MCP servere skal designes og drives med samme disciplin, som anvendes på andre delte tjenester og API'er: klare kontrakter, forudsigeligt adfærd, sikkerhedskontrol, overvågning, testning, versionering og governance bør behandles som førsteklasses aspekter.

Vær særligt opmærksom på:

• Klare værktøbnavne: Brug navne, der fortæller en AI-agent, hvad værktøjet rent faktisk gør.
  • For eksempel: “search_customer i stedet for execute_function_7”.
• Præcise beskrivelserBeskriv, hvad værktøjet gør, hvilken information det forventer og hvornår det bør bruges.
  • For eksempel: “find kunder ved hjælp af e-mailadresse, kontonummer eller virksomhedens navn”.
• Veldefinerede indgange og udgange: Brug eksplicitte skemaer og forudsigelige responsstrukturer.
  • For eksempel: “customer_id: streng → struktureret kundedatabaseobjekt”.
• Passende abstraktionsniveauer: Udsæt meningsfulde forretningsfunktioner frem for at lække implementeringsdetaljer.
  • For eksempel: tilbyd “create_support_case i stedet for at eksponere hver underliggende API-anmodning, der er nødvendig for at oprette en”.
• Fornuftige grænserSkelne klart mellem operationer, der læser informationer, og operationer, der opretter, ændrer eller sletter data.
  • For eksempel: destruktive eller konsekvente handlinger bør have hensigtsmæssigt eksplicitte grænseflader og betjeningsmuligheder.
• Stærk evaluering og test: Test ikke blot om et værktøj fungerer, men også om agenter vælger det rigtige værktøj, indtaster gyldige data, tolker output korrekt og overholder autorisations- og sikkerhedsrestriktioner. Teste også fejltilstande og eksempelsituationer samt vellykkede udførelser.
• Sikkerhed og tilladelser: Brug den mindste privilegierede adgang og sørg for, at AI-agenter kun kan udføre de operationer, de er autoriseret til at udføre. At lade et værktøj være tilgængeligt uden at omgå eller svække autorisationskontrollen, der håndhæves af de underliggende systemer, er ikke MCP acceptabelt.
• Pålidelighed og observerbarhedOvervåg værktøjsfejl, latens, afhængighedsfejl og usædvanligesage mønstre. Når en MCP server deles, kan et upålideligt værktøj blive et pålidelighedsproblem for mange AI-agenter og arbejdsprocesser.
• Change management og versioneringBehandl værktøjsschemas, beskrivelser, tilladelser og adfærdsændringer som API-ændringer. Ændringer, der synes små – herunder ændringer af værktønnavne, beskrivelser, skemaer eller tilladelser – kan påvirke, hvordan AI-agenter opdager, vælger eller anvender værktøjer, og kan påvirke efterfølgende arbejdsprocesser.

Dette er vigtigt, fordi MCP servere kan give AI-agenter adgang ikke kun til informationer, men også til handlinger, der kan ændre systemer og data. Når disse muligheder deles mellem AI-agenter og teams, bliver MCP serveren en del af organisationens operationelle og sikkerhedsramme. Pålidelighed, sikkerhed, kompatibilitet og styring derfor bliver lige så vigtigt som funktionalitet.

Bedste praksis #5: Brug det, MCP hvor det skaber en fordel

MCP giver størst vægt, når det løser et bredere arkitekturproblem, i stedet for blot at tilføje en ny måde at forbinde en API med en AI-agent på.

Brug denne kontrolliste til at vurdere, hvor det MCP giver mening.

Direkte API'er kan være nok, når:

• Du har én eller flere AI-agenter
• Arbejdsgange er nøje definerede og stabile
• Integrationer er applikationsspecifikke
• Evner deles ikke mellem AI-agenter eller applikationer
• Et enkelt team ejer AI-agenterne og deres integrationer
• Direkte API-integrationer er simple, stabile og nemme at vedligeholde

MCP Blir mere overbevisende, når:

• Flere AI-agenter har brug for de samme funktioner
• Flere teams bygger og implementerer AI-agenter
• De samme integrationer bliver kopieret
• Færdigheder skal kunne genbruges på tværs af AI-applikationer
• AI-agenter har brug for standardiseret opdagelse og adgang til værktøjer
• Du bygger multiagent-workflows eller orchestration
• Din integrationsarkitektur bliver et problem for en fælles platform

Se dette som et spektrum i stedet for et binært valg.

Du behøver ikke at flytte alt hen til MCP. Start med de funktioner, hvor standardisering, genbrug og delt styring giver en klar værdi.

Drive AI Integration på stor skala med MCP servere

MCP Det er mest værdifuldt, når integration af kunstig intelligens bliver et fælles arkitekturbegivenhed. Hvis flere AI-agenter, teams eller AI-applikationer har brug for konsekvent adgang til de samme funktioner, kan en MCP server reducere dobbeltarbejde og give et standardiseret fundament for at opdage, sikre og styre disse funktioner.

Den bedste tilgang er at starte med problemet. Identificer, hvad der bør deles, designér funktioner ud fra, hvordan AI-agenter bruger dem, og driftér MCP servere med den pålidelighed og governance, der forventes af delt infrastruktur.

Spørgsmålet er ikke “skal vi bruge MCP servere?” Det er “hvor kan vi MCP skabe nok genbrug, konsistens og skalerbarhed til at retfærdiggøre at indføre det?”.”

At kende forskellen er det, der gør MCP en anden integrationsfase til en strategisk fordel for at skalere AI.

Lær mere om Jitterbit MCP og AI-agenter

Er du klar til at tage det næste skridt? Udforsk vores ressourcer for at lære mere om Jitterbit MCP og udforsk vores portefølje af AI-agenter på Jitterbit Marketplace.