Jitterbit iPaaS
Jitterbit EDI
Jitterbit API Manager
Jitterbit MCP
Jitterbit App Builder
Marketplace
Management Console
Cloud Datastore
Message Queue
Jitterbit AI
Door Tomydas Pall, Groepsproductmanager
AI-assistenten en copilots hebben gebruikers al geholpen om inhoud te genereren, informatie op te halen en efficiënter te werken. De volgende fase is AI-agentenintelligente systemen die doelen kunnen nastreven, beslissingen kunnen nemen en taken kunnen uitvoeren in bedrijfssystemen.
Brancheanalisten verwachten een snelle groei op dit gebied. Gartner voorspelt dat tegen 2028 70% van de organisaties die multi-LLM-toepassingen en AI-agenten ontwikkelen, gebruik zullen maken van de mogelijkheden van integratieplatforms om de toegang tot tools en gegevens te coördineren, tegenover minder dan 5% in 2024.1
Dat is de uitdaging waarvoor de Jitterbit MCP is ontwikkeld.
Hoe geef je AI-agenten op een veilige manier toegang tot systemen, laat je ze de juiste tools gebruiken en actie ondernemen in de hele onderneming, zonder versnipperde integraties, beveiligingsgaten of governance-risico's te creëren?
Het antwoord is Jitterbit MCP.
Wat is Jitterbit MCP?
Jitterbit MCP is een implementatie op bedrijfsniveau van het Model Context Protocol (MCP), een opkomende open standaard voor het koppelen van AI-agenten aan bedrijfstools, -systemen en -gegevens.
De Jitterbit MCP, die is geïntegreerd in het Jitterbit Harmony-platform, zet bestaande API’s en integraties om in herbruikbare, agent-ready functies die AI-systemen veilig kunnen detecteren en gebruiken.
Waarom is een open standaard belangrijk?
Omdat enterprise-AI zich snel ontwikkelt. Organisaties hebben de flexibiliteit nodig om te werken met verschillende modellen, tools en toekomstige platformen zonder telkens integraties opnieuw te moeten bouwen wanneer de markt verandert.
Dit helpt organisaties om AI-investeringen Toekomstbestendig te maken door middel van een open, interoperabele aanpak in plaats van propriëtaire puntoplossingen.
In eenvoudige bewoordingen:
- API's stellen functionaliteit bloot
- Integraties verbinden systemen
- MCP zet bedrijfsmogelijkheden om in iets wat AI veilig kan gebruiken
AI-assistenten, copilots en agenten: wat is het verschil?
Veel ondernemingen zijn al bekend met AI-assistenten en copilots. A copilot is een type AI-assistent dat is ontworpen om gebruikers te helpen voltooi taken sneller. Het wacht meestal op een invoeropdracht en reageert vervolgens met aanbevelingen, inhoud of vervolgstappen. AI-assistenten mensen helpen werk sneller.
Een AI-agent gaat verder: AI-agenten helpen het werk gedaan te krijgen. Het begint met een doel, bepaalt welke acties nodig zijn, selecteert de juiste tools en voert taken uit over verschillende systemen. Autonomie creëert alleen waarde wanneer deze gepaard gaat met controle.
Onderzoek benadrukt steevast governance, vertrouwen en risicobeheer als belangrijkste belemmeringen voor het opschalen van AI-initiatieven binnen ondernemingen. AI-agenten vereisen veilige toegang tot bedrijfsfunctionaliteiten, een gecontroleerde uitvoering en betrouwbare orchestratie.
Jitterbit MCP biedt de beveiligde besturingslaag en het bedrijfsmodel die AI-agenten nodig hebben om hun taken uit te voeren.
AI-agenten versus AI-assistenten: Belangrijkste verschillen
| AI-agenten | KI-ASSISTENTEN | |
| Autonomie | Volledig autonoom | Ondersteunt menselijke beslissingen |
| Besluitvorming | Werkt zelfstandig | Biedt inzichten waar gebruikers actie op kunnen ondernemen |
| Complexiteit | Voert gestructureerde taken uit | Past zich dynamisch aan op gebruikersinvoer |
Waarom Jitterbit MCP
De meeste organisaties hebben geen behoefte aan meer AI-demo's. Ze hebben productiegerijpte AI-infrastructuur.
Zonder een besturingslaag riskeert elk nieuw AI-initiatief te veranderen in een nieuwe silo, een nieuwe maatwerkintegratie of een nieuw governance-vraagstuk.
| FUNCTIE | BEDRIJFSPROBLEEM | JITTERBIT MCP OPLOSSING |
| Verbinding | Elk nieuw AI-project vereist weer een andere maatwerkkoppeling die moeilijk te ondersteunen is | Genormeerde herbruikbare gereedschapssets |
| Beveiliging | AI-agenten krijgen vaak brede systeemtegang omdat fijnmazige regelaars ontbreken | Gateway-beleid, toegangsbeurzen, rate-limiting |
| Bestuur | Teams kunnen niet helder uitleggen wat de AI heeft veranderd, wanneer of waarom. | Gecentraliseerd besturingsvlak en auditeerbaarheid |
| Snelheid | Waardevolle systemen blijven gevangen achter IT-achterstanden | Bestaande Harmony-middelen hergebruiken |
| Schaal | Succesvolle pilots lopen vast bij de overgang naar productie | Enterprise-ready architectuur |
Hoe Jitterbit MCP werkt
Jitterbit MCP combineert drie kernfuncties in één geïntegreerde oplossing.
1. MCP-gateway
Het beveiligde toegangspunt voor AI-verkeer. Het biedt:
- Toegangscontrole
- Beleidshandhaving
- Rate-limiting
- Verkeersbestuur
2. MCP Looptijd
De executielaag die ondernemingscapaciteiten omzet in agent-gereed gereedschap. Het stelt agents in staat om het volgende te gebruiken:
- API's
- Integraties
- Gegevensbronnen
- Herbruikbare prompts
3. MCP-besturingsvlak
De besturings- en levenscycluslaag. Deze beheert:
- MCP-servers en gereedschapscatalogi
- Identiteit en rechten
- Beleid en maatregelen
- Levenscyclusbeheer
- Monitoring en audit trails
Samen helpen deze componenten ondernemingen om AI met vertrouwen te operationaliseren.
Gebouwd op basis van de Harmony Platform
De snelste weg naar enterprise-AI is niet alles vanaf de grond af aan opbouwen. Het is hergebruiken wat al werkt.
Jitterbit MCP is ingebouwd in de Jitterbit Harmony-platform, waardoor organisaties onmiddellijk kunnen profiteren van bestaande investeringen in:
- Studio voor workflows en automatisering
- API Manager voor beheerde API's
- App Builder voor zakelijke toepassingen
- EDI voor B2B-transacties en partnerconnectiviteit
- Marketplace voor kant-en-klare AI-agenten, integratieworkflows en herbruikbare oplossingen
Dit betekent dat ondernemingen bestaande bedrijfsfunctionaliteiten snel kunnen openstellen voor AI-agenten zonder te hoeven herbouwen wat ze al hebben.
Echte zakelijke toepassingen
De waarde van AI komt pas echt tot uiting wanneer intelligente systemen in echte bedrijfsprocessen kunnen worden ingezet. Hier volgen enkele voorbeelden van situaties waarin MCP direct resultaat kan opleveren.
