Jitterbit iPaaS
Jitterbit EDI
Jitterbit API Manager
Jitterbit MCP
Jitterbit App Builder
Marketplace
Management Console
Cloud Datastore
Berichtenwachtrij
Jitterbit AI
Door Tomydas Pall, Groep Product Manager
AI-assistenten en copiloten hebben gebruikers al geholpen bij het genereren van content, het ophalen van informatie en efficiënter werken. De volgende fase is AI-agentenIntelligente systemen die doelen kunnen nastreven, beslissingen kunnen nemen en taken kunnen uitvoeren binnen bedrijfssystemen.
Brancheanalisten verwachten een snelle groei op dit gebied. Gartner voorspelt dat in 2028 70% van de organisaties die multi-LLM-applicaties en AI-agents bouwen, gebruik zullen maken van integratieplatforms om de toegang tot tools en data te coördineren, tegenover minder dan 5% in 2024.1
Dat is de uitdaging. Jitterbit MCP is ontwikkeld om dit probleem op te lossen.
Hoe kunt u AI-agenten op een veilige manier toegang geven tot systemen, de juiste tools laten gebruiken en acties laten uitvoeren binnen de hele organisatie, zonder gefragmenteerde integraties, beveiligingslekken of governance-risico's te creëren?
Het antwoord Jitterbit MCP.
Wat is Jitterbit MCP?
Jitterbit MCP is een implementatie van het Model Context Protocol (MCP), een opkomende open standaard voor het verbinden van AI-agenten met tools, systemen en data binnen een bedrijf.
Ingebouwd in de Jitterbit Harmony platform. Jitterbit MCP transformeert bestaande API's en integraties in herbruikbare, agentklare functionaliteiten die AI-systemen veilig kunnen ontdekken en gebruiken.
Waarom is een open standaard belangrijk?
Omdat AI in het bedrijfsleven zich snel ontwikkelt, hebben organisaties de flexibiliteit nodig om met verschillende modellen, tools en toekomstige platforms te werken zonder telkens opnieuw integraties te hoeven bouwen wanneer de markt verandert.
Dit helpt organisaties om hun investeringen in AI toekomstbestendig te maken door middel van een open, interoperabele aanpak in plaats van eigen, specifieke oplossingen.
In simpele termen:
- API's ontsluiten functionaliteit
- Integraties verbinden systemen.
- MCP maakt van bedrijfsfunctionaliteiten iets wat AI veilig kan gebruiken.
AI-assistenten, copiloten en agenten: wat is het verschil?
Veel bedrijven zijn al bekend met AI-assistenten en copiloten. tweede piloot is een type AI-assistent dat is ontworpen om gebruikers te helpen. taken sneller voltooienHet wacht doorgaans op een aanwijzing en reageert vervolgens met aanbevelingen, inhoud of vervolgstappen. AI assistenten mensen helpen werk sneller.
Een AI-agent gaat nog een stap verder: AI-agenten helpen om werk gedaan te krijgenHet begint met een doel, bepaalt welke acties nodig zijn, selecteert de juiste tools en voert taken uit over verschillende systemen heen. Autonomie creëert alleen waarde in combinatie met controle.
Onderzoek wijst er consequent op dat Governance, vertrouwen en risicomanagement vormen de belangrijkste belemmeringen voor het opschalen van AI-initiatieven binnen bedrijven. AI-agenten vereisen veilige toegang tot bedrijfsfunctionaliteiten, gecontroleerde uitvoering en betrouwbare orkestratie.
Jitterbit MCP biedt de veilige besturingslaag en het operationele model die AI-agenten nodig hebben om hun werk te doen.
AI-agenten versus AI-assistenten: de belangrijkste verschillen
| AI-agenten | AI-ASSISTENT | |
| Autonomie | Volledig autonoom | Ondersteunt menselijke beslissingen |
| Besluitvorming | Werkt zelfstandig | Biedt gebruikers inzichten om actie te ondernemen. |
| Ingewikkeldheid | Voert gestructureerde taken uit. | Past zich dynamisch aan de gebruikersinvoer aan. |
Waarom Jitterbit MCP
De meeste organisaties hebben niet meer AI-demonstraties nodig. Ze hebben nodig: productieklare AI-infrastructuur.
Zonder een controlelaag dreigt elk nieuw AI-initiatief een op zichzelf staand probleem te worden, een maatwerkintegratie of een nieuwe uitdaging op het gebied van governance.
| KENMERK | BEDRIJFSPROBLEEM | JITTERBIT MCP-OPLOSSING |
| Connectiviteit | Elk nieuw AI-project vereist weer een nieuwe, op maat gemaakte integratie die lastig te onderhouden is. | Gestandaardiseerde, herbruikbare toolsets |
| Security | AI-agenten krijgen vaak brede toegang tot systemen omdat er geen gedetailleerde controlemechanismen aanwezig zijn. | Gatewaybeleid, toegangscontrole, snelheidsbeperking |
| Bestuur | De teams kunnen niet duidelijk uitleggen wat de AI heeft veranderd, wanneer en waarom. | Gecentraliseerd controlepaneel en controleerbaarheid |
| Snelheid | Waardevolle systemen blijven vastzitten achter IT-achterstanden. | Hergebruik bestaande Harmony activa |
| Scale | Succesvolle pilotprojecten lopen vast bij de overgang naar productie. | Bedrijfsklare architectuur |
Hoe Jitterbit MCP Works
Jitterbit MCP combineert drie kernfunctionaliteiten in één geïntegreerde oplossing.
1. MCP-gateway
Het beveiligde toegangspunt voor AI-verkeer. Het biedt:
- Toegangscontrole
- Beleidshandhaving
- Snelheidsbeperking
- Verkeersregeling
2. MCP-runtime
De uitvoeringslaag die bedrijfsfunctionaliteiten omzet in tools die geschikt zijn voor agents. Hiermee kunnen agents het volgende gebruiken:
- APIs
- Integraties
- Gegevensbronnen
- Herbruikbare prompts
3. MCP-besturingsvlak
De governance- en levenscycluslaag. Deze beheert:
- MCP-servers en toolcatalogi
- Identiteit en machtigingen
- Beleid en controles
- Levenscyclus management
- Monitoring- en controletrajecten
Deze componenten helpen bedrijven gezamenlijk om AI met vertrouwen in de praktijk te brengen.
Gebouwd op de Harmony Platform
De snelste weg naar AI in het bedrijfsleven is niet door helemaal opnieuw te beginnen, maar door te hergebruiken wat al werkt.
Jitterbit MCP is ingebouwd in de Jitterbit Harmony platformwaardoor organisaties bestaande investeringen direct kunnen inzetten op de volgende gebieden:
- Studio voor workflows en automatisering
- API Manager voor gereguleerde API's
- App Builder voor zakelijke toepassingen
- EDI voor B2B-transacties en partnerconnectiviteit
- Marketplace voor vooraf gebouwde AI-agenten, integratieworkflows en herbruikbare oplossingen
Dit betekent dat bedrijven hun bestaande bedrijfsfunctionaliteiten snel beschikbaar kunnen stellen aan AI-agenten zonder hun bestaande systemen opnieuw te hoeven opbouwen.
Echte zakelijke use cases
De waarde van AI wordt pas echt merkbaar wanneer intelligente systemen kunnen worden ingezet in daadwerkelijke bedrijfsprocessen. Hier volgen enkele voorbeelden van situaties waarin MCP direct impact kan hebben.
