5 bästa metoder för att använda MCP servrar

Av Maneeza Malik, Produktmarknadschef

Ocuco-landskapet Modellkontextprotokoll (MCP) har framkommit som en öppen standard för att koppla samman AI-applikationer och agenter med företagsverktyg, data och system. Inrättades av Anthropic i november 2024 MCP ger det en gemensam gränssnitt för AI-agenter och applikationer att interagera med:

• Verktyg: funktioner som en AI-agent kan använda, till exempel att fråga efter information i en databas, skapa en supportförfrågan eller hämta kundinformation
• Resurser: data och kontext som en AI-agent kan komma åt, såsom filer, databasuppgifter eller företagsdokumentation
• Instruktioner: återanvändbara instruktioner eller mallar som guidar hur en AI-agent interagerar med dessa funktioner

Vad är en MCP server?

En MCP server exponerar verktyg, resurser och instruktioner genom MCP gränssnittet. Istället för att bygga separata integreringar för varje AI-applikation eller -agent kan organisationer exponera delade funktioner genom ett gemensamt gränssnitt som flera AI-agenter kan upptäcka och återanvända.

MCP Byter inte ut API:er

MCP och API:er har olika syften. API:er visar upp applikationernas och systemens funktioner, samtidigt som de MCP erbjuder ett standardiserat sätt för AI-applikationer och agenter att upptäcka och interagera med verktyg, resurser och instruktioner som kan vara baserade på dessa API:er och system. En MCP server kan exponera dessa funktioner genom befintliga API:er och företagsapplikationer i stället för att ersätta dem.

Veta när du behöver det MCP

MCP Är inte automatiskt det rätta valet för varje AI-applikation. Direkta API-integreringar kan vara enklare när du har ett litet antal AI-agenter med stabila, applikationsspecifika arbetsflöden.

MCP blir mer värdefull när kapacitet behöver utnyttjas delat, återanvänt, konsekvent åtkomligt och reglerat genom AI-agenter, team eller applikationer.

Det viktigaste frågetecknet är inte om man ska använda MCP. Det handlar snarare om var man MCP kan skapa mervärde genom att minska integrationskomplexiteten, öka återanvändningen och skapa en starkare grund för AI-applikationer när de utökas i stor skala.

De fem bästa metoderna nedan ger en ram för att fatta det beslutet och använda det MCP effektivt när och där det ger mening.

Bästa praxis #1: Börja med integrationsproblemet, inte protokollproblemet

Inled inte med att säga: “Vart kan vi använda det MCP?” Istället börja med att fråga: “Vilka integrationsproblem försöker vi lösa?”

Om du bara har en AI-agent eller ett fåtal AI-agenter som behöver åtkomst till några stabila API:er och resurser som inte delas, kan en direkt integration vara allt du behöver. I så fall kan MCP det inte ge tillräckligt mycket ytterligare värde för att motivera den extra abstraktionen.

MCP blir mer övertygande när Sammanlagt måste flera AI-agenter, team eller AI-applikationer använda samma kapacitet. I stället för att upprepa byggandet och underhållet av samma agentrelaterade integreringar kan en MCP server exponera dessa funktioner genom ett gemensamt gränssnitt.
När du överväger MCP, se efter problem som:

• Samtliga AI-agenter måste kunna komma åt samma företagsdata eller -funktioner.
• Team bygger upp liknande integreringar om och om igen
• AI-applikationer behöver konsekvent tillgång till delade funktioner
• Integrationskomplexiteten ökar samtidigt som antalet AI-agenter och -applikationer växer.
• Du vill standardisera hur verktyg och funktioner exponeras för AI-klienter

Syftet är inte att använda det MCP för sin egen skull. Målet är att minska integrationskomplexiteten, standardisera åtkomsten till funktioner och skapa återanvändbara byggstenar som kan delas mellan AI-agenter och applikationer.

Bästa praxis #2: Identifiera förmågor som är värda att delas

När du har identifierat ett gemensamt integrationsproblem bör du undersöka vilka funktioner flera AI-agenter behöver.
Exempel kan vara:

• Sökning av kundregister
• Kontrollera lagerhållningen
• Att skapa en kundsupportbiljett
• Fråga efter finansiell data
• Att söka efter intern kunskap

De starkaste kandidaterna är förmågor som är allmänt användbara, relativt stabila och sannolikt kan återanvändas i flera AI-enheter och applikationer. Att centralisera dessa förmågor bakom en MCP server kan eliminera dubbelintegrering och ge AI-enheter en konsekvent metod för att komma åt dem.

Det är här som AI MCP börjar fungera som en delad infrastruktur snarare än bara en ytterligare integreringsnivå.

Bästa praxis #3: Utforma MCP servrar för agenter, inte API:er

En MCP server bör göra mer än bara spegla befintliga API-ändpunkter genom ett standardiserat gränssnitt. Utforma dess funktioner utifrån vad AI-agenter behöver åstadkomma, snarare än att helt enkelt spegla ändpunkterna för de underliggande API-erna.

Till exempel, i stället för att exponera dussintals lågnivåerändar, tillhandahålls ändamålsenliga verktyg som:

• search_customer
• get_open_orders
• create_support_case

Syftesbestämda verktyg gör det enklare för AI-agenter att upptäcka, förstå och integrera funktioner i större arbetsflöden.

Målet är att ge AI-agenter förmågor som de kan använda. upptäcka, förstå, välja och använda på ett tillförlitligt sätt — inte bara för att reproducera en befintlig API-ytan.

Bästa praxis #4: Hantera MCP servrar som delad infrastruktur

En MCP server kan starta som ett enkelt sätt för en AI-agent att få tillgång till några verktyg eller datakällor. Men när flera agenter, applikationer eller team är beroende av den, blir servern faktiskt en delad infrastruktur. En ändring av ett verktyg, en behörighet, ett schema eller beteende i bakgrunden kan påverka alla användare.

Detta innebär att MCP servrar ska utformas och drivas med samma disciplin som tillämpas på andra delade tjänster och API:er: tydliga kontrakt, förutsägbar uppförande, säkerhetskontroller, mätbarhet, testning, versionering och styrning bör behandlas som frågor av första klass.

Var särskilt uppmärksam på:

• Rensa verktynnamnAnvänd namn som berättar för en AI-agent vad verktyget faktiskt gör.
  • Till exempel: “search_customer istället för execute_function_7”.
• Precisa beskrivningarBeskriv vad verktyget gör, vilken information det förväntar sig och när det bör användas.
  • Exempel: “finn kunder via e-post, kontonummer eller företagsnamn”.
• Väl definierade ingångar och utgångar: Använd explicit kodning och förutsägbara responsstrukturer.
  • Exempel: “customer_id: string → strukturerad kundobjekt”.
• Passande abstraktionsnivåerExponera meningsfulla affärsfunktioner i stället för att läcka implementeringsdetaljer.
  • Exempel: tillhandahåll “create_support_case i stället för att exponera varje underliggande API-anrop som krävs för att skapa ett”.
• Förnuftiga gränser: Gör tydlig åtskillnad mellan operationer som läser information och operationer som skapar, modifierar eller raderar data.
  • Exempelvis bör destruktiva eller följdverkningar ha lämpligt explicit utformade gränssnitt och kontroller.
• Stark utvärdering och testningTestet ska inte bara visa om ett verktyg fungerar, utan även om agenter väljer rätt verktyg, tillhandahåller giltiga data, tolkar utdata korrekt och respekterar åtkomsträttigheter och säkerhetsbegränsningar. Testet ska även visa på felmöjligheter och svåra situationer samt framgångsrika utföranden.
• Säkerhet och behörigheterAnvänd åtkomst med minsta behörighet och se till att AI-agenter endast kan utföra de åtgärder de är behöriga att utföra. Att exponera ett verktyg via API:er MCP bör inte kringgå eller försvaga de auktoriseringskontroller som tillämpas av de underliggande systemen.
• Tillförlitlighet och mätbarhetÖvervaka verktygsfel, latens, beroendefel och ovanligasage mönster. När en MCP server delas kan ett opålitligt verktyg bli ett problem med tillförlitlighet för många AI-agenter och arbetsflöden.
• Förändringshantering och versioneringBehandla verktygsscheman, beskrivningar, behörigheter och beteendeförändringar som API-ändringar. Ändringar som verkar mindre – inklusive ändringar av verktynnamn, beskrivningar, scheman eller behörigheter – kan påverka hur AI-agenter hittar, väljer eller kallar på verktyg och kan påverka efterföljande arbetsflöden.

Detta är viktigt eftersom MCP servrar kan ge AI-agenter tillgång inte bara till information utan också till åtgärder som kan ändra system och data. När dessa funktioner delas mellan AI-agenter och team blir MCP servrarna en del av organisationens operativa och säkerhetsramverk. Tillförlitlighet, säkerhet, kompatibilitet och styrning därför blir lika viktigt som funktionalitet.

Bästa praxis #5: Använd det MCP där det skapar ett mervärde

MCP Ger den största påverkan när det löser ett bredare arkitekturproblem, snarare än att helt enkelt lägga till ytterligare ett sätt att koppla en API till en AI-agent.

Använd den här checklistan för att bedöma var MCP det är meningsfullt.

Direkta API:er kan vara tillräckliga när:

• Du har en eller några AI-agenter
• Arbetsflöden är väl definierade och stabila
• Integrationer är applikationsspecifika
• Förmågor delas inte mellan AI-agenter eller applikationer
• En enda organisation äger AI-agenterna och integrationen av dem
• Direkta API-integrationer är enkla, stabila och lätta att underhålla.

MCP blir mer övertygande när:

• Flera AI-agenter behöver samma funktioner
• Flera team bygger och implementerar AI-agenter
• Samma integrationer dupliceras
• Fähigheter måste kunna återanvändas inom AI-applikationer
• AI-agenter behöver standardiserad upptäckt och tillgång till verktyg
• Du bygger fleranvändarflöden eller orchestrering
• Din integrationsarkitektur blir ett problem med en gemensam plattform

Se detta som en skala snarare än en tvåfaldig möjlighet.

Du behöver inte flytta allt bakom MCP. Börja med de funktioner där standardisering, återanvändning och delad styrning ger tydliga fördelar.

Integrera Drive AI i stor skala med MCP servrar

MCP Det är mest värdefullt när integration av artificiell intelligens blir ett gemensamt arkitekturproblem. Om flera AI-agenter, team eller AI-applikationer behöver konsekvent åtkomst till samma funktioner kan en MCP server minska dubbelarbete och ge en standardiserad grund för att upptäcka, säkra och styra dessa funktioner.

Den bästa strategin är att börja med problemet. Identifiera vad som bör delas, utforma funktioner som tar hänsyn till hur AI-agenter använder dem och driva MCP servrar med den tillförlitlighet och styrning som förväntas av delad infrastruktur.

Frågan är inte “bör vi använda MCP servrar?” Det är “var kommer vi MCP att få tillräckligt med återanvändning, konsekvens och skalbarhet för att motivera att införa det?”

Att känna till skillnaden är det som MCP förvandlar ytterligare en integrationsnivå till en strategisk fördel för att skalera AI.

Lär dig mer Jitterbit MCP om AI-agenter

Är du redo att ta nästa steg? Utforska våra resurser för att lära dig mer Jitterbit MCP och utforska vår portfölj av AI-agenter på Jitterbit Marketplace.