Hvad er Model Context Protocol (MCP)? Nøglen til agentisk AI-integration

Hvad er Model Context Protocol (MCP)? Nøglen til agentisk AI-integration

Agentisk AI omdefinerer landskabet for workflow-automatisering, idet systemer får mulighed for at handle autonomt, integrere forskellige digitale ressourcer og levere reel værdi langt ud over statisk prompting. Det, der muliggør denne udvikling, er Model Context Protocol (MCP)—en åben protokol til standardisering af kontekst i store sprogmodeller (LLM’er), som hurtigt bliver hjørnestenen i skalerbar AI-integration.

Definition af MCP: En åben protokol for agentisk AI

I sin kerne etablerer Model Context Protocol (MCP) en standardiseret, open source-ramme for at eksponere og konsumere kontekst, eksterne værktøjer og datakilder i LLM-drevne applikationer. Dette er et betydeligt spring fra traditionelle prompt-respons-modeller, hvor interaktionen er begrænset til udveksling af almindelig tekst. Agentisk AI kræver derimod evnen til at påkalde værktøjer, tilgå live-data, kalde API’er og reagere dynamisk på ændringer i information—alt sammen gjort muligt af MCP.

Gennem et sæt veldefinerede RESTful-endpoints—baseret på HTTP, Server-Sent Events og JSON RPC—giver MCP værtsapplikationer (klienter) mulighed for at opdage, beskrive og interagere med et bredt udvalg af ressourcer leveret af servere. Det betyder, at AI-systemer automatisk kan identificere tilgængelige værktøjer og data, hente strukturerede beskrivelser og anmode om handlinger—alt sammen via et fælles, komponerbart interface.

USB-C-analogien—og hvorfor MCP er anderledes

MCP sammenlignes ofte med USB-C for AI-applikationer, og det er der god grund til: Begge sigter mod at skabe en universel, plug-and-play-oplevelse. Men hvor USB-C er en fysisk hardware-standard for enhedsforbindelser, er MCP en softwareprotokol designet specifikt til det digitale domæne. Innovationen består i at gøre værktøjer og ressourcer ikke blot pluggable, men også opdagelige og dynamisk tilgængelige for ethvert kompatibelt agentisk AI-system.

I modsætning til hårdkodede integrationer giver MCP udviklere mulighed for at registrere nye værktøjer eller datakilder som servere—og straks gøre dem tilgængelige for enhver kompatibel klient. Denne modularitet og fleksibilitet muliggør hurtig sammensætning og omkonfigurering af AI-workflow-automatisering uden behov for omfattende omskrivning eller specialtilpassede integrationer.

Hvordan MCP låser op for AI-workflow-automatisering

Forestil dig at udvikle en agentisk AI-planlægningsassistent. Traditionelt ville du tæt koble kalender-API’er, reservationssystemer og interne data—og indlejre kompleks logik direkte i din applikation. Med MCP eksponeres alle disse ressourcer som opdagelige endpoints. AI-klienten spørger MCP-serveren om tilgængelige funktioner, præsenterer kontekst og forespørgsler for LLM’en og, baseret på modellens anbefalinger, henter data eller påkalder værktøjer problemfrit.

Hvis AI’en for eksempel har brug for en liste over nærliggende kaffebarer for at planlægge et møde, spørger den blot MCP-serveren, henter opdaterede resultater og sender dem videre til næste prompt. Værktøjsbeskrivelser, parametre og kald-skemaer leveres i struktureret form, hvilket gør det muligt for LLM’en at anbefale præcise handlinger, som klienten kan udføre med fuld gennemsigtighed og kontrol.

Denne arkitektur muliggør ikke blot rigere agentiske AI-workflows, men sikrer også, at ressourcer nemt kan deles og opdateres på tværs af teams og organisationer, hvilket fremmer et levende økosystem af genanvendelige AI-komponenter.

Branchens adoption og open source-momentum

Adoptionen af MCP accelererer blandt fremsynede virksomheder og AI-praktikere, der ønsker at operationalisere agentisk AI i stor skala. Dets open source-fundament sikrer bred tilgængelighed, løbende forbedring og stærk community-support. Førende platforme og leverandører—including dem i Kafka- og Confluent-økosystemerne—bygger allerede MCP-kompatible servere, hvilket straks udvider universet af datakilder og automatiseringsværktøjer til agentisk AI-integration.

For AI-beslutningstagere betyder anvendelsen af MCP, at den fulde agilitet, skalerbarhed og komponerbarhed i AI-systemer låses op—og muliggør alt fra intern automatisering til sofistikerede, kundeorienterede AI-tjenester på en samlet, standardiseret rygrad.

Ved at adoptere Model Context Protocol positionerer organisationer sig i frontlinjen for moderne AI-integration—og giver teams mulighed for at bygge, tilpasse og skalere agentiske AI-løsninger med en hidtil uset hastighed og effektivitet. MCP er mere end blot en protokol; det er porten til næste generation af AI-workflow-automatisering.

Hvordan MCP løser agentiske AI-udfordringer: Ud over statiske prompts og isolerede AI-modeller

I årevis har kraften i store sprogmodeller (LLM’er) været begrænset af det statiske i deres interaktioner. I det traditionelle paradigme indtaster en bruger et prompt, og LLM’en returnerer et tekstbaseret svar. Selvom dette fungerer til simple, informationsbaserede forespørgsler, begrænser det fundamentalt, hvad AI kan opnå for virksomhedsautomatisering og workflow-integration.

De statiske begrænsninger ved traditionelle LLM-prompts

Traditionelle LLM-værktøjer opererer inden for en rigid, ord-ind/ord-ud-ramme. De genererer kun tekstuelle output, uanset hvor sofistikeret forespørgslen måtte være. Det betyder:

• Kun tekst-output: Uanset hvor avanceret sprogmodellen er, kan den ikke udføre reelle handlinger eller drive processer ud over at producere sætninger eller afsnit.
• Begrænset information: LLM’er er begrænset til de data, de er trænet på. De kan ikke tilgå aktuelle virksomhedsdatabaser, hente live-information eller opdatere deres viden med realtidsdata.
• Ingen handlekraft: Disse modeller kan ikke udløse workflows, interagere med forretningsværktøjer eller automatisere opgaver, hvilket efterlader brugere til manuelt at bygge bro mellem AI-forslag og faktiske forretningsresultater.

Lad os sætte det i perspektiv: Forestil dig, at du spørger en traditionel LLM, “Planlæg et kaffemøde med Peter i næste uge.” Modellen kan give tips til planlægning eller bede om afklaring, men den kan ikke tjekke din kalender, bestemme Peters tilgængelighed, finde en kaffebar eller oprette en kalenderinvitation. Hvert trin forbliver manuelt, og hver bid af kontekst skal leveres igen og igen.

Behovet for agentisk AI

Her kommer agentisk AI—den næste udvikling inden for intelligent automatisering. Agentiske AI-modeller svarer ikke blot på spørgsmål; de handler. De påkalder eksterne værktøjer, tilgår opdaterede virksomhedsdata og automatiserer flertrins-workflows.

Hvorfor er det nødvendigt? Fordi virkelige forretningsscenarier er dynamiske og kræver mere end ord. For eksempel:

• Scenarie 1: Bookning af møde. En statisk LLM kan foreslå tidspunkter, men kun en agentisk AI kan tjekke alle deltageres kalendere, finde et sted og sende invitationer automatisk.
• Scenarie 2: Kundesupport. En traditionel model kan besvare FAQs, men kun en agentisk AI kan hente specifikke kontodata, igangsætte refusioner eller eskalere sager i dit CRM.
• Scenarie 3: Databehandling. Statiske LLM’er kan opsummere trends, men agentisk AI kan hente friske data fra dine systemer, køre analyser og udløse alarmer eller handlinger.

I hvert scenarie efterlader den gamle tilgang dig med råd eller delvise løsninger, mens agentisk AI leverer handlingsrettede, integrerede resultater.

MCP: Nøglen til intelligent AI-workflow-automatisering

Model Context Protocol (MCP) er den kritiske infrastruktur, der forvandler statiske LLM-værktøjer til agentiske AI-kraftværker. MCP forbinder sprogmodeller med den virkelige verden—virksomhedsdata, API’er, filer og workflow-automatiseringsværktøjer—og muliggør problemfri AI-integration.

Hvordan løser MCP disse udfordringer?

• Dynamisk kapabilitetsopdagelse: Gennem MCP-klienten og -serveren kan applikationer opdage, hvilke værktøjer, ressourcer og data der er tilgængelige i realtid—altså ingen hårdkodning eller manuelle integrationer.
• Ressource- og værktøjskald: LLM’er, guidet af MCP-protokollen, kan vælge og kalde de rette ressourcer (databaser, API’er, eksterne tjenester) baseret på brugerens hensigt.
• Komponerbar arkitektur: Har du brug for et nyt værktøj eller datakilde? Bare plug det ind. MCP’s modulære design betyder, at du kan skalere og udvikle dine AI-workflows uden at skulle genopbygge dine agenter.
• End-to-end workflow-automatisering: Fra analyse af prompts til handlinger—som at oprette kalenderinvitationer, sende beskeder eller opdatere poster—gør MCP det muligt for AI-agenter at automatisere komplekse forretningsprocesser fuldt ud.

Praktisk eksempel:

• Gammel tilgang: “Jeg vil have kaffe med Peter i næste uge.” LLM’en siger: “Giv venligst Peters oplysninger og foretrukne tid.”
• Med agentisk AI via MCP: AI-agenten tjekker din og Peters kalender, finder lokale kaffebarer, foreslår de bedste tidspunkter og steder og opretter invitationen—helt uden manuelle trin.

Forretningsværdien af MCP-aktiveret agentisk AI

MCP er en game-changer for AI-workflow-automatisering i erhvervslivet:

• Agentisk AI: AI der handler, ikke blot reagerer.
• Dybintegration: LLM’er, der forbinder med forretningsværktøjer, databaser og API’er—ikke længere isolerede modeller.
• Skalerbar automatisering: Byg, tilpas og udvid workflows i takt med, at dine behov ændrer sig.
• Hurtig innovation: Opdag og komponer nye værktøjer og datakilder uden at skulle genudvikle dine AI-agenter.

Kort sagt: MCP bygger bro mellem sprogmodeller og sand AI-integration. Det giver virksomheder mulighed for at komme ud over statiske prompts og siloer, og udløser det reelle potentiale i agentisk AI til at drive effektivitet, produktivitet og automatisering i stor skala.

Hvorfor MCP er afgørende for enterprise agentisk AI-integration

I takt med at virksomheder accelererer deres adoption af agentisk AI, har behovet for problemfri, skalerbar AI-integration på tværs af forskellige organisatoriske ressourcer aldrig været større. Moderne virksomheder er afhængige af AI-agenter ikke kun til at generere information, men til at tage meningsfuld handling—påkalde værktøjer, automatisere workflows og reagere på virkelige begivenheder. At opnå dette i en virksomheds-kontekst kræver en robust, standardiseret tilgang, og det er her Model Context Protocol (MCP) kommer ind i billedet.

Behovet for dynamisk ressourceadgang i enterprise-AI

Agentisk AI på enterprise-niveau kræver langt mere end statiske, hårdkodede integrationer. AI-agenter skal tilgå en bred vifte af opdaterede ressourcer—alt fra interne databaser og filsystemer til eksterne API’er, streaming-platforme som Kafka og specialiserede værktøjer. Den statiske karakter af konventionelle integrationer—hvor hver forbindelse til en ressource eller et værktøj indlejres direkte i AI-applikationen—fører hurtigt til en skrøbelig, monolitisk arkitektur. Denne tilgang er ikke bare svær at skalere, men hæmmer også innovation, da hver ny ressource eller værktøj kræver specialkodning og vedligehold.

I praksis har virksomheder ofte brug for AI-agenter, der kan:

• Hente live-data fra forretningskritiske systemer (fx CRM, ERP eller data lakes).
• Tilgå realtids-eventstreams, såsom dem i Kafka-topics.
• Interagere med planlægningsværktøjer, reservationssystemer eller domænespecifikke API’er.
• Sammensætte og orkestrere handlinger på tværs af flere ressourcer som svar på brugerforespørgsler.

Disse krav tydeliggør utilstrækkeligheden ved monolitiske, hårdkodede integrationer—særligt når organisationer ønsker at skalere deres agentiske AI-kapaciteter på tværs af teams, afdelinger og anvendelsestilfælde.

Problemet med hårdkodede, monolitiske integrationer

Hårdkodede integrationer låser forretningslogik og ressourceforbindelser inde i individuelle AI-applikationer. Hvis en virksomhed fx ønsker, at en AI-agent skal håndtere mødeplanlægning, kan agenten indlejre kode direkte til kalender-API’er, stedsopslag og reservationssystemer. Dette isolerer logikken, gør den utilgængelig for andre agenter eller applikationer—skaber siloer, dobbeltarbejde og komplicerer vedligehold.

Sådanne monolitiske designs introducerer flere flaskehalse:

• Begrænset genanvendelighed: Værktøjer og integrationer er låst til bestemte agenter og kan ikke genbruges på tværs af organisationen.
• Skaleringsbegrænsninger: Hver ny integration kræver manuel kodning, hvilket sinker implementering og innovation.
• Vedligeholdelsesbyrde: Opdatering af et værktøjs interface kræver opdatering af alle agenter, der bruger det—en uholdbar byrde i stor skala.
• Opdagelsesproblemer: Agenter er uvidende om nye ressourcer, medmindre de eksplicit opdateres, hvilket begrænser deres tilpasningsevne.

MCP: En standardiseret, pluggable protokol for agentisk AI

Model Context Protocol (MCP) imødegår disse udfordringer som en standardiseret, pluggable protokol til at forbinde AI-agenter med virksomhedens ressourcer og værktøjer. Tænk på MCP som rygraden, der gør det muligt for AI fleksibelt at opdage, tilgå og orkestrere handlinger på tværs af et dynamisk økosystem af kapaciteter—uden hårdkodning eller manuelle opdateringer.

Sådan fungerer MCP

I sin kerne introducerer MCP en klar klient-server-arkitektur:

• Værtsapplikation (klient): Dette er AI-agenten eller mikrotjenesten, der skal tilgå eksterne ressourcer eller værktøjer.
• MCP-server: Denne server eksponerer ressourcer, værktøjer og kapaciteter via et sæt veldefinerede RESTful-endpoints, som specificeret i MCP-standarden.

Kommunikationen mellem agenten (klienten) og ressource-serveren foregår via HTTP ved brug af JSON-RPC, hvilket muliggør asynkrone notifikationer, kapabilitetsopdagelse og ressourceadgang. Agenten kan dynamisk spørge MCP-serveren om tilgængelige værktøjer, datakilder eller prompts, hvilket gør ressourcerne opdagelige og pluggable.

Virkeligt enterprise-eksempel

Overvej en enterprise-AI-agent med opgaven at planlægge møder. I stedet for at hårdkode integrationer til kalendere, steds-API’er og reservationssystemer, spørger agenten MCP-serveren om tilgængelige kapaciteter. Serveren beskriver sine værktøjer (fx kalenderintegration, reservation) og eksponerer ressourcer (fx liste over nærliggende kaffebarer, ledige mødelokaler). Agenten kan derefter dynamisk vælge og påkalde de relevante værktøjer baseret på brugerens hensigt—såsom, “Book kaffe med Peter i næste uge.”

Med MCP kan et andet team nemt give deres agent adgang til fx booking af konferencelokaler eller andre ressourcer ved blot at registrere disse kapaciteter på MCP-serveren. Ingen behov for at omskrive agentlogik eller duplikere integrationsarbejde. Arkitekturen er i sig selv skalerbar, komponerbar og opdagelig.

Skalerbarhed og komponerbarhed

En nøglestyrke ved MCP i enterprise-konteksten er dets komponerbarhed. Servere kan selv fungere som klienter til andre MCP-servere—hvilket muliggør lagdelte, modulære integrationer. Fx kan en MCP-server, der er forbundet til et Kafka-topic, levere realtidsdata til flere agenter uden at hver enkelt kræver specialkodet Kafka-integration. Dette pluggable design understøtter enterprise-udrulninger, hvor ressourcer, værktøjer og integrationer hurtigt udvikles.

Fordele for virksomheden

Ved at adoptere MCP får virksomheder:

• Skalerbar AI-integration: Hurtig onboarding af nye ressourcer og værktøjer uden omskrivning af agentlogik.
• Reduceret dobbeltarbejde: Centraliser integrationer til organisatorisk adgang og eliminer siloer.
• Forbedret opdagelighed: Agenter kan opdage og udnytte nye ressourcer, efterhånden som de registreres.
• Fremtidssikring: Standardiserede protokoller baner vejen for lettere opgraderinger og udvidelse.

MCP muliggør en fremtid, hvor enterprise-AI ikke begrænses af stive, hårdkodede integrationer, men styrkes af en fleksibel, komponerbar og skalerbar arkitektur. For organisationer, der ønsker at operationalisere agentisk AI i stor skala, er MCP ikke bare et teknisk valg—det er et essentielt fundament.

MCP-arkitektur forklaret: Byg pluggable agentiske AI-systemer

Moderne AI-integration udvikler sig hurtigt og kræver arkitekturer, der er fleksible, skalerbare og muliggør problemfri interaktion mellem AI-agenter og virkelige værktøjer eller data. Model Context Protocol (MCP) repræsenterer et kvantespring for agentisk AI og tilbyder en robust og opdagelig arkitektur, der overgår blot at indlejre AI-funktioner i desktopapplikationer. Lad os dykke ned i, hvordan MCP-arkitekturen muliggør pluggable, agentiske AI-systemer gennem sin klient-server-model, alsidige kommunikationsformer og kraftfulde opdagelsesfunktioner.

MCP-klient-server-modellen

MCP benytter en klar klient-server-arkitektur, der adskiller ansvarsområder og maksimerer modulariteten:

• Værtsapplikation: Dette er din hovedapplikation med AI (tænk på det som en orkestrerende mikrotjeneste). Den integrerer MCP-klientbiblioteket og opretter en MCP-klientinstans i applikationen.
• MCP-server: En selvstændig proces (kan være fjern eller lokal), MCP-serveren eksponerer et katalog af ressourcer, værktøjer, prompts og kapaciteter. Servere kan skabes af dig eller leveres af tredjepart og kan endda stables—servere kan selv være klienter for andre MCP-servere, hvilket muliggør komponerbarhed.

Denne adskillelse betyder, at værtsapplikationen ikke behøver at “bage” alle integrationer eller værktøjslogik ind. Den kan i stedet dynamisk opdage, forespørge og udnytte eksterne ressourcer via MCP-servere, hvilket gør systemet yderst pluggable og vedligeholdelsesvenligt.

Forbindelser: Lokale og HTTP-baserede kommunikationer

MCP understøtter to primære kommunikationsformer mellem klient og server:

1. Lokale forbindelser (Standard IO/rør):

   • Hvis både klient og server kører på samme maskine, kan de kommunikere via standard input/output-strømme (pipes). Dette er effektivt til lokale, desktop-integrationer.

2. Fjernforbindelser (HTTP, Server Sent Events, JSON RPC):

   • Til distribuerede eller skalerbare opsætninger understøtter MCP HTTP-forbindelser med Server Sent Events til asynkrone opdateringer. Beskedudvekslingsprotokollen er JSON RPC, en letvægts, udbredt standard for struktureret, tovejskommunikation.
   • Dette gør det muligt for klienter og servere at interagere pålideligt over netværk og muliggør enterprise-skala agentisk AI-integration.

Opdagelighed: Dynamisk ressource- og værktøjsforespørgsel

En fremtrædende egenskab ved MCP er dets iboende opdagelighed, hvilket gør AI-agent-arkitekturen meget dynamisk:

• Kapabilitets-endpoints: MCP-servere eksponerer RESTful-endpoints som specificeret af MCP-standarden. Disse inkluderer et “kapabilitetsliste”-endpoint, hvor klienter kan forespørge om tilgængelige værktøjer, ressourcer og prompts—hver med detaljerede beskrivelser.
• Dynamisk workflow: Når en brugerprompt ankommer (fx “Jeg vil have kaffe med Peter i næste uge”), kan MCP-klienten:
  • Spørge serveren om tilgængelige ressourcer og værktøjer.
  • Præsentere dem for LLM’en og spørge, hvilke ressourcer/værktøjer der er relevante for at opfylde forespørgslen.
  • Hente og indsætte resourcedata i LLM-prompten eller påkalde værktøjer som anbefalet af LLM’ens strukturerede svar.

Denne mekanisme betyder, at værtsapplikationer fleksibelt kan understøtte nye integrationer eller datakilder uden kodeændringer—bare ved at “plugge” nye servere eller værktøjer ind.

MCP-arkitektur workflow-diagram

Nedenfor ses et forenklet workflow-diagram, der illustrerer MCP-arkitekturen:

+-------------------------------+
|        Host Application       |
| (runs MCP Client Library)     |
+---------------+---------------+
                |
                |  1. User Prompt
                v
+---------------+---------------+
|         MCP Client            |
+---------------+---------------+
                |
                | 2. Discover Capabilities (HTTP/Local)
                v
+-----------------------------------------------+
|                  MCP Server                   |
|   (exposes RESTful endpoints, resources,      |
|    tools, prompts)                            |
+----------------+------------------------------+
                 |
   +-------------+----------------+
   |      3. Provides:            |
   |  - List of resources/tools   |
   |  - Descriptions/schemas      |
   +------------------------------+
                 |
                 v
+-----------------------------------------------+
|   Workflow Example:                           |
|   - Client asks LLM: "Which resources/tools?" |
|   - LLM responds: "Use resource X, tool Y"    |
|   - Client fetches resource X, invokes tool Y |
|   - Results returned to user                  |
+-----------------------------------------------+

Hvorfor MCP er vigtigt for agentisk AI

Med MCP bevæger AI-integration sig fra statiske, hårdkodede forbindelser til en dynamisk, skalerbar og komponerbar agentisk AI-arkitektur. Klienter kan opdage og udnytte nye værktøjer eller datakilder under kørsel, og servere kan stables eller komposeres—hvilket bringer ægte modularitet til AI-agent-systemer. Denne arkitektur er ikke kun for hobby-desktopapps, men er klar til professionelle, enterprise-løsninger, hvor fleksibilitet og udvidelighed er afgørende.

Sammenfattet: MCP-arkitekturen muliggør AI-systemer, der er ægte agentiske—i stand til at opdage og påkalde værktøjer, tilgå opdaterede eller proprietære data og udvide deres kapaciteter dynamisk—alt sammen gennem en standardiseret, robust protokol. Dette er porten til næste generation af pluggable, professionelle agentiske AI-løsninger.

Agentisk AI i praksis: MCP-workflow for planlægning og automatisering

Lad os blive konkrete og se, hvordan agentisk AI, drevet af Model Context Protocol (MCP), forvandler hverdagens planlægning—som at tage en kop kaffe med en ven—til et problemfrit, pluggable workflow. Denne sektion guider dig igennem et virkeligt brugsscenarie og viser præcis, hvordan en værtsapp, MCP-klient, MCP-server og en LLM (Large Language Model) interagerer for at automatisere og orkestrere aftaler. Vi fremhæver komponerbarhed, pluggability og dynamisk integration, der gør MCP til en game-changer for AI-workflow-automatisering.

Brugsscenarie: Oprettelse af en kaffeaftale

Forestil dig, at du vil skabe en app, der planlægger kaffe-møder—uanset om det er med en kollega, ven eller kæreste. Sådan håndterer agentisk AI, med MCP-stakken, workflowet:

1. Værtsapplikationen

Rejsen starter med en værtsapplikation (tænk på dette som din planlægningsapp eller -service). Denne app integrerer MCP-klientbiblioteket, der fungerer som bro mellem applikationen og agentisk AI-ressourcer.

2. MCP-klienten

MCP-klienten indleder processen ved at acceptere en brugers prompt, såsom:
“Jeg vil have kaffe med Peter i næste uge.”

På dette tidspunkt skal værtsappen finde ud af, hvordan den tolker og handler på denne anmodning. Den har brug for mere end et tekstsvar—den har brug for reel handling.

3. Opdagelse af kapaciteter

For at finde ud af, hvilke handlinger der er mulige, spørger MCP-klienten MCP-serveren om en liste over tilgængelige kapaciteter, værktøjer og ressourcer (som kalender-API’er, lister over lokale kaffebarer eller reservationssystemer). Dette er alt sammen opdageligt via et veldefineret RESTful-endpoint, hvilket betyder, at nye værktøjer kan tilkobles uden at ændre selve appen.

Klienten kan konsultere en konfigurationsfil med registrerede server-URL’er for at vide, hvor den skal kigge.

4. Brug af LLM til ressourcevalg

MCP-klienten sender derefter brugerens prompt, sammen med listen af tilgængelige ressourcer, til LLM’en. LLM’en hjælper med at afgøre, hvilke ressourcer der er relevante:

• LLM-input:
  • Brugerprompt: “Jeg vil have kaffe med Peter i næste uge.”
  • Ressourceliste: Kalenderadgang, kaffebar-directory, reservation.
• LLM-output:
  • “Ressource to, kaffebar-directory, er relevant. Hent venligst den.”

5. Hentning og integration af resourcedata

På LLM’ens anbefaling henter MCP-klienten den ønskede ressource (fx listen over lokale kaffebarer) fra MCP-serveren. Disse data vedhæftes til næste prompt til LLM’en, så den får konteksten, der er nødvendig for at anbefale handlingsrettede skridt.

6. Værktøjskald og orkestrering

LLM’en er nu udstyret med brugerens hensigt og de nyeste resourcedata. Den returnerer en anbefaling som:

• “Påkald kalender-værktøjet for at foreslå tidspunkter; brug reservation til at booke et bord på denne kaffebar.”

Beskrivelser og skemaer for hvert værktøj leveres til LLM’en som strukturerede data (ikke kun almindelig tekst), hvilket gør det muligt for den at anbefale specifikke værktøjskald og parametre.

7. Værtsapplikationen udfører handlingerne

MCP-klienten tager LLM’ens anbefalinger og udløser de nødvendige værktøjskald:

• Den kan kalde kalender-API’en for at tjekke tilgængelighed.
• Den kan bruge reservationsværktøjet til at sikre en plads på den ønskede kaffebar.
• Den kan give brugeren besked til bekræftelse, inden handlingerne færdiggøres.

Værtsappen kan takket være MCP’s arkitektur plugge eller udskifte værktøjer og ressourcer efter behov—uden at skulle omskrive kerne-logikken.

Workflow-diagram

Her er et trin-for-trin-diagram for MCP’s agentiske AI-planlægningsworkflow:

flowchart TD
    A[User Request: "Coffee with Peter next week"] --> B[Host App (with MCP Client)]
    B --> C{Discover Capabilities}
    C --> D[MCP Server: Returns list of resources/tools]
    D --> E[LLM: "Which resources do I need?"]
    E --> F[LLM: "Fetch coffee shop directory"]
    F --> G[MCP Client: Fetches resource from MCP Server]
    G --> H[LLM: Receives user prompt + resource data]
    H --> I[LLM: Recommends tool invocation]
    I --> J[MCP Client: Executes calendar and reservation tools]
    J --> K[Appointment Scheduled!]

Hvorfor MCP og agentisk AI er vigtige her

Komponerbarhed:
Du kan bygge komplekse workflows ved at kombinere uafhængige værktøjer og ressourcer. Din MCP-server kan endda fungere som klient til andre servere, hvilket kæder kapaciteter sammen og gør systemet yderst modulært.

Pluggability:
Har du brug for et nyt værktøj (fx restaurant-finder eller en anden kalender)? Registrér det blot på din MCP-server—ingen refaktorering af appen nødvendig.

Dynamisk integration:
Under kørsel opdager systemet dynamisk og orkestrerer de nødvendige komponenter baseret på brugerens hensigt og tilgængelige ressourcer. LLM’en håndterer logikken, så din app forbliver vedligeholdelig og fremtidssikret.

Samtale-mæssig opsummering

Med MCP bevæger agentisk AI sig ud over statiske chatassistenter. Du får en levende, aktiv workflow-motor, der integrerer med dine virksomhedsdata og -værktøjer. Kaffeplanlægning, mødebooking eller orkestrering af komplekse automatiseringer—alt bliver plug-and-play, komponerbart og skalerbart.

Kort sagt: MCP lader dig bygge agentiske AI-applikationer som en professionel og gør AI-workflow-automatisering praktisk, modulær og klar til erhvervslivet.

Klar til at prøve det? Gå på opdagelse i den officielle Model Context Protocol-dokumentation og begynd at bygge smartere, agentiske workflows i dag.

Topfunktioner og fordele ved MCP for agentisk