Model Context Protocol (MCP) er en åben standard, der hjælper kunstig intelligens (AI)-modeller med at forbinde problemfrit til eksterne værktøjer, datakilder og softwaresystemer. MCP fungerer som et universelt interface, der gør det muligt for AI-assistenter og forskellige applikationer at udveksle data og køre funktioner let. Du kan tænke på det som et “USB-C til AI-apps”, fordi det hjælper forskellige systemer med at arbejde sammen uden kompatibilitetsproblemer. Når du bygger din egen MCP-server, lærer du hvordan backend-systemarkitektur fungerer. Du udvikler også praktiske færdigheder i at forbinde AI med rigtige værktøjer og daglige arbejdsgange.
Denne MCP-serverguide fører dig gennem alt, du behøver at vide, trin for trin. Du starter med grundlæggende begreber og går videre til praktisk opsætning, test og implementering. Hvis du vil automatisere forretningsopgaver, forbinde AI-agenter til produktivitetsapps eller afprøve nye AI-integrationsmetoder, finder du nyttige instruktioner og bedste praksis her. Guiden giver dig de værktøjer og den viden, du behøver for at komme godt fra start.
Model Context Protocol, eller MCP, er en åben standard, der hjælper kunstig intelligens (AI)-modeller med let at dele information med forskellige software og værktøjer. MCP fungerer som en fælles bro, der gør det muligt for AI-systemer, såsom store sprogmodeller (LLM’er), at kommunikere med mange typer software, databaser og live-ressourcer gennem et ensartet og klart regelsæt.
MCP hjælper AI-assistenter med at forbinde til eksterne data sikkert og effektivt. Uden MCP skulle udviklere lave en unik forbindelse for hver ny applikation, hvilket kan være langsomt og kompliceret. MCP løser dette ved at give standardiserede beskedformater og klare måder for AI-systemer og eksterne værktøjer at kommunikere på. Uanset hvilken teknologi hvert værktøj bruger, kan de stadig forstå hinanden via MCP.
Udviklere bruger ofte strukturerede dataformater som JSON med MCP. Det gør det nemt at bruge MCP på tværs af forskellige programmeringssprog og platforme. Med MCP kan AI-modeller bede om information, udføre opgaver eller starte handlinger i andre systemer. For eksempel kan en AI-assistent bruge MCP til at slå kalenderbegivenheder op, tjekke en database eller sende en notifikation, alt sammen uden at skulle lave specielle forbindelser til hver opgave.
MCP understøtter mange praktiske anvendelser:
Med MCP kan du lettere forbinde nye værktøjer eller tilføje funktioner. Udviklingen går hurtigere, sikkerheden forbedres med klare adgangsregler, og du kan bygge AI-løsninger, der kan vokse efter behov.
MCP giver udviklere en ligetil og fleksibel måde at forbinde AI-funktioner med andre værktøjer og data. Det hjælper dig med at skabe nye løsninger hurtigt, holde systemerne kørende problemfrit og tilpasse dig nye behov, efterhånden som de opstår. Når organisationer bruger MCP, kan deres AI-assistenter tilgå realtids- og detaljeret information for at give bedre svar og udføre mere præcise opgaver.
At lære om Model Context Protocol giver dig det grundlag, du skal bruge for at bygge pålidelige og tilpasningsdygtige AI-systemer, der kan arbejde med mange forskellige værktøjer og datakilder.
En MCP-server styrer protokolbaseret kommunikation mellem AI-assistenter og eksterne værktøjer eller datakilder. Arkitekturen bruger et modulært design, så hver del håndterer en bestemt opgave i systemet.
Serverapplikationen fungerer som det centrale knudepunkt. Den modtager, fortolker og besvarer MCP-protokolbeskeder. Denne proces inkluderer håndtering af sikre netværksforbindelser, kontrol af klienters identitet og styring af dataflow mellem systemets dele. Serverapplikationen holder systemet stabilt og velfungerende og arbejder ofte med flere forbindelser og opgaver samtidigt.
Værktøjs- og ressourcemoduler er separate kodeenheder, som serveren registrerer. Hvert værktøj udfører en bestemt opgave, såsom at hente data, udføre beregninger eller automatisere opgaver. MCP-serveren holder en liste eller registry over disse værktøjer, hvilket gør det muligt at kalde det rigtige værktøj, når en forespørgsel kommer ind. Denne opsætning gør det let at tilføje nye værktøjer uden at ændre den centrale serverlogik.
Kommunikationshåndterere tager sig af at læse beskeder, der følger MCP-protokollen. De tjekker, om hver forespørgsel har det rigtige format, og sender den videre til det rette værktøjs- eller ressourcemodul. Kommunikationshåndterere forbereder også svaret i det korrekte format, før det sendes tilbage til klienten. Denne del af serveren skjuler detaljerne i protokollen, så forskellige klienter kan forbinde uden problemer.
Integrationspunkter er særlige interfaces, der forbinder MCP-serveren til eksterne klienter, såsom AI-assistenter eller andre apps. Disse interfaces kan bruge HTTP-endpoints, WebSockets eller andre understøttede transportmetoder. Integrationspunkter gør det muligt for klienter at bruge serverens værktøjer og muliggør realtidskommunikation og datadeling.
MCP-serverarkitekturen fokuserer på modularitet. Ved at holde serverapplikationen, værktøjer, kommunikationshåndterere og integrationspunkter adskilt, kan du opdatere eller tilføje nye funktioner med minimal indsats. Dette design gør systemet lettere at vedligeholde og udvide, hvilket hjælper med at understøtte store og komplekse opsætninger.
Denne oversigt viser, hvordan hver del af en MCP-server arbejder sammen, og hvordan deres forbindelser understøtter klar og pålidelig protokolbaseret kommunikation.
Start med at vælge et programmeringssprog, der har stærk community-support og er let at bruge til at bygge en MCP-server. Python og Node.js fungerer begge godt. Python er kendt for sin enkle syntaks og har mange nyttige biblioteker. Node.js håndterer asynkrone opgaver effektivt. Vælg en kodeeditor, der passer til din arbejdsgang, såsom Visual Studio Code, PyCharm eller WebStorm, for at hjælpe dig med at skrive og administrere din kode.
Når du håndterer afhængigheder og pakker, brug pip og venv til Python-projekter. For Node.js, brug npm eller yarn. Opsæt versionsstyring med Git, så du kan spore ændringer og arbejde mere effektivt sammen med andre. Disse værktøjer hjælper med at holde din udviklingsproces organiseret og gør det lettere at gentage din opsætning på andre computere.
En velorganiseret mappestruktur gør det lettere at vedligeholde og udvide dit projekt. Arranger dit serverprojekt således:
/mcp-server-project
/tools
/handlers
server.py (eller server.js)
requirements.txt (eller package.json)
README.md
Placer hvert værktøj eller ressource i sit eget modul i /tools-mappen. Læg al protokolrelateret logik i /handlers-mappen. Denne opsætning holder din kode overskuelig og adskiller forskellige dele af projektet, i tråd med anbefalede bedste praksis.
python -m venv venv && source venv/bin/activate.npm init -y.pip install flask. For Node.js: npm install express..gitignore-fil, så du ikke inkluderer virtuelle miljøer og systemfiler i versionsstyring.README.md, så det er let for andre at reproducere dit miljø.Arbejd i virtuelle miljøer for at holde afhængigheder adskilt. Brug klare og konsekvente navne til filer og mapper, og dokumentér løbende din kode. Lav jævnligt commits til dit Git-repository og hold sikkerhedskopier. Ved at følge disse trin skaber du en stabil og skalerbar MCP-serveropsætning, der understøtter professionel udvikling.
Du kan bygge en simpel MCP-server ved hjælp af klar og modulær kode. Med Python og Flask opsætter du et endpoint, der modtager forespørgsler i MCP-format og returnerer organiserede svar. Dette afsnit guider dig gennem et minimalt, fungerende MCP-servereksempel. Koden følger bedste praksis, så du let kan læse og udvide den efter behov.
Først importerer du Flask og opretter en applikationsinstans. Opsæt et endpoint på /mcp, der accepterer POST-forespørgsler. MCP bruger POST, fordi denne metode er standard til at sende protokolbeskeder.
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/mcp', methods=['POST'])
def handle_mcp():
data = request.json
# Placeholder for the logic that handles MCP messages
return jsonify({'result': 'Hello, MCP!'})
if __name__ == '__main__':
app.run(port=5000)
Videnskabelig begrundelse:
POST-forespørgsler med JSON giver mulighed for at sende strukturerede data, der fungerer på tværs af forskellige programmeringssprog. Flask’s request-håndtering tjekker, at indholdet er korrekt, og håndterer fejl ordentligt.
Opdater nu handleren, så den kan dirigere protokolforespørgsler baseret på det værktøj, der er angivet i de indgående data. Denne tilgang holder koden organiseret og nem at vedligeholde.
def handle_mcp():
data = request.json
tool = data.get('tool')
if tool == 'calculator':
result = calculator_tool(data)
else:
result = 'Tool not found'
return jsonify({'result': result})
For at starte serveren, kør:
python server.py
Du kan teste serveren ved at sende en forespørgsel med curl:
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"tool":"calculator","num1":2,"num2":3}' http://localhost:5000/mcp
Hvis serveren fungerer som forventet, svarer den med en JSON-besked. Det bekræfter, at serveren kan modtage og behandle forespørgsler for forskellige værktøjer.
Dette eksempel giver dig et solidt udgangspunkt for at udvikle en MCP-server. Du kan tilføje flere protokol-kompatible værktøjer og udvide funktionaliteten, efterhånden som dit projekt vokser.
I en MCP-server er værktøjer separate funktioner eller endpoints, som klienter eller AI-modeller kan bruge til at udføre bestemte handlinger eller få adgang til specifikke data. Hvert værktøj fokuserer på én defineret opgave. For eksempel kan du bruge et værktøj til at udføre en beregning, hente data fra en database eller forbinde til en ekstern API. Disse værktøjer følger Model Context Protocol (MCP)-reglerne for, hvordan de modtager og sender information.
Du registrerer hvert værktøj i MCP-serveren som sin egen funktion. Hvert værktøj følger et skema, der forklarer dets opgave, de input det kræver, og hvad det returnerer. Model Context Protocol-specifikationen kræver, at hvert værktøj indeholder:
Denne opsætning gør det muligt for klienter, herunder AI-modeller, at finde og bruge værktøjer efter behov. Det hjælper forskellige systemer med at arbejde sammen og mindsker fejl ved kommunikation. Videnskabelige studier om protokoldesign viser, at brug af klare skemaer reducerer fejl og gør det lettere at forbinde forskellige systemer. Du kan finde mere om dette i Model Context Protocol-dokumentationen.
Du holder styr på værktøjer i et registry, typisk et dictionary eller mapping, i MCP-serverkoden. Når du modtager en forespørgsel, kigger serveren på forespørgslen, finder værktøjsnavnet og sender forespørgslen til den rette funktion. For at tilføje et nyt værktøj skal du:
Dette modulære design betyder, at du kan tilføje nye værktøjer uden at ændre hovedserverkoden. Du kan udvide funktionaliteten efter behov og gøre serveren skalerbar.
tools = {
'calculator': calculator_tool,
'weather': weather_tool,
# Registrer flere værktøjer her
}
def handle_mcp():
data = request.json
tool_name = data.get('tool')
if tool_name in tools:
result = tools[tool_name](data)
else:
result = 'Tool not found'
return jsonify({'result': result})
Værktøjer er de funktioner, du kan køre. Ressourcer er de data, tjenester eller eksterne API’er, som disse værktøjer kan tilgå. Værktøjer kan forbinde til databaser, filopbevaring eller tredjepartstjenester. Denne opsætning gør det muligt for MCP-serveren at forbinde AI-klienter med mange digitale ressourcer.
For at teste din MCP-server skal du starte med at tjekke hvert endpoint ved hjælp af værktøjer som MCP Inspector, Postman eller cURL. Disse værktøjer giver dig mulighed for at sende eksempelprotokolbeskeder til din server. Efter at have sendt en besked, skal du sikre, at din server returnerer den korrekte datastruktur og fejlkoder i henhold til Model Context Protocol-specifikationen.
Du kan bruge automatiserede tests til at tjekke separate dele af din kode. For eksempel kan du bruge pytest, hvis du arbejder med Python, eller mocha til Node.js. Disse frameworks hjælper dig med at teste logikken i hvert værktøj og hvordan din server håndterer forskellige beskeder. Test både korrekte og forkerte forespørgsler for at se, hvordan din server håndterer fejl. Integrationstests kan hjælpe dig med at efterligne rigtig klientadfærd, så du kan tjekke, om din server sender forespørgsler de rigtige steder hen og holder styr på information om nødvendigt.
Når du fejlfinder din MCP-server, skal du overvåge logs i realtid og træde gennem koden for at finde problemer. Tænd for detaljeret logning på vigtige punkter, som når din server modtager en forespørgsel, parser en protokolbesked, kører et værktøj eller sender et svar. Det hjælper dig med at se, hvordan data bevæger sig gennem din server og hvor noget måske går galt. Brug logningsbiblioteker som logging til Python eller winston til Node.js for at organisere dine logs klart.
For et nærmere kig kan du bruge en debugger i dit kodemiljø, f.eks. PyCharm Debugger eller VS Code Debugger. Disse værktøjer giver dig mulighed for at sætte breakpoints og tjekke værdien af variable, mens din kode kører. Hvis din server kører i skyen, kan du få brug for fjern-fejlfindingsværktøjer eller logindsamlingstjenester som Dynatrace eller CloudWatch for at holde styr på fejl ét sted.
Når du tester din MCP-server, kan du støde på problemer som brug af forkerte endpoint-URL’er, forkerte beskedformater eller manglende afhængigheder. For at undgå disse problemer, dobbelttjek dine serverindstillinger, såsom konfiguration og portnumre. Brug skemavalidering for at sikre, at indgående beskeder matcher det format, din server forventer. Hvis et værktøj ikke giver de ønskede resultater, test dets logik separat med enhedstests og kontroller eventuelle nylige kodeændringer.
Gode tests og detaljeret logning gør det lettere at finde og rette fejl. De hjælper din server med at forblive stabil og lettere at vedligeholde over tid.
Du kan implementere MCP-serverinstanser på lokale maskiner, hvis du vil teste funktioner, eller på cloud-platforme, når du har brug for pålidelighed på produktionsniveau. Cloud-udbydere som Google Cloud Run, AWS Elastic Container Service (ECS) og Microsoft Azure App Service tilbyder funktioner som automatiseret skalering, indbyggede sikkerhedskontroller og høj tilgængelighed. Brug af Docker-containere hjælper dig med at skabe ensartede servermiljøer og gør det lettere at flytte din server mellem forskellige platforme.
Sæt miljøvariabler for følsomme oplysninger såsom API-nøgler og database-legitimationsoplysninger, før du implementerer din server. Juster ressourcelofter, inklusiv CPU og hukommelse, så de passer til den forventede arbejdsbyrde. Brug altid HTTPS med TLS-certifikater for at beskytte data, der sendes mellem klienter og serveren. Begræns netværkstrafik til kun de nødvendige porte ved at opsætte firewall-regler eller sikkerhedsgrupper.
Beskyt dine MCP-serverendpoints ved at implementere godkendelsesmetoder som API-nøgler eller OAuth. Tillad kun adgang fra betroede klienter. Opdater og udskift legitimationsoplysninger regelmæssigt for at mindske risikoen for uautoriseret adgang.
Tænd for serverlogning og brug cloud-overvågningsværktøjer som CloudWatch eller Google Operations Suite til at overvåge, hvordan din server præsterer, og til at holde øje med fejl. Opret sundhedstjek-endpoints, så du kan overvåge oppetiden automatisk. Opsæt alarmer, så du får besked, når systemet registrerer usædvanlig aktivitet eller fejl.
Udnyt autoskalering fra din cloud-udbyder for at justere antallet af serverinstanser efter behovet. Når dine værktøjer kræver meget CPU eller hukommelse, tildel ressourcer dynamisk. Hvis din platform understøtter det, brug horisontal skalering ved at tilføje flere instanser, i stedet for kun at øge ressourcerne på én server. Denne metode hjælper din server med at håndtere højere belastning.
Planlæg regelmæssige opdateringer af softwareafhængigheder og operativsystemets sikkerhedsrettelser for at holde din server beskyttet mod sikkerhedstrusler. Brug blue/green- eller rullende opdateringer, når du implementerer ændringer. Disse metoder hjælper dig med at undgå nedetid og holde dine tjenester kørende problemfrit.
Ved at følge disse trin sikrer du, at din MCP-server forbliver tilgængelig, sikker og klar til at håndtere fremtidig vækst. Denne proces understøtter stabile, produktionsklare integrationer.
Når du vil udvide din MCP-server, skal du begynde med at tilføje nye og mere avancerede værktøjer. For eksempel kan du inkludere dataanalysemoduler, automatiske rapportgeneratorer eller forbindelser til arbejdsgangsautomatiseringsplatforme. Sørg for, at hvert værktøj fungerer som en separat funktion eller mikrotjeneste. Følg MCP-værktøjsregistreringsprotokollen for hver ny tilføjelse. Denne tilgang holder din server let at administrere, selv når du tilføjer flere funktioner.
For at bringe AI ind i din MCP-server, tilføj interfaces til eksterne sprogmodeller og AI-API’er. Du kan forbinde til udbydere som OpenAI, Claude eller Mistral ved at bruge deres SDK’er eller RESTful-endpoints. Opsæt din server, så den kan holde styr på samtalens tilstand fra session til session. Det muliggør mere komplekse AI-drevne opgaver og gør det muligt at kæde flere handlinger sammen. Du kan bruge community-bygget adapters eller SDK’er, såsom Vercel AI SDK eller LangChain MCP Adapters, for at hjælpe med integrationen og sikre bred kompatibilitet.
Du kan forbinde din server til tredjeparts-API’er, såsom vejr-, betalings- eller notifikationstjenester, ved at bygge særlige MCP-værktøjer. Hvert værktøj skal håndtere opgaver som godkendelse, formatering af forespørgsler og parsing af svar. Brug sikre godkendelsesmetoder, såsom OAuth 2.1 eller API-nøgler. Kør disse værktøjer i beskyttede miljøer, som containere eller WebAssembly, for at beskytte din server og brugerdata.
Tjek den officielle MCP-dokumentation og open source-projekter for eksempler på implementeringer og community-lavede udvidelser. Deltag i udviklerfora og vær med til at forbedre fælles standarder og bedste praksis. Hvert nyt værktøj, du bygger, gør din server mere kraftfuld og giver dig praktisk erfaring med protokoludvikling.
Ved at bruge disse metoder kan du udvide din MCP-server til at understøtte avancerede, AI-klare og sikre applikationer.
Når du bygger en MCP-server, får du praktisk erfaring med protokolbaseret integration, modulært backend-design og at forbinde AI med andre systemer. I denne guide har du gennemgået nøgletrin: at lære hvordan Model Context Protocol fungerer, samle de centrale serverdele, skrive og teste din kode, implementere din server med fokus på sikkerhed og planlægge, hvordan du senere kan tilføje flere avancerede funktioner.
MCP-rammeværket giver dig en klar metode til realtidsdataudveksling mellem AI-agenter og eksterne værktøjer. Denne struktur gør integration mindre kompliceret og hjælper dig med at understøtte automatisering, der kan håndtere vækst og forandring (Anthropic, 2024). Ved at opbygge disse færdigheder kan du følge med i nye AI-arbejdsgange og ændrede backend-behov.
Du kan fortsætte med at lære ved at afprøve nye værktøjer, inddrage forskellige datatyper og deltage i diskussioner i MCP-udviklerfællesskabet. Udvikling af dine evner inden for MCP-serveropsætning kan hjælpe dig med at skabe nye løsninger med AI og forbedre moderne softwareprojekter.
Start nu. Brug de ressourcer, du har, og anvend det, du har lært.
Model Context Protocol (MCP) er en åben standard, der gør det muligt for AI-modeller at forbinde, udveksle data og køre funktioner med eksterne værktøjer, datakilder og softwaresystemer gennem et universelt interface.
Ved at bygge din egen MCP-server får du praktisk erfaring med backend-arkitektur, protokoldesign og AI-integration. Det giver dig mulighed for at automatisere arbejdsgange, forbinde AI-agenter med produktivitetsapps og eksperimentere med nye integrationsmetoder.
Du kan bruge et hvilket som helst programmeringssprog. Populære valg inkluderer Python, JavaScript (Node.js) og C#, alt efter din erfaring og tilgængelige biblioteker til webservere og protokolhåndtering.
En MCP-server består af den centrale serverapplikation, værktøjs-/ressourcemoduler, kommunikationshåndterere til protokolbeskeder og integrationspunkter til at forbinde klienter og AI-modeller.
Du kan teste din MCP-server med værktøjer som MCP Inspector, Postman eller cURL. Brug automatiserede testframeworks, detaljeret logning og fejlfindere for at sikre protokolverificering og identificere problemer.
Ja, MCP-servere kan implementeres med cloud-tjenester som Google Cloud Run, AWS eller Azure for skalerbar og pålidelig adgang fra hvor som helst.
Tilføj nye værktøjer som modulære funktioner eller mikrotjenester, registrer dem i henhold til protokollen, og forbind til eksterne AI-model-API'er ved hjælp af sikre interfaces og bedste praksis for sandboxing og godkendelse.
Lås op for problemfri AI-integration med eksterne værktøjer og datakilder ved hjælp af Model Context Protocol. Følg den praktiske guide til at opsætte, teste og implementere din egen MCP-server.
Agentisk AI omdefinerer workflow-automatisering med Model Context Protocol (MCP), der muliggør skalerbar, dynamisk integration af AI-agenter med forskellige res...
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som et bindeled mellem AI-agenter og eksterne datakilder, API’er og tjenester, så FlowHunt-brugere kan bygge kontekst...
GibsonAI MCP-serveren forbinder AI-assistenter med dine GibsonAI-projekter og -databaser, så du kan administrere skemaer, forespørgsler, deployments m.m. med na...
