Model Context Protocol (MCP) Server
Model Context Protocol (MCP) Server forbinder AI-assistenter med eksterne datakilder, API'er og tjenester, hvilket muliggør strømlinet integration af komplekse ...
3 min læsning
AI
MCP
+4
MCP (Model Context Protocol) er en åben standard, der giver AI-agenter et fælles sprog til at kommunikere med eksterne værktøjer, databaser og tjenester. I stedet for at bygge en brugerdefineret connector til hvert værktøj kan enhver tjeneste, der eksponerer en MCP-server, koble direkte til en AI-agent, og agenten vil automatisk opdage, hvad den kan gøre.
FlowHunt giver dig flere måder at arbejde med MCP på:
- FlowHunt-hostede MCP-servere — Klar-til-brug MCP-servere tilgængelige direkte i sektionen MCP-servere på dit dashboard. Disse fungerer ud af boksen med Claude og andre MCP-kompatible klienter.
- Brugerdefineret MCP-udvikling — Har du brug for noget bygget specifikt til dit stack? FlowHunt-teamet kan udvikle en brugerdefineret MCP-server til dig.
- Medbring din egen MCP-server — Har du allerede en MCP-server kørende? Du kan forbinde den direkte til FlowHunt. Det er det, denne guide dækker.
Sådan Forbinder du din MCP-server til FlowHunt
Trin 1: Tilføj MCP-klient som Agentværktøj
I flow-editoren skal du klikke på AI-agent-komponenten (eller Deep Agent), som du vil give adgang til din MCP-server. Dette åbner komponentens indstillingspanel.
I agentindstillingerne skal du finde sektionen Værktøjer og klikke på + Tilføj Værktøj. Et søgefelt vises — skriv MCP-klient og vælg det fra resultaterne.
Trin 2: Konfigurer din MCP-server
Et konfigurationspopup til værktøjet vises. Klik på Rediger Servere for at åbne serverkonfigurationspanelet.
Angiv følgende:
- MCP-server-URL — det endpoint, hvor din MCP-server kører
- Transportmetode — vælg den passende transport til din server (f.eks. SSE eller stdio)
Trin 3: Avanceret Konfiguration (Valgfrit)
Hvis din server kræver yderligere konfiguration, såsom brugerdefinerede anmodningsheaders, autentificeringstokens eller OAuth-legitimationsoplysninger, skal du skifte tilstanden fra Grundlæggende til Avanceret. Dette eksponerer en JSON-editor, hvor du kan angive eventuelle yderligere felter, din server har brug for.
Når du er færdig, klik på Gem.
Trin 4: Angiv et Værktøjsnavn og -beskrivelse (Valgfrit)
Tilbage i konfigurationspopuppen til værktøjet skal du udvide Avancerede Indstillinger. Her kan du valgfrit give værktøjet et brugerdefineret navn og en beskrivelse. Dette hjælper agenten med at forstå, hvad værktøjet gør, og hvornår det skal bruges — hvilket kan forbedre pålideligheden, hvormed agenten kalder det under et workflow.
Trin 5: Tilføj Værktøjet til Agenten
Klik på Tilføj med Konfiguration for at afslutte opsætningen. MCP-klienten er nu tilknyttet din AI-agent som et værktøj.
Det er det. Din AI-agent kan nu opdage og kalde de værktøjer, der eksponeres af din MCP-server, som en del af ethvert workflow. Når agenten bestemmer, at en opgave kræver et af disse værktøjer, vil den kalde serveren automatisk — ingen yderligere konfiguration er nødvendig.
