Tilpasset MCP-klient

MCP Integrations AI Agent How To

MCP (Model Context Protocol) er en åpen standard som gir AI-agenter et felles språk for å kommunisere med eksterne verktøy, databaser og tjenester. I stedet for å bygge en tilpasset kobling for hvert verktøy, kan enhver tjeneste som eksponerer en MCP-server koble direkte til en AI-agent, og agenten vil automatisk oppdage hva den kan gjøre.

FlowHunt gir deg flere måter å jobbe med MCP på:

  • FlowHunt-hostede MCP-servere — Klare-til-bruk MCP-servere tilgjengelig direkte i MCP-servere-seksjonen på dashbordet ditt. Disse fungerer rett ut av boksen med Claude og andre MCP-kompatible klienter.
  • Tilpasset MCP-utvikling — Trenger du noe bygget spesifikt for din stack? FlowHunt-teamet kan utvikle en tilpasset MCP-server for deg.
  • Ta med din egen MCP-server — Har du allerede en MCP-server kjørende? Du kan koble den direkte til FlowHunt. Det er det denne guiden dekker.

Slik Kobler du din MCP-server til FlowHunt

Trinn 1: Legg til MCP-klient som Agentverktøy

I flow-editoren klikker du på AI-agent-komponenten (eller Deep Agent) som du vil gi tilgang til MCP-serveren din. Dette åpner komponentens innstillingspanel.

I agentinnstillingene finner du Verktøy-seksjonen og klikker på + Legg til Verktøy. Et søkefelt vises — skriv MCP-klient og velg det fra resultatene.

Åpning av AI-agentinnstillinger i FlowHunt flow-editoren

Trinn 2: Konfigurer din MCP-server

Et verktøykonfigurasjonspopup vises. Klikk på Rediger Servere for å åpne serverkonfigurasjonspanelet.

MCP-klient konfigurasjonspopup med knappen Rediger Servere

Oppgi følgende:

  • MCP-server-URL — endepunktet der MCP-serveren din kjører
  • Transportmetode — velg riktig transport for serveren din (f.eks. SSE eller stdio)
Angivelse av MCP-server-URL og transportmetode

Trinn 3: Avansert Konfigurasjon (Valgfritt)

Hvis serveren din krever ytterligere konfigurasjon, som egendefinerte forespørselsheaders, autentiseringstokens eller OAuth-legitimasjon, bytter du modusen fra Grunnleggende til Avansert. Dette eksponerer en JSON-editor der du kan oppgi eventuelle tilleggsfelt serveren din trenger.

Avansert MCP-konfigurasjon med JSON-editor for egendefinerte headers og OAuth

Når du er ferdig, klikk på Lagre.

Trinn 4: Angi et Verktøynavn og -beskrivelse (Valgfritt)

Tilbake i verktøykonfigurasjonspopupen, utvid Avanserte Innstillinger. Her kan du valgfritt gi verktøyet et tilpasset navn og beskrivelse. Dette hjelper agenten å forstå hva verktøyet gjør og når det skal brukes — noe som kan forbedre påliteligheten med hvilken agenten kaller det under en arbeidsflyt.

Angivelse av tilpasset navn og beskrivelse for MCP-klientverktøyet

Trinn 5: Legg til Verktøyet i Agenten

Klikk på Legg til med Konfig for å fullføre oppsettet. MCP-klienten er nå tilknyttet AI-agenten din som et verktøy.

Det er det. AI-agenten din kan nå oppdage og kalle verktøyene som eksponeres av MCP-serveren din som en del av enhver arbeidsflyt. Når agenten bestemmer at en oppgave krever et av disse verktøyene, vil den kalle serveren automatisk — ingen ytterligere konfigurasjon er nødvendig.

Vanlige spørsmål

Trenger du en tilpasset MCP-server?

Teamet vårt kan utvikle og hoste en tilpasset MCP-server skreddersydd til dine verktøy og arbeidsflyter.

Lær mer

Model Context Protocol (MCP) Server
Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, og muliggjør sømløs integrasjon av ko...

3 min lesing
AI MCP +4
ModelContextProtocol (MCP) Server-integrering
ModelContextProtocol (MCP) Server-integrering

ModelContextProtocol (MCP) Server-integrering

ModelContextProtocol (MCP) Server fungerer som en bro mellom AI-agenter og eksterne datakilder, API-er og tjenester, slik at FlowHunt-brukere kan bygge kontekst...

3 min lesing
AI Integration +4