Hvis du har lurt på hva MCP er – og hvorfor folk stadig kaller det USB-C blant AI-apper – har du kommet til rett sted. Kortversjonen: MCP (Model Context Protocol) er en åpen måte for AI-apper og -agenter å koble seg til eksterne verktøy og data uten hauger med tilpasset kode. Det standardiserer hvordan modeller oppdager verktøy, ber om handlinger og henter kontekst – slik at team integreres én gang og gjenbrukes overalt. Tenk adaptere, ikke spaghetti. De offisielle dokumentene lener seg til og med inn på USB-C-analogien. [1]
Artikler du kanskje vil lese etter denne:
🔗 Hva er kant-AI
Forstå edge AI, hvordan det fungerer og viktige applikasjoner i den virkelige verden.
🔗 Hva er generativ AI
Lær hvordan generativ AI skaper innhold, vanlige modeller og forretningsbruk.
🔗 Hva er agentisk AI
Oppdag agentisk AI, autonome agenter og hvordan de koordinerer komplekse oppgaver.
🔗 Hva er AI-skalerbarhet
Utforsk utfordringer knyttet til skalerbarhet av kunstig intelligens, infrastrukturhensyn og optimaliseringsstrategier.
Hva er MCP i AI? Det raske svaret ⚡
MCP er en protokoll som lar en AI-app ( verten ) kommunisere med en prosess som eksponerer funksjoner (en MCP-server ) via en MCP-klient inne i appen. Servere kan tilby ressurser , ledetekster og verktøy . Kommunikasjonen går over JSON-RPC 2.0 – et enkelt forespørsels-/svarformat med metoder, parametere, resultater og feil – så hvis du har brukt RPC-er, vil dette føles kjent. Slik slutter agenter å være fanget i chatboksen sin og begynner å gjøre nyttig arbeid. [2]
Hvorfor folk bryr seg: N×M-problemet, løst-lignende 🧩
Uten MCP trenger hver modell-til-verktøy-kombinasjon en engangsintegrasjon. Med MCP implementerer et verktøy én server som enhver kompatibel klient kan bruke. CRM-en, loggene, dokumentene og byggesystemet ditt slutter å være ensomme øyer. Det er ikke magi – brukeropplevelse og policy betyr fortsatt noe – men spesifikasjonen modellerer eksplisitt verter, klienter og servere for å krympe integrasjonsflaten. [2]
Hva gjør MCP nyttig ✅
-
Interoperabilitet som er kjedelig (på en god måte). Bygg en server én gang; bruk den på tvers av flere AI-apper. [2]
-
«USB-C for AI» mental modell. Servere normaliserer merkelige API-er til en kjent form for modeller. Ikke perfekt, men det samkjører team raskt. [1]
-
Synlige verktøy. Klienter kan liste opp verktøy, validere inndata, kalle dem med strukturerte parametere og få strukturerte resultater (med varsler når verktøylister endres). [3]
-
Støttes der utviklere bor. GitHub Copilot kobler MCP-servere på tvers av store IDE-er og legger til en registerflyt pluss policykontroller – enormt viktig for adopsjon. [5]
-
Transportfleksibilitet. Bruk stdio for lokalt; gå opp til strømbar HTTP når du trenger en grense. Uansett: JSON-RPC 2.0-meldinger. [2]
Hvordan MCP faktisk fungerer under panseret 🔧
Ved kjøring har du tre roller:
-
Vert – AI-appen som eier brukerøkten
-
Klient – kontakten inne i verten som snakker MCP
-
Server – en prosess som eksponerer ressurser , ledetekster og verktøy
De snakker med JSON-RPC 2.0- meldinger: forespørsler, svar og varsler – for eksempel et varsel om endringer i verktøylisten slik at brukergrensesnittet kan oppdateres live. [2][3]
Transporter: bruk stdio for robuste, sandkassevennlige lokale servere; flytt til HTTP når du trenger en nettverksgrense. [2]
Serverfunksjoner:
-
Ressurser – statiske eller dynamiske data for kontekst (filer, skjemaer, poster)
-
Leder – gjenbrukbare, parameteriserte instruksjoner
-
Verktøy – kallbare funksjoner med typede inndata og utdata
Det er denne trioen som gjør at MCP føles praktisk i stedet for teoretisk. [3]
Hvor du møter MCP i naturen 🌱
-
GitHub Copilot – Koble til MCP-servere i VS Code, JetBrains og Visual Studio. Det finnes et register og kontroller for bedriftspolicyer for å styre bruken. [5]
-
Windows – støtte på OS-nivå (ODR/register) slik at agenter sikkert kan oppdage og bruke MCP-servere med samtykke, logging og administratorpolicy. [4]
Sammenligningstabell: alternativer for å bruke MCP i dag 📊
Litt rotete med vilje – fordi tabeller i virkeligheten aldri står perfekt på linje.
| Verktøy eller oppsett | Hvem det er for | Pris-aktig | Hvorfor det fungerer med MCP |
|---|---|---|---|
| Copilot + MCP-servere (IDE) | Utviklere i redigeringsprogrammer | Copilot kreves | Tett IDE-løkke; kaller MCP-verktøy direkte fra chatten; register- og policystøtte. [5] |
| Windows-agenter + MCP | Bedrifts-IT og drift | Windows-funksjonssett | Beskyttelsesmekanismer på OS-nivå, samtykkeforespørsler, logging og et register på enheten. [4] |
| Gjør-det-selv-server for interne API-er | Plattformteam | Din infrastruktur | Pakk inn eldre systemer som verktøy-de-silo uten omskrivninger; typede input/output. [3] |
Sikkerhet, samtykke og rekkverk 🛡️
MCP er wire-formatet og semantikken; tillit ligger i verten og operativsystemet . Windows fremhever tillatelsesspørsmål, registre og policy-hooks, og seriøse distribusjoner behandler verktøyanrop som å kjøre en signert binærfil. Kort sagt: agenten din bør spørre før han berører de skarpe tingene . [4]
Pragmatiske mønstre som fungerer godt med spesifikasjonen:
-
Hold sensitive verktøy lokalt over stdio med minst mulig rettigheter
-
Eksterne verktøy for portstyring med eksplisitte omfang og godkjenninger
-
Logg alle anrop (inndata/resultater) for revisjoner
Spesifikasjonens strukturerte metoder og JSON-RPC-varsler gjør disse kontrollene konsistente på tvers av servere. [2][3]
MCP vs. alternativer: hvilken hammer til hvilken spiker? 🔨
-
Enkelt funksjonskall i én LLM-stabel – Flott når alle verktøyene ligger hos én leverandør. Ikke flott når du vil bruke dem på tvers av apper/agenter. MCP frikobler verktøyene fra en enkelt modellleverandør. [2]
-
Tilpassede programtillegg per app – Fungerer … frem til din femte app. MCP sentraliserer den programtillegget til en gjenbrukbar server. [2]
-
RAG-kun-arkitekturer – Henting er kraftig, men handlinger teller . MCP gir deg strukturerte handlinger pluss kontekst. [3]
En god kritikk: «USB-C»-analogien kan skjule implementeringsforskjeller. Protokoller hjelper bare hvis brukeropplevelsen og retningslinjene er gode. Den nyansen er sunn. [1]
Minimal mental modell: be om, svar, varsle 🧠
Se for deg dette:
-
Klienten spør serveren:
metode: "tools/call", parametere: {...} -
Serveren svarer med et resultat eller en feil
-
Serveren kan varsle klienter om endringer i verktøylisten eller nye ressurser, slik at brukergrensesnittene oppdateres live
Dette er nøyaktig hvordan JSON-RPC er ment å brukes – og hvordan MCP spesifiserer verktøyoppdagelse og -aktivering. [3]
Implementeringsnotater som sparer deg tid ⏱️
-
Start med stdio. Enkleste lokale sti; enkel å sandkassere og feilsøke. Bytt til HTTP når du trenger en grense. [2]
-
Skjemalegg verktøyets inn- og utganger. Sterk JSON-skjemavalidering = forutsigbare kall og tryggere nye forsøk. [3]
-
Foretrekker idempotente operasjoner. Nye forsøk skjer; ikke opprett fem billetter ved et uhell.
-
Menneskelig informasjon om skriving. Vis differanser/godkjenninger før destruktive handlinger; det er i samsvar med samtykke og retningslinjer. [4]
Realistiske brukstilfeller du kan sende denne uken 🚢
-
Intern kunnskap + handlinger: Pakk inn wiki-, ticketing- og distribusjonsskript som MCP-verktøy, slik at en lagkamerat kan spørre: «rull tilbake den siste distribusjonen og lenk hendelsen.» Én forespørsel, ikke fem faner. [3]
-
Repooperasjoner fra chat: Bruk Copilot med MCP-servere for å liste opp repoer, åpne PR-er og administrere problemer uten å forlate editoren din. [5]
-
Arbeidsflyter på skrivebordet med sikkerhetsspor: I Windows kan agenter lese en mappe eller kalle et lokalt CLI med samtykkespørsmål og revisjonsspor. [4]
Ofte stilte spørsmål om MCP ❓
Er MCP et bibliotek eller en standard?
Det er en protokoll . Leverandører sender klienter og servere som implementerer det, men spesifikasjonen er kilden til sannheten. [2]
Kan MCP erstatte plugin-rammeverket mitt?
Noen ganger. Hvis pluginene dine er «kall denne metoden med disse argumentene, få et strukturert resultat», kan MCP forene dem. Dype applivssykluskroker kan fortsatt trenge skreddersydde pluginer. [3]
Støtter MCP strømming?
Yes-transport-alternativer inkluderer strømmbar HTTP, og du kan sende trinnvise oppdateringer via varsler. [2]
Er JSON-RPC vanskelig å lære?
Nei. Det er grunnleggende metode+parametere+id i JSON, som mange biblioteker allerede støtter – og MCP viser nøyaktig hvordan det brukes. [2]
En liten protokolldetalj som lønner seg 📎
Hvert kall har et metodenavn og innskrevne parametere . Denne strukturen gjør det enkelt å legge til omfang, godkjenninger og revisjonsspor – mye vanskeligere med frittstående ledetekster. Windows-dokumentasjonen viser hvordan du kobler disse kontrollene til operativsystemopplevelsen. [4]
Rask arkitekturskisse du kan skrive på en serviett 📝
Vert-app med chat → inneholder en MCP-klient → åpner en transport til en eller flere servere → servere eksponerer funksjoner → modellerer planlegger et trinn, kaller et verktøy, mottar et strukturert resultat → chatten viser differanser/forhåndsvisninger → brukergodkjenner → neste trinn. Ikke magi – bare rørleggerarbeid som holder seg unna. [2]
Avsluttende bemerkninger – For langt, jeg leste det ikke 🎯
MCP gjør et kaotisk verktøyøkosystem om til noe du kan resonnere rundt. Det skriver ikke sikkerhetspolicyen eller brukergrensesnittet ditt, men det gir deg en kjedelig, forutsigbar ryggrad for handlinger + kontekst . Start der adopsjonen er problemfri – Copilot i IDE-en eller Windows-agentene dine med samtykkespørsmål – og pakk deretter inn interne systemer som servere slik at agentene dine kan gjøre ordentlig arbeid uten en labyrint av tilpassede adaptere. Det er slik standarder vinner. [5][4]
Referanser
-
MCP-oversikt og «USB-C»-analogi – Modellkontekstprotokoll: Hva er MCP?
-
Autoritativ spesifikasjon (roller, JSON-RPC, transporter, sikkerhet) – Model Context Protocol Specification (18.06.2025)
-
Verktøy, skjemaer, oppdagelse og varsler – MCP Server-funksjoner: Verktøy
-
Windows-integrasjon (ODR/register, samtykke, logging, policy) – Model Context Protocol (MCP) på Windows – Oversikt
-
IDE-adopsjon og -administrasjon – Utvidelse av GitHub Copilot Chat med MCP-servere