Insikter om MCP och AI-anslutning med Ray Bogman, innovationschef, Alumio
Model Context Protocol eller MCP utvecklades 2024 av Anthropic, skaparna av Claude LLM, och växer snabbt fram som en grundläggande standard för att ansluta AI-assistenter och LLM-verktyg med tusentals affärsapplikationer och datakällor. MCP tillhandahåller ett standardiserat, modellagnostiskt gränssnitt som alla AI-assistenter eller verktyg kan använda för att interagera med en mängd olika applikationer och datamängder, utan att skapa skräddarsydda integrationer. Som sådan beskrivs det som USB-C för AI.
För att förstå de verkliga tillämpningarna av MCP bättre intervjuade vi vår bosatta AI-expert och innovationschef, Ray Bogman, för att ge oss ett mer grundat perspektiv på denna nya universella standard för AI-anslutning. Här är vad han hade att säga:
Vad är MCP och hur påverkar det AI-integrationer?
MCP, eller Model Context Protocol, är som en plug-and-play-lösning som standardiserar hur AI-modeller, särskilt LLM, kan hämta och utöka data från externa applikationer och datakällor. Det är väldigt likt det vi gör med Alumio iPaaS — överbryggningssystem och data. Effekten av MCP i AI-världen har varit ganska betydande sedan Anthropic introducerade den 2024. Det påverkar inte bara hur AI fungerar; det förändrar hur integrationen hanteras helt och hållet. Det är inte bara ett AI-framsteg — det är ett nytt sätt att tänka på anslutning.
Hur kan Alumio iPaas-användare effektivt utnyttja MCP?
”En av de viktigaste fördelarna med MCP är hur det tillåter AI-modeller att direkt interagera med affärssystem på ett kontextmedvetet sätt. Med Alumio som integrationslager blir detta otroligt kraftfullt för våra kunder.
Låt oss till exempel ta våra kunder som använder Alumio iPaas för att ansluta till Magento (nu känt som Adobe Commerce). Inom en snar framtid ser vi för oss att erbjuda en MCP-serveranslutning specifikt för Magento inom Alumios ekosystem. Vad detta betyder är att en AI-assistent, genom MCP, kunde fråga data från Magento med enkla uppmaningar. Till exempel kan en användare fråga: ”Vilka T-shirts finns i sommarkollektionen?” eller ”Vilka SKU:er tillhör vår ”väsentliga” kategori?”. Med MCP på plats kan dessa uppmaningar utlösa datahämtning i realtid från Magento via Alumio, utan behov av anpassade frågor eller ytterligare konfigurationer.
Detta förvandlar det som brukade vara komplexa datauppslag till naturliga, AI-drivna interaktioner. Alumio ser det som en möjlighet att göra det möjligt för våra kunder att använda AI inte bara för innehåll eller automatisering, utan för att dynamiskt utöka sina produktkataloger, ordersystem eller någon ansluten app, direkt inifrån Alumio. Det är ett smartare och mer flexibelt sätt att använda AI i hela integrationslandskapet.”
Vilka är några andra användningsfall för MCP?
”Det finns en hel del lovande användningsfall av MCP, potentialen för var och en beroende på tillgängligheten av befintliga kontakter och hur en applikation exponerar sina data. Medan Magento (Adobe Commerce) är ett exempel, arbetar vi också med applikationer som Spryker, Shopify, Shopware, BigCommerce och många andra, som alla kan stödja MCP-aktiverade anslutningar via Alumio iPaaS.
Det fina med MCP är att det bygger ovanpå det som redan finns där. Med Magento ber vi till exempel inte kunder att ändra sina system eller exponera nya slutpunkter. Vi använder helt enkelt de vanliga REST API:er som redan finns. Alumio hjälper till att konfigurera all intelligens och logik, till exempel kontextformatering och modellkommunikation, som krävs för att AI ska kunna förstå och komma åt data via MCP. Med andra ord, genom att utnyttja grundläggande API: er, ger det kunderna möjlighet att fråga data som redan är anslutna till deras Alumio-rutter.
Det betyder att samma princip kan tillämpas på andra plattformar också. Om ett företag använder Shopify, till exempel, kan de uppmana en AI-assistent att hämta lagernivåer i realtid, hämta orderhistorik eller till och med generera en försäljningssammanfattning utan att behöva skapa nya integrationer. Det handlar om att låsa upp åtkomst till befintliga affärsdata på ett sätt som är snabbklart och AI-kompatibelt.
I slutändan tillåter MCP Alumio att fungera som brygga, så alla system vi ansluter till idag via API:er kan bli AI-tillgängliga imorgon, med minimal friktion. Det är det som gör det så skalbart.”
Hur möjliggör MCP AI-assistenter och agentiska arbetsflöden?
”Det finns en stark och växande relation mellan MCP och AI-assistenter, ofta kallade agenter. Dessa agenter är i grunden AI-drivna autonoma beslutsfattare eller orkestratörer. Du ger dem en uppmaning eller ett mål, och de räknar ut hur man får det gjort genom att nå ut till rätt verktyg, tjänster eller datakällor.
MCP fungerar som gatewayen som gör det möjligt för dessa agenter att komma åt realtidsdata eller verktyg de behöver för att slutföra en uppgift, utan att behöva bygga nya anpassade integrationer. Så om du frågar en agent, ”Vilka var mina mest sålda kategorier idag?” , MCP tillåter det att hämta det direkt från ditt system, med hjälp av de API: er som redan finns där.
Och det här är bara början. För närvarande hanterar de flesta agenter en uppgift i taget. Men det vi rör oss mot är något som heter agentiska arbetsflöden, där flera agenter samarbetar, automatiserar uppgifter och till och med fattar små beslut på egen hand. Föreställ dig att en agent drar in lagerdata dagligen, en annan kontrollerar trender och en tredje skapar en försäljningsrapport, allt körs tyst i bakgrunden.
I den meningen är MCP inte bara en annan anslutningsmetod - det har potential att förändra hur organisationer utformar, implementerar och skalar integrationer i en AI-inbyggd värld. Det ger AI-agenter ett gemensamt språk och ett säkert sätt att interagera med affärssystem. Det handlar om att skapa ett ekosystem där du börjar delegera verkliga affärsprocesser till AI.”
Är MCP framtiden för AI-drivna integrationer, eller bara ytterligare ett anslutningslager?
”Under åren har integrationsprotokoll utvecklats avsevärt, från tidiga tekniker som FTP och XML-RPC till modernare standarder som SSH, SFTP, SOAP, REST API: er, GraphQL, gRPC och Webhooks. Var och en introducerade nya funktioner, vilket förbättrade hur system ansluter och utbyter data. MCP (Model Context Protocol) representerar nästa stora förändring i denna utveckling - utformad speciellt för AI.
Det som skiljer MCP är att det är denna gyllene mittpunkt som tar AI in i integrationslagret, inte bara för att ansluta system, utan för att öka hur vi interagerar med dem. Till skillnad från traditionella protokoll som helt enkelt flyttar data, gör MCP det möjligt för AI-modeller att komma åt och interagera med dessa data kontextuellt. Med andra ord, fram till nu kunde vi bara ställa frågor till AI-modeller baserat på vad den redan hade tränats på. Med MCP kan vi nu ställa samma frågor, men till alla typer av verkliga data, från levande system, där du kan skriva in uppmaningar för att få data eller svar från applikationer i realtid.
Vi går in i en värld där alla datakällor, applikationer eller tjänster kan bli en del av ett bredare AI-drivet system. Medan nuvarande ramverk som RAG (Retrieval Augmented Generation) hämtar in data från en källa, tillåter MCP oss att komma åt flera källor. Varje system kan fungera som en server eller en klient, där vi kan använda AI för att dynamiskt fråga dina anslutna data i realtid. Så ja, jag tror att MCP har potential att omforma hur integrationer fungerar helt och hållet.”
Förberedelser för MCP som nästa stora skifte inom AI och integrationer
Vad MCP avslöjar är inte bara en teknisk innovation, utan en förändring i hur vi närmar oss integration i en AI-driven värld. Det signalerar en övergång från att bygga engångsanslutningar eller manuellt fråga API:er, mot en modell där AI kan navigera, hämta och agera på data från olika system, med hjälp av de integrationer som företag redan har på plats.
För företag som bygger och hanterar dessa integrationer med lösningar som Alumio iPaaS öppnar detta upp ett nytt lager av värde. Befintliga anslutningar blir mer än integrationsvägar, de blir åtkomstpunkter för intelligenta, snabbbaserade interaktioner. Och i takt med att MCP blir allt mer allmänt accepterat gör kundernas grund genom Alumio det möjligt för dem att experimentera med AI på ett säkert sätt, utan att behöva uppfinna sin arkitektur på nytt.
Den omformulerar också själva integrationens framtida roll. Med MCP handlar integrationen inte bara om att synkronisera data mellan system längre. Det handlar om att möjliggöra kontextmedveten dialog i realtid mellan AI och de verktyg företag använder. Det gör AI mer användbar, mer praktisk och mer effektiv, över team. Och när organisationer börjar delegera fler uppgifter till AI kan protokoll som MCP bli limet som håller de komplexa agentiska arbetsflöden som uppstår tillsammans.
Det handlar inte bara om vad AI kan göra - det handlar om hur sömlöst det kan passa in i de system vi redan har byggt.
Ray Bogman
Innovationschef, Alumio
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
