Artikel

Hvad er Model Context Protocol (MCP)?

Model Context Protocol (MCP) er en metode, hvorved AI-agenter, ofte store sprogmodeller (LLM’er) som ChatGPT, kan opdage og få adgang til yderligere værktøjer og informationskilder.

Når en model er trænet, er dens viden og bevidsthed begrænset. Den kan dog få adgang til ny kontekst og ny information gennem ekstra værktøjer, ofte API-endepunkter.

En MCP-server indsamler information om disse API’er og leverer den tilbage til AI-agenten, herunder:

Lister over de tilgængelige værktøjer

Beskrivelser af de tilgængelige værktøjer, som forklarer, hvornår de bør bruges

De relevante parametre, der skal angives for hvert værktøj

HighByte’s MCP-server vil informere en korrekt konfigureret agent om de tilgængelige værktøjer, der er konfigureret i den tilknyttede Intelligence Hub.

Hvad MCP gør

Gør det muligt for AI-modeller at:

Få adgang til eksterne data og systemer (f.eks. databaser, API’er eller dokumenter).

Udføre handlinger gennem “værktøjer” (tools) leveret af eksterne tjenester.

Tillader AI-klienter (som en chatbot eller udviklingsmiljø) at dele kontekst og værktøjer på en standardiseret måde, uden at alt skal hardcodes ind i selve modellen.

Hvordan MCP virker

MCP definerer et fælles protokol-lag (via JSON-RPC) mellem:

En MCP-klient (f.eks. en AI-chat eller udviklingsværktøj)

En eller flere MCP-servere (plugins/udvidelser, der leverer data, værktøjer eller kontekst)

MCP-servere kan:

Tilbyde “ressourcer“ (læsbart indhold, filer, databaser, osv.)

Tilbyde “handlinger“ (som værktøjer, man kan kalde med argumenter)

Synkronisere kontekst mellem klient og model

Eksempel på brug

Forestil dig, at du arbejder på et softwareprojekt, og din AI-assistent bruger MCP til at:

Hente filer fra dit projekt (via en MCP-server til filsystemet)

Køre tests (via en MCP-server der kan kalde dit build-system)

Læse dokumentation fra en wiki (via en MCP-server, der forbinder til din interne wiki-API)

Alt dette sker uden at AI’en skal kende dine specifikke systemer på forhånd, den bruger bare MCP-protokollen til at opdage og kalde dem.

Hvorfor MCP er vigtigt

Standardiserer forbindelsen mellem AI og værktøjer

Gør det nemmere at bygge sikre og genanvendelige integrationer

Understøtter “bring your own context”: Du kan give modellen adgang til dine egne data og handlinger på en kontrolleret måde

Brug af MCP i HighByte Intelligence Hub

Den indbyggede MCP-server gør det muligt at eksponere datapipelines som “værktøjer”, der gør det muligt for AI-agenter at bruge industrielle data fra enheder sikkert og præcist med HighByte Intelligence Hub.

Se denne video for at lære om de vigtige komponenter i en industriel MCP-server, og hvordan du kommer i gang med Model Context Protocol (MCP) til industrielle anvendelser.

MCP Aktivering

Har du brug for at eksponere din OPC-server, PI System-historian, Ignition-platform eller et andet system til en Agentic AI-platform?

Brug HighByte Intelligence Hub til at indsamle, kontekstualisere og eksponere data fra disse OT-systemer til din valgte AI-platform via MCP.

MCP Kontrol

Den industrielle MCP-server i HighByte Intelligence Hub giver dig direkte kontrol over, hvilke data AI-agenter kan få adgang til, og giver dig mulighed for at overvåge, hvordan agenter interagerer med disse data.

Denne kontrol opnås ved at eksponere pipelines i Intelligence Hub som “værktøjer”, som agenten kan kalde.

I stedet for at være begrænset til standardværktøjssæt kan du bygge og tilpasse værktøjer efter behov, besvare specifikke spørgsmål fra AI-agenter.

MCP Skalerbarhed

Intelligence Hub giver fleksibilitet til at aktivere og kontrollere dataeksponering fra forskellige industrielle systemer fremfor at skulle håndtere hundredevis af MCP-servere fra separate leverandører, hver med forskellig sikkerhed og statiske værktøjer.

Som eksempel kan du bruge Intelligence Hub til at eksponere værktøjerne X, Y og Z til en AI-agent for at opnå Mål A for din blandemaskine.

Efter at have bevist den enkelte use case kan du tage de samme værktøjer og AI-agent til den næste produktionslinje, område eller site, implementere Intelligence Hub og aktivere det samme use case uanset forskellene mellem enheder og systemer på de to sites.

Den industrielle MCP-server giver dig det abstraheringslag og de værktøjer, der er nødvendige for at skalere data engineering-arbejde og aktivere AI-use cases.