AI & automation · 06

MCP-integrationer

Giv AI-assistenter sikker adgang til jeres systemer med Model Context Protocol.

Kontakt os

Sådan arbejder vi med mcp-integrationer

MCP, Model Context Protocol, er standarden for at koble AI-modeller til data og værktøjer. En MCP-server beskriver, hvilke opslag og handlinger en assistent må udføre i et system, og håndterer adgang og logning. Vi bygger MCP-servere til jeres webshop, CRM, ERP og interne systemer, så assistenter kan slå op, oprette og opdatere, med de rettigheder I bestemmer. Ydelsen findes, fordi alternativet er en særskilt integration pr. assistent pr. system.

Vi kortlægger først, hvilke data og handlinger der skal eksponeres: ordrer, kunder, lager, tilbud, sager. Hvert værktøj i serveren får sin egen rettighed, så læsning og skrivning kan gives hver for sig. Serveren bygges mod jeres eksisterende API'er i PrestaShop, Shopify, HubSpot, Zendesk eller ERP og hostes hos jer eller en europæisk udbyder. Den samme server bruges af vores agent-workflows, kundeservice-assistenter og agentic commerce.

I står med én kontrolleret adgang til jeres forretningsdata, som Claude, ChatGPT og egne agenter kan bruge, med log over hver handling og rettigheder, I kan ændre uden at bygge om. Medarbejdere kan slå ordrer op og oprette tilbud fra deres assistent, og nye AI-løsninger kan bygges oven på den samme server.

Hvornår det giver mening

  • Sælgere og kundeservice slår ordrer, lager og kundehistorik op i tre systemer for at svare på ét spørgsmål, og vil kunne spørge deres assistent i stedet.
  • I har flere AI-værktøjer, der hver har fået sin egen API-nøgle til webshoppen, og ingen har overblik over, hvad de kan.
  • I vil bygge agenter, der opretter tilbud eller ordrer i ERP, men IT kræver rettigheder pr. handling og fuld logning først.
  • I bruger Claude eller ChatGPT i teamet og vil have dem til at arbejde på jeres egne data i stedet for kopier i uploads.

Det får du

  1. MCP-server til jeres systemer
  2. Rettigheder og logning
  3. Opsætning i Claude, ChatGPT eller egne agenter
  4. Dokumentation og drift
Kontakt os

Sådan foregår det

  1. Kortlægning af systemer og handlinger

    Vi gennemgår jeres systemer og API'er og skriver op, hvilke opslag og handlinger assistenter skal kunne udføre, hvem der må hvad, og hvad der kræver godkendelse. I godkender listen, før noget bygges.

  2. Bygning af MCP-server

    Serveren bygges mod jeres API'er med et værktøj pr. handling, adgangsstyring pr. værktøj, logning og fejlhåndtering. Skrivehandlinger bygges med bekræftelse eller godkendelsestrin, hvor konsekvensen er høj.

  3. Test og opsætning i assistenter

    Serveren testes mod et testmiljø og derefter mod produktion med læseadgang. Vi sætter den op i Claude, ChatGPT eller jeres egne agenter for en pilotgruppe og retter beskrivelser og rettigheder efter deres brug.

  4. Udrulning, dokumentation og drift

    Fuld udrulning til de aftalte brugere med dokumentation af værktøjer og rettigheder. Vi følger loggen de første uger, justerer og opdaterer serveren, når API'er eller behov ændrer sig.

I dybden

Én kontrolleret adgang i stedet for ti integrationer

Model Context Protocol lader AI-assistenter få adgang til shop, ERP og data gennem én kontrolleret integration i stedet for ti forskellige. Uden MCP skal hver assistent have sin egen kobling til hvert system, med egne nøgler og egen logning. Med en MCP-server beskrives systemets værktøjer én gang, og alle assistenter og agenter bruger den samme dør. Vi bygger og drifter MCP-servere til jeres systemer.

Rettigheder pr. værktøj og log pr. handling

Hver handling logges, og hver assistent får kun adgang til det, den skal bruge. Et værktøj til at læse ordrer kan gives til alle; et værktøj til at ændre priser gives til få, eller kræver godkendelse. Det gør det muligt at bruge AI på rigtige data uden at miste overblikket over, hvem der har gjort hvad i hvilket system.

Grundlag for assistenter, agenter og agentic commerce

Med MCP på plads kan I bruge Claude, ChatGPT og egne agenter mod jeres data. Medarbejdere kan spørge deres assistent om en kundes ordrehistorik eller oprette et tilbudsudkast i CRM. Vores agent-workflows, kundeservice-assistenter og agenter i shoppen bygges på den samme server, og I er klar, når kunderne begynder at handle via assistenter.

Fejl, vi ofte finder

  • Ét værktøj med fuld adgang til hele systemetEn MCP-server, der eksponerer hele API'et som ét værktøj, giver assistenten ret til alt, og en misforstået instruktion kan ændre data, den aldrig skulle røre. Vi deler adgangen i små værktøjer med hver sin rettighed og adskiller læsning fra skrivning.
  • Uklare værktøjsbeskrivelserModellen vælger værktøj ud fra beskrivelsen. Er den upræcis, henter assistenten forkerte data eller opretter en sag i stedet for at opdatere en. Vi skriver og tester beskrivelser og parametre på rigtige opgaver, til assistenten vælger rigtigt.
  • Ingen logning af, hvem der gjorde hvadNår en assistent har ændret et lagertal, og der ikke er log over bruger, værktøj og tidspunkt, kan fejlen hverken findes eller forklares. Vi logger hver handling med bruger, værktøj, parametre og resultat og gør loggen tilgængelig for jer.

Sådan måler vi effekten

  • Antal opslag og handlinger via MCP-serveren pr. uge
  • Andel af handlinger, der er logget med bruger og resultat
  • Tid pr. opslag for medarbejdere før og efter

Rammer

Pris
Fra 20.000 kr.
Varighed
4–5 uger pr. system
Hvem
Integrationsudvikler og AI-specialist
Kontakt os

Eksempel: Junia

Junia skulle bruge én sikker adgang til shop og økonomisystem for både en genbestillingsagent og medarbejdernes egne assistenter. Vi byggede en MCP-server med adskilte værktøjer: læs ordrehistorik, læs lager og pris, opret ordreudkast. Læseværktøjerne blev givet til kundeservice i Claude; ordreoprettelse fik kun agenten, med beløbsgrænse og kundegodkendelse. Alle handlinger logges, og da ERP-leverandøren senere ændrede sit API, blev kun serveren opdateret, ikke de assistenter, der bruger den.

Mere inden for AI & automation

A A K P
  1. AI rådgivning
  2. AI audits
  3. AI Deployment
  4. AI Automations
  5. Agentic Commerce
  6. AI SEO
  7. Agent-workflows
  8. Kundeservice-assistenter
  9. Content-pipelines
  10. Data & integrationer
  11. Prompt-design
  12. AI-kurser for teams
  13. Governance & sikkerhed

Se det i praksis

Cases

t.i.n.g. shop

t.i.n.g. shop

Skræddersyet design og udvikling af møbelshop. Markedsføring gennem PPC med 200% vækst.

Se alle cases
Rigtig Kaffe A/S

Rigtig Kaffe A/S

All-around design, udvikling, branding, strategi og søgemaskineoptimering

Sokkeposten

Sokkeposten

Nyt PrestaShop site og 360 graders digital marketing med SEO og PPC annoncering.

Poetzsch Padborg

Poetzsch Padborg

Avanceret Google Tag Manager setup til konverteringstracking

Bolighuset Werenberg A/S

Bolighuset Werenberg A/S

Et digitalt sats på e-handel, der gav pote. Se vores arbejde for Werenberg, og hvordan vækstkurven blev stejl med en stabil og udviklingsdygtig webshop.

Ofte stillede spørgsmål

  • Alt, hvad I giver den lov til: læse ordrer, oprette tilbud, opdatere lager. Rettighederne styres pr. værktøj.

  • API-adgang til de systemer, der skal kobles på, og en beslutning om, hvem der må hvad. Har systemet ikke et API, vurderer vi først, om det kan tilføjes, eller om data skal hentes ad anden vej.

  • En server til ét system med fire til otte værktøjer ligger typisk fra 35.000 kr. Flere systemer og skrivehandlinger med godkendelse koster mere. Drift og opdateringer aftales fra 4.000 kr. pr. måned.

  • Med en AI-audit: en halv dags workshop og en uge med analyse. I får en prioriteret liste over processer, hvor AI giver mest, og hvad det kræver.

  • Vi bruger modeller og opsætninger, hvor jeres data ikke bruges til træning, og vi dokumenterer, hvor data flyder. GDPR og jeres egne politikker indgår i designet.

Næste AI SEO →