- Vårt erbjudande
- Kundcase
- Insikter & Inspiration
- Om oss
Hem/Insikter & Inspiration/Är Model Context Protocol nyckeln till nästa generations AI-system i Azure?
Är Model Context Protocol nyckeln till nästa generations AI-system i Azure?
/ AI /
Är Model Context Protocol nyckeln till nästa generations AI-system i Azure?
Model Context Protocol (MCP) är på väg att bli en av de mest spännande byggstenarna för framtidens AI-utveckling. Men vad är det egentligen, varför är det relevant för Microsoft Azure, och hur kan det förändra hur vi bygger system och AI-lösningar de kommande åren?
Problemet vi försöker lösa
I dag bygger vi AI-applikationer som ofta sitter fast i sina egna små öar av data och funktionalitet. En modell kan vara grym på att svara på frågor, men vet ingenting om realtidsdata från ditt ERP-system. En annan modell kan planera projekt, men har ingen aning om vad som faktiskt händer i produktionen.
Vi får smarta assistenter med minnesluckor. Och ju fler AI-komponenter vi bygger, desto mer växer integrationsproblemet.
Vad är Model Context Protocol (MCP)?
Model Context Protocol är ett öppet protokoll som standardiserar hur AI-modeller kan:
- Få kontext från olika datakällor (dokument, API:er, realtidsflöden)
- Anropa verktyg och tjänster utanför sig själva
- Dela information och agera tillsammans med andra AI-agenter
Tänk på det som HTTP för AI-kontext. Eller varför inte standarden för USB-C portar. En gemensam standard som gör att olika AI-komponenter och system kan prata med varandra utan att du bygger specialintegrationer varje gång.
Om du är C# wizard och vill få en introduktion till MCP SDK i C# så finns det en bra video här från Microsoft.
Varför är MCP relevant för Azure?
Azure har redan en enorm flora av tjänster för AI, data och integration. Från Azure AI Foundry för modellorkestrering till Azure Functions och Logic Apps för automation.
Med MCP kan vi:
- Koppla Azure AI Foundry-agenter till fler källor utan specialkod
- Integrera modeller från olika leverantörer (OpenAI, Mistral, Meta) i samma konversation
- Få säkrare och mer kontrollerade flöden genom att använda Azure’s identitetstjänster och nätverkssäkerhet runt MCP-anslutningar
- Skala AI-integrationer på samma sätt vi skalar och bygger ut API:er
Wizardworks-perspektivet, hur vi ser på MCP
Vi ser MCP som det som gör att AI-system kan bli en del av hela din plattform, inte bara en chattbubbla vid sidan av.
När vi bygger på Azure kan vi:
- Använda Azure API Management som front för MCP-endpoints
- Hantera åtkomst via Microsoft Entra för säker autentisering
- Lagra kontext i Azure Cosmos DB eller Azure Cache for Redis för snabb återanvändning
- Orkestrera MCP-flöden i Azure Durable Functions
Man kan säga att MCP blir en naturlig del av vår PaaS-verktygslåda.
Praktiska tips om du vill börja titta på MCP
- Börja smått! Bygg en enkel MCP-anslutning till en befintlig modell i Azure AI Foundry.
- MCP gör AI mer kapabel, men det betyder också att attackytan växer. Tänk på säkerheten.
- Precis som vid (i?) API-design så bygg små MCP-funktioner som kan kombineras (som microser… no, let’s not go there). Det blir modulärt och snyggt på så sätt.
- Log all the things med Azure Application Insights för att se hur MCP används och optimeras.
Så, vad betyder det här för framtiden?
Model Context Protocol kan göra för AI-utveckling vad REST gjorde för webbtjänster; skapa en gemensam spelplan där system kan prata med varandra utan friktion.
För oss som bygger i Azure innebär det snabbare utveckling, enklare integration och mer dynamiska AI-lösningar.
Vill du se hur MCP och Azure kan spela tillsammans i din miljö? Hör av dig till oss på Wizardworks så bygger vi något som är både framtidssäkert och – ja, faktiskt – riktigt magiskt.
