Du har en AI-agent som kan anropa API:er, hämta dokument och till och med utlösa arbetsflöden. Men varje gång du skalar systemet börjar saker och ting gå sönder. 🫨
Om du har varit här behöver du ett renare, mer strukturerat sätt att hantera agenters beteende. MCP-klienter spelar en viktig roll här.
I den här guiden går vi igenom vad de är och hur de fungerar. Dessutom tittar vi på hur ClickUp hanterar agentiska arbetsflöden utan alla stödstrukturer. Låt oss sätta igång!
Vad är en MCP-klient?
Model Context Protocol (MCP) är ett öppet ramverk som gör det möjligt för AI-agenter att interagera säkert med företagssystem. Det underlättar minne, kontextmedvetet resonemang och samordning mellan distribuerade verktyg och tjänster.
En MCP-klient är en viktig komponent i denna arkitektur, inbäddad i AI-applikationer som Claude Desktop-appen eller anpassade agentramverk. Den upprättar en en-till-en-anslutning med en MCP-server och hanterar kommunikationen mellan AI-modellen och externa system.
Den spelar en avgörande roll i MCP AI-infrastrukturen genom att:
- Förhandla om protokollversioner och funktioner med servrar
- Hantera JSON-RPC-meddelandetransport (JavaScript Object Notation-Remote Procedure Call)
- Upptäcka och anropa verktyg och API:er
- Åtkomst till företagsresurser i en säker kontext
- Hantera kommandon och valfria funktioner som rotadministration och sampling
Typer av MCP-klienter:
- Enkla verktygsanvändande klienter: Grundläggande klienter för chattbottar eller AI som utför enkla, raka uppgifter, som att anropa en miniräknare eller ett väderverktyg.
- Agentiska ramverksklienter: Mer avancerade klienter för AI-agenter som hanterar en sekvens av verktygsanrop för att uppnå komplexa mål i flera steg (t.ex. planera en resa genom att anropa flyg- och hotellverktyg).
- Applikationsinbäddade klienter: Klienter som är inbyggda i en specifik applikation (som ett CRM-system) för att göra det möjligt för en AI-assistent att styra applikationens funktioner med hjälp av naturligt språk.
- Orchestrator-klienter: Högnivåklienter som fungerar som en central hubb, delegerar uppgifter till olika verktygsservrar eller samordnar flera AI-agenter för att utföra komplexa arbetsflöden.
💡 Proffstips: Vill du se hur AI-agenter omformar verkliga arbetsflöden? Lär dig hur du bygger din egen AI-agent i ClickUp – inga kodningskunskaper krävs.
Kärnfunktioner i MCP-klienter
MCP-klienter fungerar som en operativ bro mellan AI-agenter och företagssystem, vilket möjliggör kontextrika AI-interaktioner, beslutsfattande i realtid och dynamisk uppgiftsutförande. Nedan följer de viktigaste funktionerna som definierar deras kapacitet:
- Upprättar anslutningar: Upprätthåller en en-till-en-session med tillståndshantering med en specifik MCP-serverkod, vilket säkerställer isolerade och säkra interaktioner.
- Förhandlar om protokoll och funktioner: Deltar i initiala handskakningsprocesser för att samordna protokollversioner och ömsesidigt stödda funktioner, vilket säkerställer kompatibilitet och optimal funktionalitet.
- Hanterar dubbelriktad kommunikation: Hanterar routningen av JSON-RPC-meddelanden, inklusive förfrågningar, svar och aviseringar, mellan värdapplikationen och den anslutna klient-serverarkitekturen.
- Upptäck och kör verktyg: Identifierar tillgängliga MCP-verktyg som exponeras av servern och underlättar deras anrop, vilket gör det möjligt för AI-agenter att utföra åtgärder som datahämtning eller uppgiftsutförande.
- Åtkomst till och hantering av resurser: Interagerar med olika resurser som tillhandahålls av servern, såsom filer eller databaser, vilket gör det möjligt för AI-agenter att integrera externa data i sina operationer.
- Prioriterar säkerhet och åtkomstkontroll: Använder en lokal-först-strategi, där servrar körs lokalt om inte fjärranvändning uttryckligen tillåts. Detta säkerställer användarens kontroll över data och åtgärder. Autentiseringsuppgifter för testning av MCP-servrar kan hanteras säkert, till exempel genom virtuella miljövariabler som skickas till serverprocessen.
MCP-klient vs. API förklarat
Både MCP-klienter och API:er är avgörande för mjukvaruinteraktion, men de tjänar olika syften. I grunden är en MCP-klient en specifik komponent som är utformad för att AI-agenter ska kunna interagera med externa verktyg, medan en API är en bredare uppsättning regler som gör det möjligt för olika mjukvaruapplikationer att kommunicera med varandra.
En MCP-klient stöder upptäckt under körning, vilket gör att AI kan fråga vilka verktyg som finns tillgängliga. Å andra sidan är en API vanligtvis beroende av statisk dokumentation som utvecklare måste läsa för att förstå hur man interagerar med den.
Användningsfall för MCP-klienter
Nedan följer specifika exempel på automatisering av arbetsflöden som illustrerar MCP-klienters kapacitet:
🤖 Samordning av flera agenter
I komplexa arbetsflöden behöver ofta flera AI-agenter samarbeta, där varje agent hanterar olika deluppgifter. MCP-klienter underlättar detta genom att tillhandahålla ett enhetligt protokoll för delning av kontext och åtkomst till verktyg.
Varje agent arbetar självständigt och kommunicerar asynkront genom strukturerade uppgifter via MCP-klienten, vilket säkerställer effektiv och samordnad problemlösning.
📌 Exempel: Ett IT-supportsystem för företag använder flera AI-agenter för att hantera ett användarproblem, till exempel ”Min bärbara dator startar inte efter den senaste programuppdateringen.”
- Om återställningen misslyckas initierar Device Replacement Agent ett hårdvarubyte.
- Hårdvarudiagnostikagenten kontrollerar enhetens fysiska komponenter.
- Om hårdvaran är funktionsduglig utvärderar Software Rollback Agent de senaste uppdateringarna.
🧠 Kul fakta: Claude 4 Opus spelade Pokémon Red i 24 timmar i sträck och kom ihåg allt. Den använde MCP för att spåra framsteg, planera drag och hålla sig konsekvent från början till slut.
🤖 Minnesförbättrade agenter för kundsupport
Traditionella AI-agenter kan ofta inte behålla sammanhanget under längre interaktioner. MCP-klienter löser detta genom att göra det möjligt för agenter att lagra och hämta kontextuell information mellan sessioner.
I de flesta fall gör MCP-stödet det möjligt för agenter att få tillgång till och integrera information från olika källor, såsom databaser eller dokument, vilket förbättrar relevansen och noggrannheten i svaren.
📌 Exempel: Ett flygbolag använder AI-agenter med integrerade minnessystem för att förbättra kundsupporten. När en frekvent flygresenär begär en flygändring gör agenten följande:
- Får åtkomst till entitetsminne för att hantera specifika detaljer som frequent flyer-nummer.
- Hämtar tidigare interaktioner och preferenser från långtidsminnet.
- Använder korttidsminne för att bibehålla sammanhanget under den aktuella sessionen.
⚙️ Bonus: För agenter som är beroende av dokumentminne och återhämtning erbjuder RAG vs. MCP vs. AI-agenter en direkt analys av hur minnesdrivna agenter skiljer sig från traditionella metoder.
🤖 Autonoma uppgiftshanterare
Olika typer av AI-agenter, till exempel sådana som agerar som VD:ar eller projektledare, behöver tillgång till olika verktyg och data för att kunna planera, utföra och övervaka uppgifter på ett effektivt sätt.
MCP-klienter ger dessa agenter ett enhetligt sätt att ansluta till kalendrar, projektledningsverktyg, kommunikationsplattformar och mycket mer via ett interaktivt chattgränssnitt.
📌 Exempel: Ett teknikföretag implementerar en AI-agent för att övervaka projektledningsuppgifter. Agenten:
- Sammanfattar teamkommunikation och framstegsrapporter
- Övervakar projektets tidsplaner och milstolpar
- Delegerar uppgifter till teammedlemmar baserat på arbetsbelastning och expertis
🚀 ClickUp-fördel: Använd AI för att automatiskt prioritera uppgifter baserat på verkliga sammanhang, till exempel att markera en bugg som brådskande när en kund låter frustrerad. Lägg mindre tid på att sortera och mer tid på att lösa problem.
Hur MCP-klienter fungerar i praktiken
MCP-klienter är protokollstyrda broar mellan applikationer med stora språkmodeller (LLM) och företagssystem. Dessa klienter är strukturerade kommunikationsändpunkter som låter AI resonera med extern kontext och verkställa beslut i stor skala.
Så här fungerar de under huven. 👇
Steg 1: Initialisering av session och förhandling om kapacitet
Vid start initierar MCP-klienten en handskakning med MCP-servern för att upprätta en session. Detta innebär utbyte av protokollversioner och funktioner för att säkerställa kompatibilitet. Klienten skickar en begäran och servern svarar med de funktioner som stöds.
Denna förhandling säkerställer att båda parter förstår de tillgängliga verktygen, resurserna och uppmaningarna, vilket skapar förutsättningar för effektiv kommunikation.
🔍 Visste du att? Tack vare MCP Bridge kan du ansluta flera modellkontextprotokollservrar till ett enda RESTful API. Detta ger dig större flexibilitet utan att du behöver en massa olika integrationer.
Steg 2: Verktygsupptäckt och kontextprovisionering
Efter att sessionen har upprättats frågar klienten servern för att upptäcka tillgängliga verktyg och resurser med hjälp av metoder som tools/list. Servern svarar med en lista över funktioner, inklusive beskrivningar och inmatningsscheman.
Klienten presenterar sedan dessa funktioner för AI-modellen och konverterar dem ofta till ett format som är kompatibelt med dess funktionsanropande API. Denna process förser AI-agenten med en utökad uppsättning färdigheter, vilket gör det möjligt för den att utföra ett bredare spektrum av uppgifter.
Steg 3: Verktygsanrop och exekvering
När AI-agenten fastställer att ett specifikt verktyg behövs för att uppfylla en användarbegäran skickar klienten en tools/call-begäran till servern, där verktygets namn och nödvändiga argument anges.
Servern bearbetar denna begäran, interagerar med det underliggande externa systemet (t.ex. anropar ett API, frågar en databas) och utför den begärda åtgärden. Resultatet skickas sedan tillbaka till klienten i ett standardiserat format.
🔍 Visste du att? AI kan samarbeta utan att någonsin dela data. Tack vare federated context learning kan flera modeller lära av varandra utan att riskera integriteten eller efterlevnaden.
Steg 4: Integration och generering av svar
Klienten integrerar serverresultatet tillbaka i AI-applikationens kontext. Denna information tillhandahålls till AI-modellen och ligger till grund för dess efterföljande svar eller åtgärder.
Om AI-agenten till exempel hämtar data från en databas kan den använda denna information för att svara på användarnas frågor på ett korrekt sätt. Denna sömlösa integration säkerställer att AI-agenten kan ge välgrundade och kontextuellt relevanta svar.
🧠 Kul fakta: Microsoft kallar MCP för ”USB-C för AI-appar”, eftersom det låter AI ansluta direkt till appar, tjänster och Windows-verktyg i ett enda smidigt flöde.
📮 ClickUp Insight: 24 % av arbetstagarna säger att repetitiva uppgifter hindrar dem från att utföra mer meningsfullt arbete, och ytterligare 24 % känner att deras kompetens är underutnyttjad. Det innebär att nästan hälften av arbetskraften känner sig kreativt blockerad och undervärderad. 💔
ClickUp hjälper dig att åter fokusera på arbete med stor påverkan med hjälp av lättinstallerade AI-agenter som automatiserar återkommande uppgifter baserat på triggers. När en uppgift markeras som slutförd kan ClickUps AI-agent till exempel automatiskt tilldela nästa steg, skicka påminnelser eller uppdatera projektstatus, vilket befriar dig från manuella uppföljningar.
💫 Verkliga resultat: STANLEY Security minskade tiden för att skapa rapporter med 50 % eller mer med ClickUps anpassningsbara rapporteringsverktyg, vilket frigjorde deras team så att de kunde fokusera mindre på formatering och mer på prognoser.
Begränsningar och överväganden vid användning av MCP-klienter
MCP-klienter erbjuder en kraftfull grund för att bygga agentbaserade AI-system, men det finns flera viktiga begränsningar att ta hänsyn till. 💭
- Utveckling av protokollstandarder: MCP befinner sig fortfarande i ett tidigt skede av standardiseringsprocessen, vilket innebär att delar av protokollet, meddelandeformat eller stödda funktioner kan komma att ändras.
- Schemadriven komplexitet: Effektiv användning av MCP är starkt beroende av tydliga, strukturerade JSON-scheman för verktygsdefinitioner, promptformat och resurskontrakt. Dåligt definierade scheman kan resultera i bräckliga integrationer eller felaktig användning av verktygen av LLM-agenterna.
- Icke-standardiserad agentöverhead: Agenter som inte har inbyggt stöd för MCP-protokollet kräver wrapper-lager eller anpassade adaptrar för att översätta mellan intern logik och MCP:s förväntningar.
🚀 Fördelar med ClickUp: MCP-klienter kräver anpassad implementering och teknisk konfiguration, men med ClickUp kan du automatisera rutinmässiga arbetsflöden utan att skriva en enda rad kod. Den här guiden om automatisering av manuella affärsprocesser visar hur du gör.
Hur ClickUp stöder MCP-liknande agentarbetsflöden
MCP-klienter erbjuder kraftfulla funktioner, men de kräver ofta manuell sammanfogning av sammanhang och omfattande integrationsarbete, särskilt mellan icke-standardiserade agenter.
ClickUp gör en verklig skillnad här.
Det är den kompletta appen för arbete som kombinerar projektledning, dokument och teamkommunikation i en och samma plattform – accelererad av nästa generations AI-automatisering och sökfunktion.
ClickUp är inte bara den bästa programvaran för uppgiftshantering som finns. Den sparar också in behovet av en MCP-implementeringsplattform genom att stödja MCP-liknande agentarbetsflöden på ett mer enhetligt och effektivt sätt, utan driftskostnader. Låt oss ta en närmare titt. 👀
Kontextmedvetet minne utan infrastrukturkostnader
De flesta MCP-konfigurationer kräver sammanfogning av vektorlagrar eller promptkedjor.
ClickUp Brain löser det.
Det är den neurala kärnan i dina agentiska arbetsflöden som inbäddar minne, sammanhang och inferens direkt i din arbetsyta. Till skillnad från traditionella installationer som förlitar sig på ytliga promptfönster eller API-bundet minne, förstår ClickUp Brain dina uppgifter, dokument, tidslinjer, kommentarer och beroenden i realtid.
Dess permanenta projektminne hjälper den att återkalla historiska uppdateringar, blockerare, tidsloggar och tilldelade aktiviteter. Om en uppgift i din produktbacklog fortsätter att glida, kan AI flagga den för eskalering eller rekommendera att flytta resurser baserat på tidigare beteende.
📌 Exempel: Du kan fråga ClickUp Brain: ”Vad är det senaste från juridik- och IT-teamet om projekt A?” Det kommer att söka igenom alla relaterade uppgifter, dokument, kommentarer och tidslinjer och sedan generera en progressrapport med slutförda milstolpar, öppna blockerare och flaggade risker.
Alla LLM-modeller på ett ställe
Med ClickUp Brain kan du också få tillgång till olika AI-modeller direkt från din arbetsyta. Växla mellan ChatGPT, Claude och Gemini. Att lösa komplexa problem har aldrig varit enklare.
Autonoma AI-agenter som utför dina uppdrag
ClickUp Brain tolkar och strukturerar kontinuerligt arbetsytans data, vilket gör det möjligt för ClickUp AI-agenter att agera med minimal användarinmatning. Dessa agenter är inte beroende av handgjorda regler eller externt minne. Istället ärver de samma kontextuella intelligens som ClickUp Brain kör på.
Låt oss titta på hur dessa AI-agenter för produktivitet fungerar för att leverera MCP-liknande autonomi i stor skala:
- Agenter för automatisering av uppgifter hanterar återkommande arbete som sprintplanering eller backlog grooming, och utlöser åtgärder baserat på uppgiftsstatus, förfallodatum eller blockerare.
- Dataanalytiker bearbetar mätvärden eller kampanjresultat och använder projektrelaterade data för att få fram insikter eller upptäcka avvikelser.
- Kundtjänstbots hämtar information från delade dokument och uppgiftstrådar för att snabbt lösa interna eller kundrelaterade frågor.
- Konkurrentövervakare spårar externa förändringar och sammanställer handlingsbara sammanfattningar i ClickUp, som synkroniseras med integrationer som Google Alerts eller offentliga datamängder.
- Triage-agenter kartlägger inkommande förfrågningar eller konversationer till relevanta uppgifter, vilket säkerställer uppföljning och spårbarhet.
- Svarsagenter utnyttjar interna kunskapsbaser som dokument, wikis och SOP:er för att svara på frågor som ”Hur ser eskaleringsprocessen ut för ett produktionsfel?”.
Automatiseringar för att effektivisera repetitiva uppgifter
ClickUp Automations är perfekta för att hantera repetitiva uppgifter med precision, och när de kombineras med ClickUp Brain blir de smartare, mer anpassningsbara och enklare att konfigurera.
Autopilot Agents och ClickUp Automations följer båda logikbaserade arbetsflöden, men är utformade för olika typer av uppgifter:
- Autopilot Agents träder in när situationen kräver kontextmedvetna beslut, konversationssvar eller intelligent generering av innehåll.
- Automatiseringar är bäst för att hantera rutinmässiga åtgärder baserade på fastställda regler. Tänk på att uppdatera statusen för en uppgift eller tilldela den till en kollega när ett villkor är uppfyllt.
Med AI Automation Builder behöver du inte manuellt sätta ihop komplexa arbetsflöden. Beskriv bara vad du vill ha i klartext, till exempel ”Tilldela alla försenade uppgifter till projektledaren och ändra statusen till At Risk”, så skapar ClickUp Brain omedelbart arbetsflödet med rätt triggers och åtgärder.
Du kan redigera eller publicera med bara ett klick.
Använd variabler som uppgiftsskapare, övervakare eller utlösande användare för att automatiseringen ska kunna anpassas till realtidsroller och ägarförändringar. Det är särskilt användbart för roterande team eller klientbaserade arbetsflöden.
📖 Läs också: Hur man använder AI för att automatisera uppgifter
Interoperabilitet för att minska växlingskostnaderna
ClickUp Integrations underlättar anslutningen till över 1000 verktyg, inklusive Figma, Microsoft Teams och Google Drive.
Några av de bästa ClickUp-integrationerna gör det möjligt för AI-agenter att komma åt och manipulera data över olika plattformar, vilket säkerställer interoperabilitet och konsekvent kontext hantering, en grundläggande princip för MCP.
🔍 Visste du att? AI-agenter hanterar nu andra AI-agenter. Med MCP kan en agent tilldela uppgifter till underagenter, spåra deras framsteg och ingripa om något går snett.
✨Bonus: Effektivisera ditt arbetsflöde med Brain Max – ClickUps mest avancerade AI-lösning hittills! Brain Max kombinerar kraftfull automatisering, intelligent uppgiftshantering, text-till-tal-funktioner och realtidsinsikter för att hjälpa dig att arbeta smartare, inte hårdare. Oavsett om du hanterar projekt, samarbetar med ditt team eller optimerar dina dagliga uppgifter är Brain Max utformat för att höja din produktivitet till nästa nivå.
Är du redo att uppleva framtidens arbete? Läs mer om Brain Max och frigör ditt teams fulla potential!
Ge dina kunder en paus med ClickUp
Om du bygger agenter som behöver resonera, komma ihåg och agera över olika verktyg, ger MCP-klienter dig flexibiliteten att utforma exakt hur informationen flödar.
Men de har också sina begränsningar. 👎
ClickUp är ett starkt alternativ med agentliknande beteende utan den tekniska tyngden.
Med ClickUp Brain får du AI som förstår sammanhang och automatiseringar som hanterar repetitiva åtgärder utan kod. Och med integrationer kommunicerar dina verktyg faktiskt med varandra. Ibland kommer du längre och snabbare med enklare system.
Registrera dig på ClickUp och upptäck hur agentbaserad produktivitet ser ut!
Vanliga frågor (FAQ)
Enkelt uttryckt fungerar en MCP-klient som en specialiserad översättare och assistent för en AI-agent, vilket gör det möjligt för den att använda externa verktyg och få tillgång till information från den verkliga världen.
AI-agenten är ”tänkaren” eller ”hjärnan”. Det är den centrala intelligensen som fattar beslut, förstår mål, resonerar och bestämmer vad som behöver göras. Det är den del som har målet. MCP-klienten är ”kommunikatören” eller ”munnen och öronen”. Det är ett specifikt verktyg som AI-agenten använder för att interagera med omvärlden. Den tänker inte själv.
Ja, det finns många open source-implementeringar av MCP-klienter tillgängliga. Eftersom Model Context Protocol (MCP) i sig är en öppen standard drivs dess tillväxt av ett starkt open source-ekosystem. Dessa implementeringar kan ta flera former, från officiella utvecklingskit till community-byggda applikationer som möjliggör flexibel användning av verktygen.