Udvikling af MCP-servere
Udvikling af Model Context Protocol-servere (MCP): servere, der giver Claude, ChatGPT, Microsoft Copilot, Cursor og jeres egne AI-agenter sikker adgang til jeres API'er, databaser og SaaS-produkt, remote MCP-servere med OAuth-login til jeres kunder, ChatGPT-apps og Claude-connectors til jeres produkt samt interne MCP-servere til virksomhedens systemer, i TypeScript, Python, C# eller Java, med dedikerede MCP-udviklere til jeres team eller en server leveret fra start til slut.
MCP-opgaver, vi tager på os
MCP-servere til jeres produkt
En remote MCP-server, der lader jeres kunder bruge jeres SaaS-produkt fra Claude, ChatGPT, Copilot eller enhver MCP-klient, med værktøjer designet omkring deres opgaver frem for ét værktøj pr. API-endpoint.
Interne MCP-servere
Servere, der åbner jeres CRM, ERP, sagsstyring, datavarehus og dokumentsystemer for de AI-assistenter, jeres medarbejdere allerede bruger, hvor hver person handler med sine egne rettigheder.
Login og autorisation
OAuth 2.1-login, som MCP's autorisationsspecifikation kræver, tokens afgrænset pr. værktøj og hvert kald kontrolleret mod brugerens rettigheder i jeres system frem for en delt nøgle.
ChatGPT-apps og Claude-connectors
Jeres produkt i ChatGPT gennem Apps SDK og i Claude som connector, bygget på den samme MCP-server, så én implementering når begge, forberedt til hvert kataloges gennemgang.
Copilot Studio og Microsoft 365
MCP-servere forbundet til Copilot Studio-agenter, så de samme værktøjer betjener Microsoft 365 Copilot-brugere i jeres tenant.
Værktøjsdesign
Værktøjsnavne, beskrivelser og parametre skrevet og testet, så modellerne vælger det rigtige værktøj, svar dimensioneret, så de passer ind i kontekstvinduet, og langvarigt arbejde rapporteret som fremdrift frem for en timeout.
Hosting og drift
Streamable HTTP-servere på Azure Functions, Azure Container Apps, AWS Lambda eller Cloudflare Workers, med rate limits, en log over hvert værktøjskald og alarmer.
Sikkerhedstest
Tests for prompt injection gennem værktøjsresultater, for brede rettigheder, håndtering af tokens og data, der lækker mellem brugere, før serveren udgives.
MCP-klienter og gateways
Jeres egne agenter og applikationer forbundet til tredjeparts MCP-servere gennem en gateway, der afgør, hvilke servere og værktøjer hver agent må bruge.
Ansæt MCP-udviklere
Dedikerede MCP-udviklere
MCP-udviklere, der indgår i jeres team på fuld tid, arbejder i jeres værktøjer og processer og rapporterer til jeres leder. I interviewer dem; vi står for den ukrainske kontrakt, lønudbetalingen, faktureringen og ferie og orlov.
Projekter inden for MCP-serverudvikling
En afgrænset opgave inden for MCP-serverudvikling med et fast omfang, en fast plan og en navngiven leder hos os, der ejer resultatet og rapporterer fremdriften i jeres kanaler.
Løbende MCP-serverudvikling
MCP-serverudvikling som løbende ydelse: de samme folk hver måned, en backlog, I selv prioriterer, og timer, I kan se i vores portal og på fakturaen.
Siden om dedikerede teams forklarer, hvordan specialister indgår i jeres team, og siden om outsourcing beskriver projektleverance, overtagelser og hvordan vi tager betaling.
Hvem arbejder med jeres MCP-serverudvikling
MCP- og AI-udviklere
TypeScript-, Python- og C#-SDK'er
Backend-udviklere
API'erne bag hvert værktøj
Sikkerhedsingeniører
OAuth, scopes og penetrationstests
QA-ingeniører
Tests af værktøjsvalg og end-to-end-tests
En server, som modeller bruger korrekt, og angribere ikke kan misbruge
En MCP-server er en ny offentlig grænseflade til jeres data. Vi designer dens værktøjer ud fra det, brugerne beder om, tester dem med de modeller, jeres kunder bruger, og måler, hvor ofte det rigtige værktøj vælges med de rigtige argumenter.
Hvert værktøjskald kører som den loggede bruger med det snævreste scope, der virker, input og resultater valideres som i enhver API, og destruktive handlinger beder om bekræftelse i klienten.
Andre AI-udviklingsydelser, vi leverer
Udvikling af AI-agenter
Udvikling af AI-agenter: agenter til support, salg, back office og research samt multi-agent-workflows, der handler gennem jeres systemer og MCP-servere, med godkendelser, evaluering og omkostningssporing, leveret af dedikerede AI-agentudviklere eller som projektleverance.
AI-integration
AI-integration: sprogmodeller fra OpenAI, Anthropic, Google og Mistral føjet til jeres .NET-, Java-, Python- eller Node.js-applikation, SaaS-produkt eller MVP, med evaluering, omkostningsovervågning og databeskyttelse, leveret af dedikerede AI-udviklere eller som projektleverance.
Udvikling af AI-chatbots
Udvikling af AI-chatbots: supportchatbots på jeres website og app, bots til WhatsApp, Telegram og Messenger, assistenter i Teams og Slack samt AI i Intercom og Zendesk, forankret i jeres indhold, leveret af dedikerede chatbotudviklere eller som projektleverance.
AI-vidensøgning og RAG
AI-vidensøgning og RAG-udvikling: svar med kildehenvisninger og virksomhedssøgning i jeres dokumenter med hver brugers rettigheder, indlæsning, tuning af retrieval, evaluering og rettelser til RAG, der giver forkerte svar, leveret af dedikerede RAG-udviklere eller som projektleverance.
AI-dokumentbehandling
AI-dokumentbehandling: fakturaer, kontrakter, id-dokumenter, skadesanmeldelser og formularer omsat til strukturerede data med OCR og multimodale modeller, valideret, gennemgået af en person, hvor det er nødvendigt, og bogført i jeres ERP, leveret af dedikerede udviklere eller som projektleverance.
Voice AI-agenter
Udvikling af voice AI-agenter: telefonagenter og AI-receptionister, udgående påmindelsesopkald, stemmeassistenter i appen og opkaldsanalyse på OpenAI Realtime, ElevenLabs, Vapi, Retell AI og LiveKit, leveret af dedikerede voice AI-udviklere eller som projektleverance.
Microsoft Copilot og Copilot Studio
Microsoft Copilot-udvikling: Copilot Studio-agenter, deklarative agenter og custom engine-agenter til Microsoft 365 Copilot, Copilot-connectors, MCP- og API-handlinger, governance og adoption, leveret af dedikerede Copilot Studio-udviklere eller som projektleverance.
AI-kodeassistenter
Indførelse af AI-kodeassistenter: GitHub Copilot, Claude Code, Cursor og Codex rullet ud med governance, repositoryinstruktioner, kodeagenter i CI, AI-codereview og AI-skrevne tests samt udviklere, der allerede arbejder på den måde.
AI-rådgivning
AI-rådgivning: vurdering af AI-muligheder, use cases rangeret efter værdi, råd om køb eller selvbygget løsning, proof of concept på jeres data, estimater af driftsomkostninger, gennemgang af sikkerhed og EU's AI-forordning samt en køreplan, fra ingeniører, der selv bygger AI-systemer.
Private LLM'er og fine-tuning
Udrulning og fine-tuning af private LLM'er: open-weight-modeller fine-tunet med LoRA, destilleret og serveret med vLLM i jeres egen cloud eller på jeres egne servere, hosted fine-tuning, træningsdata og evaluering, leveret af dedikerede LLM-ingeniører eller som projektleverance.
Spørgsmål om udvikling af MCP-servere
Hvad er en MCP-server?
Model Context Protocol er en åben standard til at forbinde AI-applikationer med værktøjer og data. En MCP-server beskriver jeres systems handlinger og data én gang, og alle MCP-klienter, herunder Claude, ChatGPT, Microsoft Copilot, Cursor og Visual Studio Code, kan derefter bruge dem.
Har vi brug for en MCP-server, hvis vi allerede har et REST API?
API'et består. MCP-serveren sidder oven på det og præsenterer jeres funktioner i den form, AI-klienter forstår, som regel som færre, opgaveformede værktøjer, end API'et har endpoints, med login, der virker inde fra disse klienter.
Hvilket sprog bygger I MCP-servere i?
Det, jeres team vedligeholder: TypeScript, Python, C# og Java har alle officielle SDK'er. Vores største fagområde er .NET, så C#-servere på Azure passer naturligt til virksomheder, der er bygget på Microsoft.
Hvor hurtigt kan MCP-udviklere starte?
Når den rette MCP-udvikler er tilgængelig, afhænger starten kun af jeres samtale samt NDA og overdragelse af IP-rettigheder. Ellers gennemfører vi en søgning, som typisk giver kandidatprofiler inden for to til tre uger, og ingen starter, før I har sagt ja.
Hvordan ansætter vi MCP-udviklere gennem BigTree108?
Fortæl os om opgaverne, erfaringsniveauet og det timetal, I har brug for. Vi foreslår en eller to personer med deres profiler, I interviewer dem på samme måde, som I ville interviewe jeres egen medarbejder, og I underskriver én aftale med BIG TREE 108 LLC og modtager én faktura om måneden.
Hvem ejer det arbejde, de producerer?
Det gør I. Hver specialist har en underskrevet kontrakt med BigTree108, som overdrager alt arbejdsresultat til virksomheden, og vores aftale med jer overdrager det videre til jer. Kode, designs og dokumenter leveres ind i jeres egne repositories og værktøjer og opbevares ikke et sted, hvor kun vi kan ændre dem.
Vil I have jeres produkt ind i Claude, ChatGPT og Copilot?
Fortæl os om produktet eller systemet, og hvad brugerne skal kunne gøre fra en AI-assistent. I får svar inden for én arbejdsdag: et værktøjsdesign, en plan eller kandidatprofiler.