Så Satsar Hugging Face På Kontextmedveten AI – Gratis Model Context Protocol-kurs För Utvecklare

Hugging Face lanserar gratis kurs om Model Context Protocol (MCP) – så förändras AI-agenters roll på riktigt

Ny standard förenklar integrationen mellan språkmodeller och externa system. Men vad betyder det egentligen för utvecklare, företag och framtidens AI-tjänster?

Läs mer nedan: Teknisk genomgång, kodexempel, affärsidéer och experttrick.

Vad är Model Context Protocol (MCP)?

När AI-modeller används i praktiken krävs mer än språkförståelse – de måste också hämta rätt information från externa system. Här kommer Model Context Protocol (MCP) in i bilden.

MCP är en ny öppen standard som låter AI-modeller prata med externa API:er och databaser via ett gemensamt format. I stället för att krångla med specialkod för varje integration fungerar MCP som en mellanhand – en slags ”universell adapter” för AI-agentens förståelse av omvärlden.

Effekt: Gör AI-agenten både snabbare och mer självständig

Ursprung: Anthropic lanserade MCP i november 2024

Syfte: Standardisera åtkomst till extern kontext

Hugging Face tar över stafettpinnen – med öppen utbildning

Sedan dess har Hugging Face tagit initiativet vidare. Under våren 2025 lanserade de en gratis kurs som snabbt blivit populär bland utvecklare. Det som gör kursen särskilt intressant är att den är öppen, praktisk och anpassad för både nybörjare och proffs.

Så vad innehåller kursen?

• Onboarding: Kom igång med miljöer och verktyg
• Grunderna i MCP: Teori, användningsfall, struktur
• Byggprojekt: Skapa en fungerande MCP-agent
• Bonus: Fördjupningar, nya SDK:er och utmaningar

’Läs mer om MCP och kursinnehåll: här.
Utforska SDK och server: här.
Dokumentation för implementation: här.

Hur skiljer sig MCP från andra ramverk?

Till skillnad från mer kända alternativ som LangChain eller Semantic Kernel, är MCP inte ett ramverk för pipelines – det är ett protokoll för datatillgång. Det betyder i praktiken att du kan använda MCP som ett lager ovanpå valfri modell eller plattform.

Med andra ord: MCP fokuserar på standardiserad I/O, inte på arbetsflöden.

Ett konkret exempel – så fungerar en MCP-request

För att illustrera hur det fungerar i praktiken, låt oss titta på ett exempel:

{
  "inputs": {
    "query": "Visa mina deadlines från Trello den här veckan"
  },
  "context": {
    "tools": [
      {
        "name": "trello-fetch",
        "description": "Hämtar kort med deadline",
        "input_schema": "string",
        "output_schema": "array"
      }
    ]
  }
}

Här ser vi att användarens fråga tolkas som input, medan verktyget ”trello-fetch” definieras i kontextfältet. Det fina är att modellen kan agera utan att du skriver specialkod – MCP står för översättningen.

• "inputs": Innehåller användarens fråga – det modellen utgår ifrån.
• "context": Här definierar du vilka externa verktyg modellen får tillgång till.
• "tools": En lista över funktioner – i detta fall en kallad "trello-fetch".
• "description": Beskriver vad funktionen gör (hämtar kort med deadline).
• "input_schema" och "output_schema": Förväntad input/output i JSON-format – så att modellen vet hur den ska kommunicera med funktionen.

Vem behöver MCP – och varför just nu?

Tittar vi på dagens teknikutveckling ser vi att flera branscher rör sig mot mer självkörande AI-lösningar. Därför blir Model Context Protocol särskilt relevant.

E-handel & CRM: Få realtidsdata om order, lager och kundhistorik direkt i en GPT-agent

SaaS & produktivitet: Integrera Notion, Trello, Slack och Google Workspace – utan speciallösningar

Hälso- och sjukvård: Hämta och sammanfatta patientdata, journaler och kallelser

”AI-agenter är inte längre framtidsvisioner – de är verklighet, från första kodraden till faktisk påverkan.”

Från teori till praktik – detta borde du bygga nu

Om du vill testa själv, är ett konkret projekt att bygga en hybridagent för produktivitet:

• Trello (läsa av uppgifter)
• Notion (dokumentera anteckningar)
• Google Calendar (föreslå bokningar)

Tanken är att agenten tolkar användarens fråga, hämtar realtidsdata via MCP och svarar med en sammanfattning eller åtgärd. Detta skulle kunna bli Techies första publika proof-of-concept.bli Techies första publika proof-of-concept – komplett med kod, walkthrough och demo.

Affärsmöjligheter med MCP

Men det stannar inte vid tekniken. Här är tre konkreta affärsidéer du kan börja med redan idag:

Konsulttjänst – AI-integratör med fokus på MCP

Svensk MCP-utbildning – en certifierad, handledd version av kursen

Agent-as-a-Service – färdiga agenter för småföretag

GPT-trick: Så bygger du hybrid-agenter med MCP + Functions

Vill du gå ännu längre? Då kan du kombinera MCP med OpenAI Functions (eller Anthropic Tools).

Exempel:
– Du frågar: ”Har jag tid att boka möte med Erik imorgon eftermiddag?”
– Agenten hämtar kalenderdata via MCP
– Kör en funktion som föreslår tid
– Ger svar: ”Du är ledig 14–15. Vill du att jag skickar inbjudan?”

Resultatet? AI som både förstår, agerar och anpassar sig – i realtid.Det här är AI som både förstår och agerar – i realtid.

Vanliga frågor om Model Context Protocol (MCP)

Källor

– Hugging Face Introduces a Free Model Context Protocol (MCP) Course
– Welcome to the Model Context Protocol (MCP) Course – Hugging Face
– @burtenshaw: Official MCP Launch Announcement