Koble AI til åpne kildekode-servere og Glama Chat

Oppdag kraften i Model Context Protocol (MCP) og gratis åpne kildekode-servere som gjør AI-integrasjon enkel og kostnadseffektiv for alle brukere.

Jeg snublet over en utrolig liste over MCP-servere, som lar deg integrere verktøy for kunstig intelligens for dusinvis av spesifikke formål uten kostnader (bortsett fra kostnadene for språklige eller generative modeller). I denne anledningen ønsker jeg å dele en liste som eksperter ville verdsatt høyt, mens jeg også prøver å forklare et annet konsept som mange kanskje vil finne nytt, nemlig Model Context Protocol (MCP), en av de mest lovende teknologiene for å gjøre AI mer integrert og tilgjengelig.

Takket være MCP, kan AI-modeller koble seg til eksterne verktøy som databaser, webtjenester og applikasjoner på en enkel og standardisert måte. I denne guiden utforsker vi listen delt av en bruker på GitHub, en samling av Open-Source-servere basert på MCP, og presenterer Glama Chat, en multimodal AI-klient som utnytter MCP for å ta AI til et nytt nivå.

Hva er Model Context Protocol (MCP)?

MCP, utviklet av Anthropic, er et åpent protokoll som gjør at avanserte språkmodeller (LLM) kan kommunisere med eksterne verktøy, som GitHub, Google Drive eller bedriftsdatabaser, uten behov for tilpassede integrasjoner. Tenk på det som en "universell adapter" for AI: MCP-servere fungerer som mellomledd, og gir sikker og standardisert tilgang til data og funksjonalitet. Dette forenkler utviklingen av AI-applikasjoner, reduserer kostnader og øker interoperabilitet.

Med over 5.000 aktive MCP-servere i juni 2025, er økosystemet i sterk vekst, og listen Awesome MCP Servers er det perfekte utgangspunktet for å oppdage det.

Eksempler på MCP-servere fra listen Awesome MCP Servers

Her er noen eksempler på Open-Source MCP-servere fra den lange listen "Awesome MCP Servers", nyttige for forskjellige scenarioer:

• GitHub MCP Server: Lar LLM håndtere problemer, pull-forespørsel og kommentarer på GitHub. For eksempel kan du automatisere opprettelsen av en ny sak for en feil.
• Google Workspace MCP Server: Integrerer Google Kalender, Drive, Gmail og Docs, og lar deg planlegge møter eller hente data fra dokumenter via AI.
• Slack MCP Server: Gjør det mulig for AI å lese eller sende meldinger på Slack, ideelt for bedriftschatboter eller automatiske varsler.
• Brave Search MCP Server: Tilbyr sikre og personvernbasert nettsøk, perfekt for å få eksterne data på en trygg måte.
• Xano MCP Server: Knytter LLM til No-Code databaser som Xano, og tillater forespørsel på naturlig språk uten SQL-kode.
• PostHog MCP Server: Gjør det mulig å samhandle med PostHog for å visualisere prosjekter eller lage notater via naturlige kommandoer.

Eksempel: Ved å bruke Slack MCP Server kan du be modellen din om å sende en melding til en Slack-kanal, som “Møte bekreftet kl. 15:00”, uten å åpne appen manuelt.

D these serverne er konfigurerbare via offisielle SDK-er og er Open-Source, så du kan tilpasse dem eller bidra på GitHub.

Glama Chat: Utgangspunktet for MCP-serverne

Glama Chat, en del av plattformen Glama, er en multimodal AI-klient som gjør MCP-serverne tilgjengelige også for ikke-eksperter. Her er hovedfunksjonene:

• Multimodalitet: Støtter AI-modeller som Claude og GPT-4, filanalyse (PDF, bilder), nettsøk og grafopprettelse.
• MCP-integrasjon: Knytter seg til MCP-servere som GitHub eller Xano, og tillater oppgaver som håndtering av problemer eller dataanalyse.
• AI Gateway: Tilbyr et API kompatibelt med OpenAI, og støtter over 100 AI-modeller med belastningsbalansering.
• Sikkerhet: AES-256-kryptering og samsvar med SOC 2 (enterprise-planer), med data ikke brukt til trening av AI.

Eksempel: Med Glama Chat og Google Workspace MCP Server kan du laste opp en PDF, be AI om å oppsummere den, og lagre oppsummeringen på Google Drive, alt med noen få klikk.

En utvikler kan bruke Glama Chat for å feilsøke Python-kode, spørre en database via en MCP-server og generere et diagram over resultatene, alt fra samme plattform.

Interfaccia. Et team fra selskapet kan imidlertid analysere prosjekt dokumenter og automatisere oppgaver på Jira.

For å komme i gang, gå til Glama AI, skriv inn en API-nøkkel i menyen "Gateway" og velg en MCP-server.

Besøk Awesome MCP Servers, hvor du kan finne lenker for å laste ned eller få tilgang til mange open source-verktøy drevet av kunstig intelligens.

Alternativer til Glama Chat

Hvis du ønsker å utforske andre plattformer som støtter MCP, her er noen alternativer til Glama Chat:

• ChatMCP: En open-source chatklient med støtte for SSE/Stdio-transporter, som kobler til MCP-servere som Composio eller Zapier. Ideell for de som søker enkelhet.
• DeepChat: En MCP-desktopassistent som prioriterer personvern og effektivitet, perfekt for lokale arbeidsflyter.
• Dolphin-MCP: En open-source klient som kobler MCP-servere til lokale eller eksterne LLM-er, egnet for avanserte konfigurasjoner.
• 5ire: En MCP-desktopklient med støtte for lokale databaser og eksterne verktøy, nyttig for tilpassede prosjekter.
• AIaW: En lett CLI-klient for utviklere, med full MCP-støtte for å automatisere oppgaver via kommandoer.

Nå, all denne informasjonen er klart ikke uttømmende, men for å komme i gang og for de som jobber med dette daglig, er det avgjørende å kjenne til Glama AI, fordi det er en portal som kobler språkmodeller og applikasjoner.

Hvis du vil lese flere artikler som Koble AI til åpne kildekode-servere og Glama Chat, kan du besøke kategorien Applikasjoner.