
MCP 2026-07-28 migreringsveiledning: tilstandsløse servere
Lær hvordan du migrerer til MCP 2026-07-28, inkludert tilstandsløs transport, MRTR, ruting-headere, hurtigbufring, OAuth-endringer og SDK-oppgraderinger.
Modelloppdateringer, API-veiledninger, benchmarks og praktiske innsikter for raskere utvikling med CometAPI.

Lær hvordan du migrerer til MCP 2026-07-28, inkludert tilstandsløs transport, MRTR, ruting-headere, hurtigbufring, OAuth-endringer og SDK-oppgraderinger.

Anthropic’s Claude Skills er oppgavespesifikke, samlet kunnskap + skript som lærer Claude å utføre spesialisert arbeid; Model Context Protocol (MCP) er en åpen protokoll som forteller agenter hvilke eksterne verktøy og datakilder som finnes og hvordan de skal kalles. Skills innkapsler prosedural/organisatorisk kunnskap; MCP gir standardisert tilkobling. De er komplementære — bruk MCP for å få tilgang til data og tjenester, bruk Skills til å tolke, validere og handle på disse dataene på en domenekorrekt måte.

Model Context Protocol (MCP) er en åpen standard som lar modeller som Anthropic’s Claude og utviklerverktøy som Claude Code gjøre kall til eksterne verktøy,

MCP støttes allerede i klienter som Claude for Desktop og tredjepartsverktøy. Protokollen har utviklet seg (spesifikasjonen og servereksemplene har blitt oppdatert frem til 2025), og leverandører og ingeniører publiserer mønstre for tryggere og tokeneffektive integrasjoner. Denne artikkelen veileder deg gjennom byggingen av en MCP-server, tilkoblingen til Claude Desktop og praktiske/sikkerhets-/minnetips du trenger i produksjon.

OpenMemory MCP har raskt blitt et sentralt verktøy for AI-utviklere som søker sømløs, privat minnehåndtering på tvers av flere assistentklienter.

Den nylige økningen i AI-drevet automatisering har innledet et behov for mer dynamiske og kontekstbevisste arbeidsflyter. n8n, et verktøy for arbeidsflytautomatisering med åpen kildekode,

To viktige utviklinger på dette området er Googles Agent-to-Agent (A2A)-protokoll og Anthropics Model Context Protocol (MCP). Mens begge tar sikte på å forbedre AI-interoperabiliteten, adresserer de forskjellige aspekter ved AI-integrasjon.