Vad är API, CLI och MCP?

I takt med att fler system kopplas ihop och AI blir en allt större del av hur vi bygger digitala lösningar, dyker nya begrepp upp. API:er, CLI och MCP är tre sådana som ofta nämns, ibland tillsammans och ibland utan att skillnaden är tydlig.

API:er har funnits länge och är en etablerad grund för hur system kommunicerar. MCP är däremot ett nyare sätt att göra det möjligt för AI att använda samma typ av funktioner och data.

Men de fyller olika funktioner. För att förstå hur de hänger ihop behöver vi börja i grunden.

Tre sätt att interagera med system

  • API, eller Application Programming Interface, är ett sätt för system att kommunicera med varandra. Det används av applikationer och utvecklare för att skicka förfrågningar och få tillbaka data. Det är det som gör att olika system kan kopplas ihop, till exempel vid betalningar, bokningar eller datautbyte mellan plattformar.
  • CLI, Command Line Interface, är ett gränssnitt där du kör kommandon direkt i en terminal. Det används främst av utvecklare och tekniska användare för att styra system eller automatisera uppgifter med hjälp av scripts.
  • MCP, Model Context Protocol, är ett protokoll som gör det möjligt för AI-modeller att använda externa verktyg och datakällor. Det ger AI ett strukturerat sätt att hämta information eller utföra uppgifter som annars hade krävt en egen integration mot ett API.

Skillnaderna mellan API, CLI och MCP

Den största skillnaden handlar om vem som använder dem.

  • API:er används av applikationer
  • CLI:er används av människor eller scripts
  • MCP används av AI-modeller

Det påverkar också hur kommunikationen ser ut. API:er skickar förfrågningar över nätverk, CLI körs lokalt i en terminal, medan MCP fungerar som ett gemensamt sätt för AI att använda funktioner och data från olika system.

När används API, CLI och MCP?

De fyller olika roller beroende på behov.

  • API:er används när system behöver prata med varandra. De gör det möjligt att skicka data mellan tjänster och bygga integrationer.
  • CLI används när människor behöver styra eller automatisera system. De är snabba att arbeta med och enkla att använda i scripts och automatiserade flöden.
  • MCP används när AI ska kunna arbeta med externa verktyg. Det gör att modellen själv kan avgöra när den behöver hämta data eller använda en funktion.

Från integration till tolkning

Det som gör MCP särskilt intressant är att det inte bara handlar om att koppla ihop system, utan om att göra dem möjliga för AI att använda. Tidigare behövde varje integration byggas specifikt för ett visst användningsområde. Med MCP kan funktioner och data göras tillgängliga på ett sätt som AI-modeller kan förstå och använda direkt.

I takt med att AI och kodning med hjälp av AI utvecklas kommer fler system att kunna prata med varandra utan att varje integration behöver byggas manuellt. Det förändrar hur vi planerar, bygger och underhåller digitala lösningar. I dag används AI ofta som ett enskilt verktyg. Den kan svara på frågor, skriva texter eller sammanfatta information, men saknar ofta direkt tillgång till de system där datan finns.

Det är här MCP gör skillnad. Genom att skapa ett gemensamt sätt att koppla AI till verktyg och data kan AI börja arbeta mer direkt i verksamheten, inte bara vid sidan av.

Vi hjälper dig

Vill du få bättre koll på hur dina system kan arbeta tillsammans, både med integrationer och AI?

Vi hjälper dig att se över struktur, teknik och hur olika system kan kopplas ihop på ett sätt som fungerar i praktiken. Läs mer om hur vi arbetar med API:er och integrationer.

Kontakta oss
Läs mer här