在 APIANT 上,MCP 服务器是您可以自行构建的:将任何 API 封装在自动化流程中,添加所需的逻辑,然后通过模型上下文协议 (MCP) 将其公开。您的用户和客户可以将他们的 AI 指向它,并像调用其他工具一样调用它。这就是面向 AI 的 Web 服务。
模型上下文协议 (MCP) 是一种开放标准,允许 AI 应用调用外部工具。在 APIANT 上,您可以构建 MCP 服务器。每个服务器都是一个自动化流程:它封装了任何 API,运行您定义的任何逻辑,并通过 MCP 作为任何 AI 都可以调用的工具对外开放。
您可自行决定深度。MCP 服务器可以是指向单个端点的轻量级直通服务器,也可以是跨越多个系统、转换数据、执行业务规则并返回清晰结果的多步骤自动化流程。只需构建一次,您的用户及其 AI 代理即可通过统一的协议使用它。(想了解 Claude Code 如何运行 APIANT 本身吗?) 人工智能可操作性.)
这是您基于 APIANT 构建的 MCP 服务器,它正被您客户的 AI 代理调用。该代理会发现您的工具,然后执行其中一个。每个工具都是您定义的自动化流程。
AI代理从不直接操作底层API。它调用你的MCP工具,而这些工具背后的自动化流程会处理其余部分:身份验证、速率限制、错误处理、多系统逻辑和数据转换。
将您的产品功能作为 MCP 工具公开,以便您客户的 AI 代理可以代表他们在您的应用程序内执行操作。
为客户的 AI 提供一个统一的工具,该工具可以从其 CRM、计费和支持系统中提取统一的视图。
一款 MCP 工具,支持跨多个 API 的多步骤自动化,应用您的业务逻辑,并返回清晰的结果。
无需编写任何集成代码,即可让您的 AI 代理安全、受控、限速地访问您的技术栈。
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