Vores services inden for AI-orkestrering
MCP server development
The Model Context Protocol is becoming a key standard for communication between AI agents and external systems. We design and build MCP servers that make your services, APIs, and data sources accessible to AI agents, without each agent requiring custom integration.
CLI integration for agent orchestration
Not every system has an API layer, and not every system needs one. CLI integration gives AI agents direct access to tools, build pipelines, legacy systems, and infrastructure via the command line. We advise on which approach fits your architecture: MCP for standardised service interfaces, CLI for direct system access.
Multi-agent coordination
Complex tasks often require agents that work together; an orchestrator distributing subtasks across specialised sub-agents, aggregating results, and monitoring execution. We design multi-agent architectures that are scalable and traceable, with clear responsibility boundaries per agent.
A2A protocol integration
The Agent-to-Agent protocol enables agents from different systems and vendors to communicate without a central coordinator. We implement A2A as an extension to MCP orchestration for complex multi-agent environments where multiple autonomous agents collaborate.
Integration med forretningssystemer via AI-agenter
CRM-, ERP-, CMS- og BI-platforme indeholder ofte de data og processer, som AI-agenter skal arbejde med. Vi bygger det integrations- og orkestreringslag, der gør forbindelserne sikre, stabile og fuldt kontrollerbare.
Agentic workflow design
Effektive agentiske workflows tager udgangspunkt i arbejdsprocessen – ikke teknologien. Hvilke opgaver skal agenten kunne udføre autonomt? Hvor kræves menneskelig godkendelse? Hvor går sikkerhedsgrænserne? Vi designer workflowet, før vi skriver den første linje kode.
Lad os tale om dine behov for AI-orkestrering
Vores tilgang til AI-orkestrering
At forbinde en agent sikkert, skalerbart og med fuld sporbarhed til dine CRM-, ERP- og CMS-systemer er en anden disciplin end at bygge en agent, der blot genererer tekst. Vores tilgang bygger på tre principper: den rette integrationtil den rette kontekst, sikkerhed som en integreret del af designet og arkitektoniske blueprints, der gør overgangen fra proof of concept til produktion mere robust.
Den rette integrationsmodel til den rette kontekst
Der findes ikke én integrationsmodel, der passer til alle AI-løsninger. Valget afhænger af de systemer, data og workflows, der skal forbindes. MCP er ofte det oplagte valg, når eksisterende services og API'er skal gøres tilgængelige for AI-agenter via en standardiseret protokol. CLI-integration er relevant i miljøer, hvor der ikke findes et API-lag, eller hvor direkte adgang til værktøjer, build-pipelines og infrastruktur giver størst værdi. A2A (Agent-to-Agent) er velegnet i multi-agent-miljøer, hvor flere AI-agenter skal samarbejde og koordinere opgaver, mens Spring MCP gør det muligt at integrere AI-agenter effektivt i Java- og Spring Boot-baserede systemer. Vi vælger integrationsmodel ud fra tekniske og forretningsmæssige behov, så løsningen passer til den konkrete kontekst og ikke omvendt.
Sikkerhed som en del af arkitekturen
En agent, der initierer betalinger, opretter ordrer eller ændrer operationelle data, stiller helt andre sikkerhedskrav end en agent, der blot henter information. Verificering af intentioner, transaktionsgrænser, audit trails og fejlhåndtering skal bygges ind på integrationsniveau. I Worldline-projektet var sikkerhed og compliance mellem agent og betalingssystem et centralt arkitekturprincip fra starten.
Fra proof of concept til produktion
De fleste MCP-implementeringer starter som et proof of concept og kommer sjældent længere. Forskellen mellem en fungerende demo og et produktionsklart system er primært arkitektonisk: Hvilke sikkerhedskrav gælder? Hvordan skalerer man til flere agenter? Hvordan sikrer man sporbarhed i workflows? Projektet for vores kunde Brussels Airport resulterede i et arkitektonisk blueprint, der adresserede disse spørgsmål. Worldline viser, hvordan overgangen til produktion kan gennemføres i praksis.
Hvorfor samarbejde med iO?
MCP i produktion – ikke kun i præsentationer
Vi har MCP-løsninger i drift hos Worldline (betalingstjenester) og Etex (ContentHub-integration). Worldline er en af de første globale betalingsudbydere med produktionsklare MCP-servere. Det adskiller os fra leverandører, der taler om MCP, men endnu ikke har implementeret teknologien i drift.
Praktisk erfaring
Vi har erfaring fra både produktionsprojekter og proof-of-concepts inden for MCP, CLI-integration, A2A, Spring MCP og WebMCP. Det gør vores anbefalinger konkrete og erfaringsbaserede. Vi ved, hvilke frameworks der passer til et Java/Spring Boot-miljø, en betalingsudbyder på Google Cloud eller en agentisk platform med flere brands.
Dyb integrationskompetence
AI-agenter er kun så effektive som de systemer, de er forbundet til. Vi har i årevis arbejdet som systemintegrator for kunder som Worldline, Brussels Airport og Etex. Det giver os en dyb forståelse af komplekse forretningssystemer og gør, at vores MCP-løsninger rækker langt ud over demo-API'er.
Fra orkestreringsarkitektur til forretningsværdi
En AI-agent, der kan behandle betalinger uden menneskelig indgriben, er teknisk imponerende. Men den reelle værdi ligger i forretningen: lavere driftsomkostninger, hurtigere transaktionsbehandling og en betalingsinfrastruktur, der er klar til den agentiske handelsæra. Vi hjælper med at omsætte teknologien til forretningsværdi – både for ledelsen og CFO'en.
