Vad är MCP – och varför är det relevant för CRM 2026?
MCP (Model Context Protocol) är ett öppet protokoll som ska göra det enklare för AI-assistenter att koppla upp sig mot externa system och verktyg – till exempel ett CRM – på ett mer standardiserat sätt. Tanken är att slippa specialbyggda integrationer för varje AI och varje system.
Hur fungerar MCP i praktiken när man kopplar AI till ett CRM?
I korthet finns två delar:
MCP-klient: AI-appen/assistenten (t.ex. en chatt eller agent).
MCP-server: “bryggan” som exponerar vad AI:n får läsa och göra i ett system (t.ex. CRM-data, skapa uppgifter, hämta kundhistorik).
Det som gör MCP intressant är att samma “språk” kan användas mot många verktyg, vilket kan minska integrationskaoset över tid.
Vilka CRM-scenarier kan MCP möjliggöra (i teorin)?
Om ett CRM har MCP-stöd kan en AI-assistent i bästa fall hjälpa till med vardagsuppgifter som:
sammanfatta möten och samtal till CRM-noteringar
föreslå nästa bästa uppföljning baserat på historik
svara på frågor som “vilka affärer står still?” eller “vilka kunder har vi inte följt upp?”
skapa aktiviteter och påminnelser utan att du klickar runt
Samtidigt är det viktigt att skilja på möjlighet och mognad: att det går att koppla ihop betyder inte automatiskt att det blir bra i verkligheten.
Vilka är de största fördelarna med MCP för småföretag?
1) Mindre admin – mer tid till sälj
Om AI kan hjälpa till att hålla CRM uppdaterat (sammanfattningar, uppgifter, uppföljning) blir tröskeln lägre för små team.
2) Standardisering kan sänka integrationskostnaden
MCP är tänkt som en gemensam standard för att koppla AI till verktyg. I teorin innebär det snabbare anslutning till nya system och mindre “specialbyggen”.
3) Bättre kontext i svaren
När AI får (kontrollerad) åtkomst till CRM-kontext kan svar och förslag bli mer relevanta än generiska “AI-tips”.
Vilka nackdelar och risker behöver du ta på allvar?
1) Behörigheter och datakontroll
Om AI-assistenten får för bred åtkomst kan fel person få fel info – eller så kan data exponeras på sätt man inte tänkt. Det kräver tydlig rollstyrning och loggning.
2) Prompt injection och “tool poisoning”
När AI kan använda verktyg ökar attackytan. Det har lyfts risker där instruktioner kan gömmas i verktygsmetadata eller i data som AI:n läser, vilket kan påverka agentens beteende.
3) Kvalitet: AI kan sammanfatta fel
Även med rätt data kan AI dra fel slutsatser. Därför behöver kritiska moment (offerter, villkor, löften) alltid ha mänsklig kontroll.
Prognoser för 2026: vad är rimligt att förvänta sig?
Här är tre försiktiga, men realistiska “predictions”:
Prognos 1: MCP blir vanligare i stora ekosystem
Att GitHub Copilot har dokumenterat MCP-stöd är ett tecken på att standarden får fäste i utvecklar- och verktygsvärlden.
Prognos 2: Säkerhet blir ett köpkrav – inte en eftertanke
När fler kopplar affärssystem till AI kommer krav på behörigheter, granskning och loggning öka. Det blir sannolikt en konkurrensfaktor snarare än “nice to have”.
Prognos 3: Största nyttan för småföretag blir vardagsautomation
Inte “magiska strategier”, utan enkla vinster: uppföljningar, sammanfattningar, prioritering och renare CRM-hygien.
Hur utvärderar småföretag MCP/AI-koppling utan att chansa?
Gör en liten pilot i 2–4 veckor:
Välj en uppgift (t.ex. “skapa uppföljning efter möten”)
Ge minimala behörigheter
Ha manuell granskning i början
Mät effekt: sparad tid, fler uppföljningar, bättre pipeline
På så sätt får du fakta istället för hype.
Var står CRMdata i det här?
CRMdata har inte MCP idag. Samtidigt följer vi utvecklingen noga och utforskar hur ett framtida MCP-stöd skulle kunna göra AI-kopplingar till CRM mer standardiserade. Vår ambition är att kunna testa och stegvis närma oss ett första lanseringssteg under 2026 – men riktning, omfattning och tidplan beror på vad vi lär oss i utvecklingen och vilka säkerhetskrav som behöver uppfyllas.
Under tiden ligger vårt fokus på att hjälpa små svenska B2B-företag att få struktur i prospektering och uppföljning med företagsdata direkt i systemet. Läs mer om CRMdata som CRM för småföretag och vilka verktyg som går att koppla via våra integrationer.
Var läser jag mer om MCP från källan?
Vill du läsa specifikationen direkt är den bästa startpunkten MCP-specifikationen på modelcontextprotocol.io.
