Flere og flere spør ikke lenger Google når de leter etter noe. De spør en AI-chatbot, som ChatGPT, Gemini eller Claude. Chatboten leter gjennom nettet, finner noen aktuelle sider, og gir et svar. Frem til nylig har dette svaret vært basert på det AI-en klarer å lese og gjette seg til fra en vanlig nettside, akkurat slik et menneske ville gjort. Det fungerer greit for å lese informasjon. Det fungerer dårligere når AI-en faktisk skal gjøre noe for deg, som å sende en henvendelse.

Det er akkurat dette som er i ferd med å endre seg.

Kort om hva en MCP er

MCP står for Model Context Protocol, og er rett og slett en standardisert måte for en AI å bruke verktøy på. I stedet for at AI-en må gjette seg frem til hvordan noe fungerer, får den en tydelig bruksanvisning: dette verktøyet heter "send en henvendelse", det trenger navn, e-post og en melding, og gir deg beskjed når det er gjort. En MCP er ikke det samme som et vanlig API. Et API er bygget for at utviklere skal koble systemer sammen etter en fast plan de har satt på forhånd. En MCP er bygget for at en AI selv skal forstå og velge riktig verktøy der og da, ut fra hva brukeren faktisk spør om.

Hva er WebMCP

WebMCP tar den samme idéen og flytter den rett inn i nettleseren, på selve nettsiden din. I stedet for at en AI må gjette seg frem til hvordan kontaktskjemaet ditt fungerer ved å lese HTML-koden slik et menneske ville lest siden, kan nettsiden din nå fortelle AI-en nøyaktig hvilke handlinger som er mulige, og hvordan de skal brukes. Ikke bare kan AI-en lese om deg. Den kan handle på dine vegne, med en gang, uten omveier.

Det som gjør dette til noe mer enn en teknisk detalj, er hvor lite som kreves av kunden din for å oppleve det. De trenger ikke laste ned en app, opprette en konto, eller lære seg noe nytt. De fortsetter bare samtalen de allerede er i med AI-en sin. Nettsiden din blir i praksis en dør AI-en kan gå gjennom for å hjelpe brukeren videre, i stedet for en vegg den må klatre over.

Slik ser det ut i praksis

Se for deg at noen trenger en rørlegger. De spør AI-chatboten sin: "Jeg har en lekkasje under kjøkkenvasken, hvem kan hjelpe meg i nærheten?"

AI-en finner flere aktuelle nettsider. De fleste kan den bare lese, akkurat som i dag. Men én av rørleggerne har satt opp WebMCP på siden sin. Den siden gir AI-en betydelig bedre og mer presis informasjon å jobbe med, i tillegg til noe de andre sidene ikke har: et kontaktskjema AI-en faktisk kan bruke selv.

AI-en forteller brukeren at denne rørleggeren virker som et lovende alternativ, og spør om den skal sende en henvendelse på brukerens vegne. Brukeren svarer ja. AI-en skriver selv et utkast med det den vet om problemet, og sender det inn gjennom kontaktskjemaet på rørleggerens side, akkurat slik et menneske ville gjort det manuelt.

Rørleggeren mottar en ferdig, konkret henvendelse på e-post, uten å ha løftet en finger for å skaffe den. Ingen annonser, ingen oppsøkende salg, ingen tapt tid på leads som ikke fører noe sted. Bare en kunde med et reelt behov, som allerede har bestemt seg for å ta kontakt.

Det er dette WebMCP faktisk gjør for en bedrift: det gjør det mulig for AI-agenter å skaffe deg kunder helt automatisk, fordi kontaktskjemaet ditt ikke lenger bare er tilgjengelig for mennesker som klikker seg gjennom, men også for AI-en som allerede har kunden i samtalen.

Ikke bare rørleggere

Rørleggereksempelet er lett å forstå, men det samme mønsteret gjelder uansett hva du driver med. Det handler alltid om å gjøre det AI-en trenger å gjøre for kunden, tilgjengelig som et konkret verktøy på siden din, ikke bare som tekst den må tolke.

En frisørsalong kan la AI-en sjekke ledige timer og booke direkte, i stedet for at kunden må inn på siden og klikke seg gjennom en kalender selv.

En eiendomsmegler kan la AI-en søke gjennom aktive boliger etter kundens kriterier, og sende en visningsforespørsel automatisk når kunden finner noe de liker.

Et advokatfirma kan la AI-en beskrive hvilken type sak brukeren har, og sende inn en strukturert førstehenvendelse til riktig fagområde, i stedet for at brukeren må fylle ut et generisk skjema og håpe det havner riktig sted.

En nettbutikk kan la AI-en sjekke om en vare faktisk er på lager, sammenligne den mot alternativer, og legge den i handlekurven på vegne av kunden.

Fellesnevneren er alltid den samme: AI-en gjør research og tar beslutninger sammen med kunden gjennom hele samtalen, og når kunden er klar til å handle, kan den også utføre selve handlingen, uten å sende kunden ut av samtalen og over til en helt ny nettside de må finne seg til rette på fra scratch.

Google sjekker allerede for dette

Dette er ikke bare noe vi mener er på vei. Google har begynt å bygge støtte for WebMCP rett inn i PageSpeed Insights, det samme analyseverktøyet svært mange virksomheter allerede bruker for å sjekke hvor godt nettsiden deres presterer. Verktøyet ser nå spesifikt etter om en side har registrert WebMCP-verktøy, og om oppsettet er gyldig.

Når noe blir bygget inn i et av de mest brukte analyseverktøyene på nettet, er det sjelden tilfeldig. Det er et tydelig signal om hvilken retning ting beveger seg, selv om de fleste nettsider ennå ikke har tatt det i bruk.

Vi har allerede gjort dette selv

Vi liker ikke å anbefale noe vi ikke har testet på egen kropp. Derfor har vi bygget WebMCP på puzl.no allerede. Nettsiden vår har fire verktøy en AI-agent kan bruke direkte: den kan hente en oppdatert oversikt over tjenestene våre, søke i artiklene våre, søke på tvers av hele siden, og sende en henvendelse til oss, akkurat som i rørlegger-eksempelet over. Det er ikke noe vi har satt opp og latt stå ukontrollert. Hvert verktøy er bygget med samme tankegang som resten av det vi leverer: AI skal styres av faktisk domenekompetanse, ikke bare slippes løs.

WebMCP er fortsatt en helt fersk standard. Så fersk at nesten ingen nettsider i verden har tatt den i bruk ennå. Det gjør det til et sjeldent tilfelle der man faktisk kan ligge foran, ikke bare henge med.

Om noen måneder er dette kanskje standard praksis. I dag er det fortsatt mulig å være blant de første.