AI-verktyget kan arbeta i systemet, inte bara prata om det
Det kan hämta risker, följa upp uppgifter, skapa förbättringar och använda era sidor som kontext i samma arbetsflöde.
Pilot
Ge ChatGPT, Claude eller Copilot tillgång till ert ledningssystem på några minuter.
Ni klistrar in en URL, loggar in med ert AmpliFlow-konto och kan sedan låta AI-verktyget läsa, söka, sammanfatta och arbeta i rätt delar av systemet.
- Ingen lokal installation behövs för att testa i webbläsaren.
- Behörigheter följer användaren, inte ett delat generiskt konto.
- Passar er som vill prova AI-agentläge i verkliga arbetsflöden, inte bara i demoexempel.
Vill du ha den kortaste vägen till MCP, af-cli, llms.txt, tillitsgränser och mänsklig handoff? Börja på /agents/.
Låt AI:n arbeta med verklig data i AmpliFlow
Här ser ni hur ett AI-verktyg hämtar data från AmpliFlow, skapar poster och arbetar steg för steg i samma miljö som teamet redan använder.
AI blir mer användbar när den får arbeta i systemet
Den stora skillnaden är inte bättre formuleringar. Den stora skillnaden är att verktyget kan hämta rätt underlag, följa upp saker och arbeta vidare där jobbet faktiskt sker.
Ni testar i ChatGPT, Claude eller Copilot utan integrationsprojekt
För många räcker det att klistra in en URL, logga in med sitt AmpliFlow-konto och börja med ett tydligt pilotflöde.
Behörigheterna följer användaren
AI-verktyget ser bara det användarens konto redan har rätt att läsa och göra i AmpliFlow.
Vad ni faktiskt kan använda det till
Börja med ett tydligt pilotflöde. Då blir det lättare att se värdet, sätta rätt förväntningar och avgöra var AI-agentläge sparar tid på riktigt.
Få ordning i riskarbetet
Låt AI:n hitta gamla risker, saknade åtgärder och sådant som behöver följas upp innan nästa genomgång.
Fånga förbättringar snabbare
Be den gå igenom öppna avvikelser och förbättringar, sammanfatta läget och föreslå nästa steg.
Driv uppgifter framåt
AI:n kan läsa projektkontext, sammanfatta vad som är sent och logga sitt arbete direkt på uppgifterna.
Förbered ledningens genomgång
Samla mål som inte uppdaterats, öppna aktiviteter och andra signaler som annars tar tid att jaga fram.
Hitta rätt sida och rutin
Låt verktyget söka i sidor och dokument så att svaren bygger på ert faktiska arbetssätt, inte generella antaganden.
Sök tvärs över systemet
MCP ger en gemensam väg in till flera delar av AmpliFlow, så att AI:n får sammanhang innan den börjar arbeta.
MCP är standarden som låter AI-verktyg prata med andra system
I praktiken betyder det att ChatGPT, Claude eller Copilot kan upptäcka vilka funktioner AmpliFlow erbjuder och använda dem direkt, istället för att ni bygger en egen integration per verktyg.
AmpliFlows MCP-server fungerar som en säker bro mellan AI-verktyget och ert konto i AmpliFlow. Verktyget ser vilka funktioner som finns, anropar dem över HTTPS och arbetar med samma rättigheter som användaren redan har.
Det gör att ni kan börja smått, till exempel med riskuppföljning eller dokumentfrågor, utan att först starta ett integrationsprojekt. När pilotflödet fungerar kan ni bygga vidare där det finns verklig nytta.
-
Koppla verktyget
Lägg till AmpliFlows MCP-URL i det AI-verktyg ni redan använder.
-
Logga in med rätt användare
Varje person använder sitt eget AmpliFlow-konto, så att behörigheter och spårbarhet följer med.
-
Börja med ett konkret arbetsflöde
Be verktyget läsa läget, hitta luckor, skapa poster eller sammanfatta status i en verklig uppgift.
Koppla det verktyg ni redan använder
Välj klienten som passar er bäst. För många räcker det att klistra in URL:en nedan och logga in.
claude.ai (i webbläsaren)
- Öppna claude.ai och logga in.
- Klicka på ert namn längst ner till vänster och välj Customize.
- Gå till Connectors och klicka +.
- Välj Add custom connector.
- Klistra in URL:en nedan och spara.
https://mcp.ampliflow.cc/mcpAnthropics guide till connectors ↗
Fungerar på alla planer. Gratisplanen tillåter en connector. Team och Enterprise kräver normalt att en administratör lägger till connectorn först.
Claude Desktop (appen)
- Öppna Claude Desktop.
- Gå till Settings (kugghjulet) > Developer > Edit Config.
- Det öppnar en fil. Klistra in konfigurationen nedan.
- Spara filen och starta om Claude Desktop.
{
"mcpServers": {
"ampliflow": {
"url": "https://mcp.ampliflow.cc/mcp"
}
}
}ChatGPT
Kräver: Pro, Business eller Enterprise (inte Plus eller Free)
- Öppna chatgpt.com och logga in.
- Gå till Settings > Apps > Build your own app.
- Fyll i namn (AmpliFlow) och klistra in URL:en nedan.
- Kryssa i I trust this provider och spara.
Namn: AmpliFlow
URL: https://mcp.ampliflow.cc/mcp/OpenAIs guide till MCP-appar ↗
Custom MCP kräver ChatGPT Pro, Business eller Enterprise. Planerna Plus och Free saknar stöd.
opencode / Cursor
- Öppna er konfigurationsfil för MCP-servrar. Stegen varierar mellan verktygen.
- Lägg till blocket nedan under mcpServers.
- Spara och starta om verktyget.
{
"mcpServers": {
"ampliflow": {
"type": "remote",
"url": "https://mcp.ampliflow.cc/mcp"
}
}
}Microsoft 365 Copilot
Kräver: M365 Copilot-licenstillägg (E3/E5 eller Business Premium)
- Kräver IT-administratör och Copilot Studio.
- Varje användare loggar in med sitt eget AmpliFlow-konto via ett OAuth-flöde i chatten.
- Läs steg-för-steg-guiden nedan.
MCP-servern körs på https://mcp.ampliflow.cc/mcp.
Ni loggar in med er tenant och ert vanliga användarkonto. AI-verktyget ser bara det kontot redan har tillgång till.
Det här är en pilot. Börja med arbetsflöden där ni vill lära er vad som fungerar bra. Använd den inte som ett kritiskt produktionsberoende ännu.
Två vägar in i samma AmpliFlow-data
MCP-servern är enklast när ni vill testa snabbt i befintliga AI-verktyg. af-cli passar bättre när ni behöver mer teknisk kontroll och lokala arbetsflöden.
Välj MCP-servern när ni vill komma igång snabbt
- ni vill testa AI-agentläge i ett verktyg ni redan använder
- ni vill slippa lokal installation på varje dator
- ni vill börja i webbläsaren med ChatGPT, Claude eller Copilot
Välj af-cli när ni behöver mer teknisk kontroll
- ni vill köra lokala arbetsflöden och utvecklarverktyg
- ni behöver bakgrundskörning med af loop
- ni vill bygga mer avancerade agentflöden i kodmiljö
Vill ni testa det på ert eget konto?
Vi visar gärna vilka arbetsflöden som är bäst att börja med, hur behörigheter fungerar och om MCP-servern eller af-cli passar er bäst.