Asystent staje się znacznie bardziej przydatny, gdy może wyszukać dane klienta, sprawdzić status zamówienia albo otworzyć właściwy dokument.
Budujemy takie połączenia przez API, istniejące integracje i, tam gdzie to pasuje, przez Model Context Protocol (MCP), z wyraźnymi granicami tego, co każde połączenie może odczytać lub zmienić.
Co dostarczamy
- Projekt integracji i modelu dostępu
- Budowa serwerów MCP
- Własne narzędzia API dla asystentów
- Połączenia z CRM-ami, bazami danych i repozytoriami dokumentów
- Dostęp tylko do odczytu i kontrolowane operacje zapisu
- Uwierzytelnianie i uprawnienia
- Logowanie użycia i aktywności
- Dokumentacja integracji
Technologia i wdrożenie
MCP to otwarty protokół, który daje zgodnym aplikacjom AI jednolity sposób dostępu do zatwierdzonych narzędzi i źródeł danych. Zamiast budować osobną integrację dla każdego asystenta i każdego działania, system udostępnia się raz przez serwer MCP. Serwer deklaruje, co oferuje (wyszukać klienta, odczytać fakturę, utworzyć szkic). Sam protokół daje tylko interfejs; uwierzytelnianie, autoryzację i zakres uprawnień projektujemy i egzekwujemy osobno.
To protokół, a nie efekt biznesowy. Opłaca się, gdy kilka narzędzi AI potrzebuje tych samych systemów albo gdy zespół pracuje w kliencie AI, który go obsługuje. Dla jednego asystenta z dwoma zapytaniami prostsza jest bezpośrednia integracja przez API.
W obu przypadkach obowiązują te same zasady: uwierzytelnianie dla każdego użytkownika, domyślnie tylko odczyt, ograniczone i logowane operacje zapisu, a wszystko, co pochodzi z zewnętrznych treści, traktujemy jako niezaufane.
Przykładowe zastosowanie
Scenariusz poglądowy, nie opis zrealizowanego projektu.
Wewnętrzny asystent pobiera status zamówienia klienta z zatwierdzonego systemu, sprawdza informacje o usłudze i przygotowuje odpowiedź.