החלקים
הלקוח נמצא באפליקציית ה-AI, והשרת חושף כלים (פעולות כמו חיפוש הזמנה), משאבי נתונים ותבניות פרומפט. הוא רץ באופן מקומי או מרוחק דרך HTTP; בשרתים מרוחקים, המפרט מגדיר הרשאה מבוססת OAuth.
שירות של Nexura Digital
פיתוח שרת MCP מותאם, לחיבור עוזרי AI למערכות שלכם
הצוות שלכם כבר משתמש בעוזרי AI, אבל עדיין מעתיק נתונים ביד. עם שרת MCP, העוזר מחפש דברים או פועל במערכות שלכם, בהרשאות שאתם מחליטים עליהן.
שרת MCP הוא מחבר שמעמיד כלים ונתונים מהמערכות שלכם, כמו ה-CRM או ה-ERP, לרשותם של עוזרים שתומכים ב-Model Context Protocol, כמו Claude או ChatGPT. אנחנו בונים אותו לחברות שרוצות להשתמש ב-AI על הנתונים שלהן, עם הרשאות מינימליות ויומן של כל פעולה. מתחילים בניסיון של 7 ימים: שרת לקריאה בלבד על מערכת אחת.
מה זה MCP, ומה אנחנו בונים
Model Context Protocol הוא פרוטוקול פתוח שמגדיר איך עוזרי AI מתחברים לכלים ולמקורות מידע חיצוניים. שרת אחד עובד עם לקוחות תואמים שונים.
מה אנחנו מפתחים
- שרתים מותאמים שנבנים עם ה-SDK הרשמיים ב-TypeScript או ב-Python
- כלים מעל ה-CRM, ה-ERP, מסד הנתונים או מערכת תמיכה שלכם
- תהליכי n8n שמפורסמים ככלי MCP
הרשאות ואבטחה
הרשאות מינימליות
כל כלי עושה דבר אחד. אנחנו מתחילים בקריאה בלבד, עם משתמשי מסד נתונים או מפתחות API מוגבלים, ובמידת האפשר כל אדם נכנס עם החשבון שלו, כך שהעוזר פועל בהרשאות שלו ולא בהרשאות מנהל.
אישור ורישום
לקוחות תואמים מבקשים בדרך כלל אישור לפני הרצת כלי, ובנוסף אנחנו מתכננים כל פעולה שיש לה השלכות כטיוטה או מאחורי אישור מפורש. כל קריאה נרשמת: מי, איזה כלי, עם איזה קלט ועם איזו תוצאה.
סיכונים שאנחנו מתמודדים איתם
- הזרקת פרומפט מתוך מיילים או מסמכים: אף הגנה אינה מושלמת, ולכן אנחנו מגבילים מה כל כלי יכול לעשות
- סודות שנשמרים מחוץ להישג ידו של המודל
- בדיקה של שרתי MCP של צד שלישי לפני התקנה
איך אנחנו בונים
מהמקרה לשימוש ועד הפריסה
- מקרי שימוש ומטריצת הרשאות: כלי, נתונים, גישה ואישור
- פיתוח ובדיקה עם MCP Inspector בסביבת בדיקה
- בדיקות אבטחה, כולל הזרקת פרומפט
- פריסה וסקירת יומן בתקופת השימוש הראשונה
מתי שרת MCP הגיוני
מתאים
הצוות שלכם משתמש ב-Claude, ב-ChatGPT או בעוזר תואם אחר מדי יום, למערכות שלכם יש API או מסד נתונים נגיש, ואתם רוצים מחבר אחד לשימוש חוזר במקום פתרון עוקף לכל כלי.
לא מתאים
- התהליך לא משתנה לעולם: תהליך n8n או אינטגרציית API פשוטים יותר
- הספק כבר מציע מחבר רשמי שמכסה את הצרכים שלכם
- העוזר או התוכנית שלכם לא תומכים בכך; אנחנו בודקים את זה קודם
תוצרים
מה לוקחים איתכם
- קוד השרת במאגר שאתם הבעלים שלו
- קטלוג כלים עם תיאורים וסכמות קלט
- מטריצת הרשאות ומסמך אבטחה
- פריסה דרך HTTPS עם רישום קריאות
- מדריך חיבור ללקוחות של הצוות שלכם
ניסיון של 7 ימים: שרת לקריאה בלבד
קודם גישה לקריאה
צעד ראשון מציאותי: שניים או שלושה כלי חיפוש על מערכת אחת, למשל איתור לקוחות או בדיקת סטטוס הזמנה, מחוברים לעוזר של הצוות ורושמים כל קריאה. אנחנו מאמתים אותם בשאלות אמיתיות לפני שדנים בפעולות כתיבה. ההיקף, התאריכים והתנאים מוסכמים בכתב מראש.
FAQ
שאלות נפוצות
האם זה עובד באותה צורה עם ChatGPT ועם Claude?
הפרוטוקול זהה, אבל כל עוזר משלב אותו בדרך שלו, והזמינות תלויה באפליקציה, בגרסה ובתוכנית שלכם. חלקם תומכים בשרתים מקומיים, אחרים רק בשרתים מרוחקים. לפני הבנייה אנחנו בודקים בדיוק מה ההגדרה של הצוות שלכם מאפשרת, כדי לא לפתח משהו שאי אפשר לחבר.
האם ה-AI יכול למחוק או לשנות נתונים בטעות?
רק אם השרת חושף כלי שמאפשר זאת. לכן מתחילים בקריאה בלבד, ושומרים על כל פעולה מאוחרת צרה: יוצרים טיוטה ולא שולחים, מעדכנים שדה מסוים ולא כל טבלה. פעולות רגישות דורשות אישור מפורש, וכל דבר נרשם, כך שאפשר לבדוק או לבטל אותו.
במה שרת MCP שונה מאינטגרציית API?
אינטגרציית API מעבירה נתונים בין מערכות באופן אוטומטי, באותה צורה בכל פעם. שרת MCP מציע כלים לעוזר AI, שמחליט מתי להשתמש בהם לפי השיחה. לעיתים משלבים השניים: האינטגרציה שומרת את הנתונים עדכניים, ושרת ה-MCP מאפשר לשאול עליהם או לפעול בהם בשפה רגילה.
איפה השרת רץ?
שרת מקומי רץ על המחשב של כל משתמש, ומתאים לבדיקות או לשימוש אישי. לצוות, הבחירה הנפוצה היא שרת מרוחק דרך HTTPS בתשתית שלכם או על שמכם, שאתם משלמים עליו ישירות. הקוד, פרטי ההתחברות והיומנים נשארים בשליטתכם.
יצירת קשר
איזה מידע אתם מדביקים היום ביד לעוזר ה-AI שלכם?
ספרו לנו באיזה עוזר הצוות משתמש ואיזו מערכת תרצו לחבר. נשיב בכתב עם הצעה להתחלה בקריאה בלבד.