Услуги сайта
Вопрос клиента → запрос к сайту → актуальная услуга, описание и цена → ответ пользователю.
MCP-сервер связывает ИИ с сайтом, CRM, базой знаний, каталогом или внутренней системой. Вместо отдельной выгрузки данных ИИ может получать актуальную информацию непосредственно из рабочего источника.
Например, найти услугу и её текущую цену, получить информацию о заказе, найти документ или создать заявку. Какие данные и действия доступны, определяется при настройке сервера.
MCP (Model Context Protocol) — протокол для подключения ИИ к внешним данным и функциям. Он даёт единый способ предоставить модели доступ к сайту, CRM и другим системам без отдельной интеграции каждого сценария с конкретным AI-клиентом.
Начинаем с практической задачи: какие данные нужны ИИ, где они хранятся и что он должен уметь с ними делать.
Услуги, цены, страницы, статьи, FAQ и другие данные непосредственно из системы управления сайтом.
Клиенты, сделки, задачи и статусы. ИИ может находить нужную информацию и выполнять предусмотренные сценарием действия.
Документы, инструкции, регламенты и внутренние материалы компании для поиска и ответов на вопросы.
Товары, услуги, характеристики, тарифы и остатки без постоянного копирования данных в отдельную систему.
Получение статуса, поиск связанных данных, создание обращения или запуск следующего шага рабочего процесса.
Подключаем существующие сервисы и API компании к общему интерфейсу для работы с ИИ.
Показатели, статистика и результаты расчётов из рабочих систем компании по запросу пользователя или агента.
Создание заявки, постановка задачи, запуск расчёта, изменение статуса и другие заранее разрешённые операции.
Вопрос клиента → запрос к сайту → актуальная услуга, описание и цена → ответ пользователю.
Запрос менеджера → поиск клиента → получение сделок и задач → краткая сводка или разрешённое действие.
Вопрос сотрудника → поиск по доступным источникам → нужный документ или данные → ответ со ссылкой на источник.
Диалог с ИИ → сбор необходимых данных → подтверждение → создание заявки → номер и статус обращения.
Стоимость зависит от числа подключаемых систем, объёма доступных данных и действий, качества существующих API и требований к доступу. Серверы, лицензии и платные внешние API рассчитываются отдельно.
MCP не требует перестраивать работающие сервисы. Если у сайта, CRM или внутренней системы уже есть API, используем его и добавляем интерфейс, через который с данными и функциями сможет работать ИИ.
MCP-сервер может получать информацию непосредственно из CMS, CRM или другой рабочей системы. Если цена, статус заказа или описание услуги изменились в источнике, ИИ получает уже обновлённые данные.
Не нужно отдельно обновлять копию каталога или базы специально для AI-систем.
ИИ не получает прямой доступ ко всей базе или внутренней системе. MCP-сервер определяет, какие данные и действия доступны в конкретном сценарии.
На noviKEY работает собственный MCP-сервер. Через него AI-системы могут получать публичную информацию сайта в структурированном виде вместо разбора страниц как обычного HTML.
Мы используем этот проект как рабочий пример интеграции MCP с существующим сайтом и постепенно расширяем доступный набор данных и функций.
MCP-сервер связывает AI-систему с внешними данными и функциями. Через него ИИ может получить информацию с сайта, найти документ, запросить данные из CRM или выполнить предусмотренное сценарием действие.
MCP нужен, когда ИИ должен работать не только со знаниями модели, но и с актуальными данными компании: услугами, ценами, документами, заказами, CRM или внутренними сервисами. Через тот же интерфейс можно предоставить и разрешённые рабочие действия.
Да. Если данные уже находятся в CMS, базе сайта, CRM или другой системе, MCP-сервер может работать с существующей инфраструктурой. Полностью переделывать сайт для этого обычно не требуется.
Да. Через MCP можно создавать заявки и задачи, запускать расчёты, получать статусы или выполнять другие предусмотренные бизнес-процессом операции. Конкретный набор возможностей определяется при проектировании.
MCP-сервер предоставляет только те данные и функции, которые нужны конкретному сценарию. Для внутренних систем можно использовать авторизацию, права доступа, подтверждение важных операций и журналирование действий.
Стоимость зависит от числа подключаемых систем, объёма данных и функций, качества существующих API, требований к авторизации и сложности действий, которые должен выполнять сервер.
Опишите, какие данные должен получать AI-клиент,
из каких систем они берутся
и какие действия ему нужно разрешить.