Разработка MCP-сервера для вашего бизнеса
Готовим вашу инфраструктуру к эре ИИ-агентов — упаковываем API ваших сервисов по стандарту MCP, чтобы любой ИИ-агент мог с ними работать через единый защищённый шлюз.
Какую задачу решаем
ИИ-агенты множатся, но инфраструктура для них не готова — 90% российских сервисов не имеют MCP-интеграции.
Для каждого агента пришлось бы писать отдельный кастомный коннектор — это дорого и не масштабируется.
Закрытые API (1С, Битрикс24, МИС, Yclients) не имеют стандартного интерфейса для ИИ-агентов.
Прямое подключение агента к API без шлюза — риски безопасности, нет аудита, нет ролевой модели.
Что входит в работу
Аудит API и проектирование MCP-сервера
Анализируем ваши API (REST, GraphQL, gRPC), определяем набор Tools, Resources и Prompts. Проектируем схему вызовов и ролевую модель.
Реализация MCP-сервера (Python/TypeScript)
Пишем сервер на FastMCP (Python) или @modelcontextprotocol/sdk (TypeScript). Транспорт: HTTP + SSE или Streamable HTTP. Поддержка JSON-RPC 2.0.
Enterprise-слой безопасности
Ролевая модель (RBAC) — даже если ваш API её не имеет. Авторизация OAuth 2.1 для публичных сервисов, mTLS/API-ключи для on-premise.
Аудит-лог и rate limiting
Неизменяемый лог: кто, когда, что запросил. Квоты и rate-limiting per user. Защита от злоупотреблений сотрудниками и агентами.
Маскирование ПДн (ФЗ-152)
Автоматическое маскирование персональных данных при передаче агенту. ФИО → ID, телефоны → хеши. Соответствие ФЗ-152.
Тестирование с ИИ-агентами
Подключаем Claude, GPT, локальные LLM (Qwen, DeepSeek) и прогоняем end-to-end сценарии. Готовые примеры вызовов Tools в документации.
Деплой и документация
Docker-контейнер, docker-compose, README по запуску. Спецификация Tools/Resources/Prompts. Примеры вызовов. Передаём Git-репозиторий.
Артефакты на выходе
Стек и технологии
Стек подбирается под задачу и инфраструктуру заказчика. Если у вас уже есть предпочтения по технологиям или ограничения (например, корпоративный стандарт) — обсуждаем на созвоне и адаптируем.
Как мы работаем
Аудит и проектирование
Анализируем ваши API, определяем набор Tools (что можно делать) и Resources (что можно читать). Проектируем ролевую модель и схему аудита. Готовим документацию спецификации MCP-сервера.
Реализация и тесты
Пишем MCP-сервер на Python или TypeScript. Подключаем enterprise-слой: RBAC, аудит-лог, rate-limiting, маскирование ПДн. Тестируем с реальными ИИ-агентами (Claude, GPT, локальные LLM).
Деплой и передача
Упаковываем в Docker, деплоим в ваш контур (on-premise или облако). Передаём Git-репозиторий, README, спецификацию. Проводим созвон-передачу с командой — показываем, как подключать агентов.
Цена и варианты
Базовый пакет
стандартСрок: 5–10 рабочих дней
Расширенный пакет
рекомендуемСрок: 5–10 рабочих дней + доп. работы
Что влияет на итоговую цену
- Количество API-эндпоинтов (5/15/30+)
- Сложность авторизации (OAuth 2.1 / mTLS / SSO)
- Ролевая модель (1 роль / 3-5 ролей / сложная иерархия)
- On-premise развёртывание (Docker / K8s)
- Интеграция с audit-логом заказчика (ELK / Loki)
- Локализация под отрасль (медицина/ритейл/финансы — свои требования)
Финальная цена согласовывается на техническом созвоне после получения ТЗ. Никаких скрытых платежей — все доплаты фиксируются в договоре.
Частые вопросы
Готовы начать?
Оставьте заявку на услугу «Разработка MCP-сервера для вашего бизнеса». Архитектор свяжется для уточнения деталей и согласования стека.
Связанные услуги
AI-чатбот на базе ваших документов (облачный)
Чат-бот для сайта / ТГ, обученный на FAQ / прайсах / регламентах компании. Без on-premise, через API.
REST API для мобильного приложения или партнёров
Проектирование и разработка API: авторизация, эндпоинты, документация (Swagger). Для стартапов без бэкендера.
Интеграция CRM + мессенджеры + телефония
Связываем amoCRM / Bitrix24 с WhatsApp / Telegram / IP-телефонией. Лиды падают в CRM автоматически, уведомления в ТГ.