Integracja z serwerem MCP

Pełna kontrola nad integracją AI. Model Context Protocol (MCP) pozwala udostępnić własne narzędzia, prompty i zasoby bezpośrednio asystentowi AI. Twój serwer MCP definiuje, jakie akcje może wykonywać AI i do jakich danych ma dostęp - dając Ci pełną elastyczność nad integracją.

Pełna kontrolaWłasne narzędziaTwój serwer
Definicja narzędzia
{
"name": "create_booking",
"description": "Create a new taxi booking",
"inputSchema": {
"type": "object",
"properties": { ... }
}
}
Odpowiedź narzędzia
{
"content": [{
"type": "text",
"text": "Booking #12345 created"
}]
}

Narzędzia

MCP

Narzędzia są głównym sposobem, w jaki Twój serwer MCP rozszerza możliwości asystenta AI. Każde narzędzie reprezentuje akcję, którą AI może wykonać - od zapytań do bazy danych po tworzenie rezerwacji czy wysyłanie powiadomień. AI decyduje kiedy i jak używać tych narzędzi na podstawie kontekstu rozmowy.

Własne akcje

Zdefiniuj dowolną potrzebną akcję - sprawdź dostępność pojazdów, zwaliduj adresy, oblicz opłaty, zarządzaj rezerwacjami. Twoje narzędzia, Twoja logika biznesowa, Twoje zasady.

Typowane parametry

Każde narzędzie deklaruje swój schemat wejściowy. AI rozumie, jakie parametry są wymagane, ich typy i jak je naturalnie zbierać z rozmowy.

Bogate odpowiedzi

Zwracaj strukturyzowane dane, które AI może interpretować i prezentować użytkownikom. Zawierają stany sukcesu/błędu, wiadomości i wszystkie potrzebne dane biznesowe.

Przykład: Narzędzie rezerwacji taksówki

Schemat wejściowy narzędzia
{
"type": "object",
"properties": {
"pickup": { "type": "string" },
"destination": { "type": "string" },
"time": { "type": "string" }
},
"required": ["pickup"]
}
Wynik wywołania narzędzia
{
"content": [{
"type": "text",
"text": "Booking created.\nID: 12345\nETA: 8 min"
}]
}

Prompty

MCP

Prompty to szablony wielokrotnego użytku, które kierują zachowaniem AI w określonych scenariuszach. Zdefiniuj, jak AI powinno obsługiwać typowe sytuacje - witanie powracających klientów, wyjaśnianie cen czy obsługa reklamacji. Prompty zapewniają spójne, wysokiej jakości odpowiedzi zgodne z Twoją marką.

Szablony rozmów

Twórz szablony dla typowych scenariuszy. AI używa ich jako przewodników, zachowując naturalny przebieg rozmowy i dostosowując się do konkretnych sytuacji.

Dynamiczne argumenty

Prompty mogą przyjmować argumenty, aby dostosować swoje zachowanie. Przekaż nazwy klientów, szczegóły rezerwacji lub dowolny kontekst potrzebny do konkretnej interakcji.

Głos marki

Zdefiniuj styl komunikacji Twojej firmy. Czy formalny czy przyjazny, techniczny czy prosty - zapewnij, że AI konsekwentnie reprezentuje Twoją markę.

Przykład: Prompt powitania

Definicja prompta
{
"name": "greet_customer",
"description": "Greet returning customer",
"arguments": [{
"name": "customerName",
"required": true
}]
}
Wiadomość prompta
{
"messages": [{
"role": "user",
"content": {
"type": "text",
"text": "Welcome back, John!"
}
}]
}

Zasoby

MCP

Zasoby zapewniają AI dostęp do Twoich danych. Udostępnij profile klientów, historię rezerwacji, informacje o cenach lub inne dane potrzebne AI do skutecznej pomocy klientom. Zasoby są tylko do odczytu i mogą być aktualizowane w czasie rzeczywistym wraz ze zmianami Twoich danych.

Dane klientów

Daj AI dostęp do profili klientów, preferencji i historii. Umożliw spersonalizowaną obsługę bez ujawniania całej bazy danych.

Informacje biznesowe

Udostępnij tabele cen, obszary obsługi, godziny pracy i zasady. AI może dokładnie odpowiadać na pytania, używając Twoich rzeczywistych danych.

Aktualizacje w czasie rzeczywistym

Zasoby odzwierciedlają Twoje aktualne dane. Gdy zmienia się dostępność pojazdów lub aktualizują ceny, AI natychmiast ma dostęp do najnowszych informacji.

Przykład: Zasób klienta

Lista zasobów
{
"resources": [{
"uri": "customer://1234",
"name": "Customer Profile",
"mimeType": "application/json"
}]
}
Zawartość zasobu
{
"contents": [{
"uri": "customer://1234",
"text": "{\"name\": \"John\", ...}"
}]
}

Rozpoczęcie pracy

Konfiguracja

Konfiguracja serwera MCP jest prosta. Zaimplementuj protokół MCP, zdefiniuj swoje narzędzia, prompty i zasoby, a następnie podaj nam endpoint swojego serwera. My zajmujemy się połączeniem i udostępniamy Twoje możliwości asystentowi AI.

Implementacja protokołu

MCP używa JSON-RPC 2.0 przez różne transporty. SDK są dostępne dla TypeScript, Python i innych języków, aby uprościć implementację.

Konfiguracja serwera

Podaj endpoint swojego serwera MCP w panelu. Ustanawiamy bezpieczne połączenie i odkrywamy dostępne narzędzia, prompty i zasoby.

Testowanie i monitoring

Testuj swoją integrację w naszym środowisku sandbox. Monitoruj wywołania narzędzi i odpowiedzi w czasie rzeczywistym przez panel.

Programiści
Dołącz do naszej społeczności, aby otrzymywać cotygodniowe aktualizacje i wyjątkowe prezenty w każdy piątek.
Taxi Copilot
© 2026 Taxi Copilot. Wszelkie prawa zastrzeżone.