MCP-ИНФРАСТРУКТУРА ДЛЯ ПРОДУКТА

Разработка MCP-сервера под ваш SaaS

Встраиваем Model Context Protocol в архитектуру продукта — агенты получают доступ к вашим данным и API без хаоса интеграций.

Обсудить проект →

Что болит

Почему AI-фичи не доходят до прода

01

Клиенты уже требуют AI

Конкуренты анонсируют встроенных агентов и автоматизацию. Ваша команда ещё согласовывает архитектуру.

02

Эксперименты умерли в staging

Прототип на LLM работал в изоляции. При подключении реальных данных и инструментов — всё сломалось.

03

R&D дорогой и медленный

Нанять ML-команду дорого, аутсорс возвращает MVP без понимания вашего контекста и продуктовой логики.

Решение BASEMIND

MCP-сервер как готовый слой между продуктом и агентами

BASEMIND проектирует и строит MCP-серверы, которые дают агентам структурированный доступ к вашим базам, API и бизнес-логике. Основа — G-Brain, корпоративная AI-память, которая хранит контекст между сессиями и делает многоагентную архитектуру управляемой. Вы получаете готовый модуль — фокус остаётся на продукте.

Нативная интеграция

MCP-сервер подключается к существующим API и базам данных. Архитектуру основного продукта не трогаем.

G-Brain как корпоративная память

Агенты помнят контекст клиента, историю действий и бизнес-правила — между сессиями, пользователями и сервисами.

Многоагентная оркестрация

Вместо монолитного агента — специализированные, которые передают задачи друг другу по протоколу с полным аудит-треком.

Как это работает

От аудита архитектуры до продакшн-деплоя за фиксированные сроки

  1. 01

    Аудит и карта инструментов

    Разбираем ваши API, базы и бизнес-процессы. Определяем, какие инструменты нужны агентам и какие данные они должны видеть.

  2. 02

    Проектирование MCP-схемы

    Описываем инструменты, ресурсы и prompt-шаблоны в протоколе. Согласовываем схему с вашей командой до написания кода.

  3. 03

    Разработка и интеграция

    Строим MCP-сервер с тестовым покрытием. Подключаем G-Brain для персистентной памяти и настраиваем многоагентный оркестратор.

  4. 04

    Деплой и передача команде

    Выкатываем в вашу инфраструктуру, пишем документацию и проводим onboarding для разработчиков продукта.

Ожидаемый эффект

Что меняется после запуска MCP-сервера

-60%

Время интеграции новых AI-инструментов в продукт

×4

Скорость вывода AI-фич по сравнению с in-house R&D

6 нед.

Типичный срок от брифа до продакшн-деплоя MCP-сервера

0

Изменений в архитектуре вашего основного продукта

Частые вопросы

Что обычно спрашивают

Что такое MCP-сервер и зачем он нужен продуктовой компании?

Model Context Protocol — открытый стандарт от Anthropic, который позволяет AI-агентам безопасно обращаться к инструментам и данным. Для продукта это означает: агенты работают с вашими реальными данными без риска утечки и без самодельных интеграций.

Мы уже используем OpenAI Function Calling. Зачем переходить на MCP?

Function Calling — решение одного провайдера для одной модели. MCP — провайдеро-нейтральный протокол: один сервер работает с Claude, GPT, Gemini и локальными моделями. Вы перестаёте зависеть от конкретного LLM-вендора.

Сколько стоит разработка MCP-сервера?

Стоимость зависит от числа инструментов, сложности интеграций и необходимости подключения G-Brain. Оставьте заявку — рассчитаем смету после брифа, без общих цифр из воздуха.

Вы работаете с нашей инфраструктурой или переписываете с нуля?

Работаем поверх вашей инфраструктуры. MCP-сервер — отдельный слой, который подключается к существующим API и базам. Основной продукт не переписываем.

Что такое G-Brain и нужен ли он нам?

G-Brain — корпоративная AI-память BASEMIND: хранит контекст между сессиями агентов, пользователями и сервисами. Если агентам нужно помнить историю клиента или корпоративные правила — G-Brain делает это надёжно и без утечек.

Обсудим архитектуру вашего MCP-сервера

Пришлите описание продукта и задач, которые должны решать агенты. Ответим с оценкой сроков и структурой решения.

Обсудить проект →