DDreamLab
MCP-серверы · Нетания, Израиль

Разработка MCP-сервера в Израиле: Claude и ChatGPT в ваших системах — по вашим правилам

Ваша команда уже пользуется ИИ-ассистентами, но они не видят ни CRM, ни календаря, ни заказов — и сотрудники вставляют в чат выгрузки из Excel. Мы разрабатываем MCP-сервер, который даёт Claude, ChatGPT и другим ИИ-ассистентам ограниченный доступ к вашим системам, где каждое действие попадает в журнал: они читают только то, что разрешено пользователю, и ничего не меняют без подтверждения.

  • Разработка в Нетании и сопровождение после запуска
  • По умолчанию только чтение, изменения — после подтверждения
  • Проверяем в тех ИИ-приложениях, которыми пользуется ваша команда
Коротко

Что такое MCP-сервер и что мы разрабатываем?

MCP-сервер — это коннектор на основе Model Context Protocol, открытого стандарта, через который ИИ-ассистенты вроде Claude и ChatGPT пользуются инструментами и данными других систем. Мы разрабатываем MCP-серверы для бизнеса и софтверных компаний в Израиле: ваша CRM, система записи, база данных или SaaS-продукт превращаются в набор узких инструментов — со входом через OAuth, режимом «только чтение» по умолчанию, подтверждением перед любым изменением и журналом каждого вызова.

Знакомо?

С чего обычно начинается разговор об MCP

  • Списки клиентов уже вставляют в окно чата

    Кто-то выгружает заказы за месяц в Excel и загружает файл в личный аккаунт ChatGPT — «просто быстро посмотреть итоги». Вы не знаете, какие данные ушли из компании, а завтра ответ уже построен на устаревшем файле.

  • Клиенты спрашивают, работает ли ваш продукт с Claude

    Если у вас SaaS, этот вопрос всё чаще звучит на продажах и в поддержке. Без коннектора клиенты копируют данные из вашего продукта в свой ИИ-инструмент, и продукт становится местом, откуда выгружают, а не где работают.

  • Отдельная интеграция под каждый ИИ-инструмент

    Своё действие для ChatGPT, отдельный плагин для другого ассистента, скрипт для редактора кода разработчиков — каждый описывает один и тот же API по-своему и ломается в своё время. С MCP один сервер обслуживает все ИИ-приложения, которые поддерживают стандарт.

  • Единственный ключ — админский

    У API вашей системы один всемогущий токен. Отдать его ИИ-ассистенту — значит разрешить ему читать карточку любого клиента и, теоретически, удалить её. На такое никто не подпишется, и ИИ так и остаётся без доступа.

Как это работает

Как мы разрабатываем MCP-сервер

  1. Начинаем с вопросов, а не с кода

    Собираем вопросы и действия, которые действительно нужны вашей команде или клиентам: «кто не оплатил в этом месяце?», «что свободно в четверг?», «создать задачу на перезвон». Если у вашей системы уже есть официальный MCP-сервер, который это закрывает, скажем прямо и поможем настроить его вместо разработки нового.

  2. Проектируем узкие инструменты

    Каждый вопрос становится инструментом с понятным названием, описанием и параметрами, который возвращает только нужные для ответа поля. Каждый инструмент помечен как чтение или запись, и мы вместе решаем, какие операции записи вообще будут.

  3. Настраиваем доступ

    Пользователи входят через OAuth под своими аккаунтами, а сервер применяет права, которые у них уже есть в системе. Области доступа (scopes), лимиты запросов и журнал входят в первую версию, а не откладываются «на потом».

  4. Разрабатываем и разворачиваем

    Удалённый MCP-сервер в вашем облаке или у нас, подключённый к API или базе данных через отдельную учётную запись с минимальными правами. Секреты и ключи остаются на сервере.

  5. Тестируем в настоящих ИИ-приложениях

    Проверяем каждый инструмент в Claude, ChatGPT и других ИИ-приложениях вашей команды на реальных вопросах на иврите, русском и английском — включая размытые формулировки, опечатки и запросы, в которых сервер должен отказать.

  6. Запускаем и сопровождаем

    Команда получает короткую инструкцию по подключению. Мы следим за журналом, уточняем описания инструментов, если ИИ выбирает не тот, и обновляем сервер вслед за изменениями протокола и ИИ-приложений.

Что вы получите

Что вы получаете

  • Карта инструментов: что каждый читает или меняет и кому он доступен
  • Удалённый MCP-сервер с исходным кодом — в вашем облаке или у нас
  • Вход через OAuth, области доступа и права пользователей, совпадающие с правами в вашей системе
  • Подтверждение для каждой операции записи, а для действий, которые должны оставаться ручными, инструмента просто нет
  • Журнал всех вызовов, лимиты запросов и оповещения
  • Тестирование в ваших ИИ-приложениях и инструкция по подключению для команды или клиентов — на иврите, русском или английском
  • Сопровождение после запуска, когда меняются протокол и ИИ-приложения
Примеры применения

Как это выглядит на практике

  • Израильский SaaS добавляет кнопку «Подключить к Claude и ChatGPT»

    Компания продаёт систему управления для студий и фитнес-залов и хочет, чтобы клиенты спрашивали своего ИИ-ассистента о расписании и выручке. Строим публичный MCP-сервер с OAuth: каждый клиент входит под своим аккаунтом и видит только данные своего бизнеса. Инструменты записи выключены, пока команда продукта не решит иначе.

  • Импортёр перестаёт выгружать Excel на каждый вопрос

    Владелец компании по импорту и дистрибуции хочет спросить «кто из клиентов заказал в этом квартале меньше, чем в прошлом?», не дожидаясь отчёта. Инструменты только для чтения поверх базы заказов отвечают по живым данным. Владелец спрашивает по-русски и получает ответ по-русски, хотя клиенты в системе записаны на иврите.

  • Офис-менеджер назначает встречи прямо из ИИ-ассистента

    В адвокатской или бухгалтерской конторе ассистент проверяет свободные окна в календаре и карточку клиента в CRM и предлагает время. Бронирование окна — это запись, поэтому пользователь видит, что именно будет создано, и подтверждает до того, как что-то изменится.

  • Разработчики дают ассистенту по коду нужный контекст

    Команда продукта подключает Claude Code или Cursor к внутренней документации API, к тестовой базе данных в режиме только чтения и к свежим логам ошибок. Разработчики получают ответы с опорой на свою систему, а боевые данные остаются вне досягаемости.

Подробнее

Как контролируется доступ

MCP-сервер безопасен ровно настолько, насколько продумана его архитектура, поэтому сначала мы проектируем доступ и только потом добавляем инструменты. Правила живут в самом сервере, а не в промпте: промпт ИИ может понять неверно, а посторонний — попытаться обойти.

  • Вход через OAuth: каждый пользователь подключается под своим аккаунтом, никакого общего мастер-ключа внутри ИИ-приложения
  • Области доступа и минимальные права: каждый инструмент получает только то, что нужно для его задачи, и через ИИ пользователь не увидит больше, чем видит в самой системе
  • По умолчанию только чтение: инструменты записи добавляются по одному и осознанно
  • Подтверждение человеком для любой записи: пользователь видит точное изменение до того, как оно произойдёт, а сообщения клиентам, возвраты и удаления остаются вне ИИ или требуют второго подтверждения в вашей системе
  • Лимиты частоты и объёма на пользователя и на инструмент — выкачать через чат всю базу клиентов не получится
  • Журнал: кто вызвал какой инструмент, когда, с какими параметрами и что получил в ответ — без паролей и ключей в записях
  • Текст из ваших данных — заметки о клиентах, письма — считается недоверенным: в нём могут оказаться инструкции, адресованные ИИ
  • Отозвать доступ у одного пользователя или у всего сервера можно в одном месте
Подробнее

А нужен ли вам MCP-сервер?

MCP подходит, когда люди уже работают в ИИ-ассистенте и им нужно, чтобы он дотягивался до ваших систем. Для других задач есть решения проще — и мы скажем об этом на первом же звонке.

  • У вашего SaaS-инструмента уже есть официальный MCP-сервер: подключаем, настраиваем права — разрабатывать нечего
  • Двум системам нужно обмениваться данными без ИИ посередине: это интеграция через API или автоматизация
  • Клиентам нужны ответы на сайте или в WhatsApp: это чат-бот, а не MCP-сервер
  • Задача должна выполняться сама каждый день, без запроса: это ИИ-агент, который может использовать MCP-сервер «под капотом»
  • Команда хочет задавать вопросы по своим данным или клиенты хотят видеть ваш продукт внутри своего ИИ-ассистента: вот здесь MCP на своём месте
Простой первый шаг

Напишите, в какой системе вы работаете (или пришлите ссылку на документацию её API), и пять вопросов, которые команда хотела бы ей задавать. В ответ пришлём черновой список инструментов MCP и то, что разрешено каждому из них.

Интеграции

ИИ-приложения и системы, которые мы подключаем

Все интеграции
  • Claude
  • ChatGPT
  • Claude Code
  • Cursor
  • VS Code
  • REST API
  • PostgreSQL
  • Firebase / Firestore
  • Google Sheets
  • Google Calendar
  • n8n

Если у системы есть API, её почти всегда можно подключить. Если нет — скажем об этом сразу.

Процесс

Как проходит проект

Одни и те же четыре шага — будь то бот, интеграция или целая система.

  1. Короткий созвон

    Вы рассказываете, что тормозит работу и как всё устроено сейчас. Мы задаём вопросы — и если подойдёт готовый сервис, так и скажем.

    С вашей стороныОписать задачу своими словами

  2. Предложение в письменном виде

    Объём, этапы и оценка стоимости письменно, включая то, кому принадлежат код, аккаунты и данные.

    С вашей стороныПрочитать, задать вопросы, решить

  3. Разработка по этапам

    Работающие части вы видите рано и проверяете на реальных случаях. Ваши замечания сразу идут в следующий этап.

    С вашей стороныПроверять и давать обратную связь

  4. Запуск и сопровождение

    Запускаем, смотрим, как система ведёт себя в реальной работе, и остаёмся на связи для исправлений и доработок.

    С вашей стороныПользоваться и говорить, что улучшить

Стоимость и сроки

От чего зависят стоимость и сроки

  • Сколько нужно инструментов и сколько из них меняют данные, а не только читают
  • В каком состоянии система: документированный API, только база данных или пока нет способа подключиться
  • Кто подключается: ваша команда или множество клиентов через публичный сервер с раздельными аккаунтами и данными
  • Какие ИИ-приложения нужно поддержать и протестировать
  • Насколько чувствительны данные: персональные данные требуют проверки на приватность и аккуратного журналирования
  • Где будет работать сервер и какую нагрузку он должен выдерживать
  • Какой уровень сопровождения нужен после запуска

Разработка — разовая стоимость, эксплуатация — это хостинг и сопровождение. Сам ИИ обычно работает в подписке Claude или ChatGPT каждого пользователя, так что отдельной платы за модель за каждое сообщение с вашей стороны, как правило, нет. Стоимость и сроки оценим письменно после короткого звонка: звоните или пишите в WhatsApp — 050-854-2579.

Доверие

Права, приватность, доступность

  • Код и данные

    Права на код и данные согласуются письменно до начала работы: кому принадлежат исходный код, аккаунты и информация — прописано в договоре, а не выясняется в конце.

  • Приватность с самого начала

    Строим с учётом израильского закона о защите частной жизни и поправки 13: собираем только нужное, храним секреты на сервере и заранее договариваемся, где лежат данные.

  • Доступность в основе

    Интерфейсы создаются с учётом стандарта IS 5568 и WCAG AA: управление с клавиатуры, контраст, подписи для экранных чтецов и вёрстка справа налево.

Вопросы и ответы

Вопросы о MCP-серверах

Что такое MCP и чем он отличается от нашего обычного API?

MCP (Model Context Protocol) — открытый стандарт подключения ИИ-ассистентов к инструментам и данным. Ваш API рассчитан на программы, которые заранее знают, что вызывать. MCP-сервер работает поверх него и описывает небольшой набор инструментов словами, понятными языковой модели, чтобы ассистент сам выбрал подходящий под вопрос пользователя. Обычно остаются оба: API — для систем, MCP — для ИИ-ассистентов.

Какие ИИ-инструменты могут подключиться к нашему MCP-серверу?

К удалённым MCP-серверам умеют подключаться Claude и ChatGPT, а также многие инструменты разработчика — Claude Code, Cursor, VS Code. Поддержка отличается от приложения к приложению и от тарифа к тарифу: где-то собственные коннекторы доступны только на определённых планах или после включения администратором, где-то иначе устроены операции записи. Мы проверяем это по инструментам, которыми реально пользуется ваша команда, ещё до начала работ — и тестируем в каждом из них.

Что будет, если ИИ неправильно поймёт вопрос или выберет не тот инструмент?

Такое бывает: модель может неверно истолковать размытый вопрос или вызвать инструмент с неправильным фильтром. Поэтому ограничения живут в сервере, а не в модели. Инструменты по умолчанию только читают, любое изменение требует подтверждения пользователя, а у ИИ никогда нет прав больше, чем у человека, который с ним работает. В журнале виден каждый вызов, поэтому легко найти, где случилась ошибка, и уточнить описание инструмента.

Куда уходят наши данные и кому принадлежит сервер?

Данные остаются в ваших системах. Сервер отдаёт только то, что запросил инструмент, а ответ проходит через ИИ-провайдера, с которым работает пользователь, — поэтому вместе разбираем его бизнес-условия по хранению данных и обучению моделей. Если затронуты персональные данные, проектируем с учётом израильского Закона о защите частной жизни и Поправки 13. Права на код, аккаунты и ключи фиксируем письменно до старта.

Справится ли MCP-сервер с ивритом и русским?

Да, если правильно построить инструменты. Спрашивать можно на иврите, русском или английском — современные модели хорошо справляются со всеми тремя. Сложность в данных: клиент, записанный как «כהן», не найдётся по запросу «Коэн», если инструмент для этого не приспособлен. Мы проектируем поиск с учётом разных написаний и до запуска тестируем его на ваших реальных записях, включая имена и адреса на смеси языков.

Сколько стоит MCP-сервер и сколько времени занимает разработка?

Это зависит в основном от числа инструментов, доли операций записи, состояния вашего API и того, для кого сервер: для вашей команды или для множества клиентов. Быстрее всего начать с первой версии с несколькими инструментами только для чтения и добавлять новые по мере использования. После запуска мы сопровождаем сервер, потому что ИИ-приложения и протокол продолжают меняться. Письменную оценку вы получите после короткого звонка.

Следующий шаг

К какой системе вашему ИИ-ассистенту нужен доступ?

Напишите в WhatsApp или оставьте заявку: в какой системе вы работаете и что хотели бы у неё спрашивать. Честно скажем, нужен ли здесь MCP или хватит готового коннектора либо простой интеграции.

Напишите, в какой системе вы работаете (или пришлите ссылку на документацию её API), и пять вопросов, которые команда хотела бы ей задавать. В ответ пришлём черновой список инструментов MCP и то, что разрешено каждому из них.

Удобнее поговорить? Звоните050-854-2579