Комментарии 11
Выглядит интересно, вечная проблема в долгой обработке лидов, теперь хоть понятно с чего начать. У нас менеджеры тоже по полчаса каждый лид обрабатывают, а потом удивляются что клиенты уходят. Давно хотел что-то с этим сделать но не знал как подступиться, думал придется нанимать целую команду разработчиков. А тут код простой, можно самому попробовать для начала.
Могу порекомендовать вам сделать, ваши тестовые MCP сервер и агент, на cloud.ru. Там можно получить начальный грант для ознакомления, получить готовые примеры кода протокола и в пару кликов развернуть собственное решение. Так же имеется возможность использовать RAG для дообучения LLM на своих данных, например базе знаний или базе клиентов.
ROI 340% и -83% времени — это именно те цифры, которые заставляют оторваться от рутины и прочитать статью до конца. Мы как раз считаем потери от долгой обработки лидов и смотрим на дорогие CRM с "искусственным интеллектом". А тут оказывается, что можно не покупать слона, а буквально за две недели собрать точечное решение, которое закроет главную боль. История про то, как менеджер из 5 минут делает за 10 секунд — это же мечта! Спасибо, что показали не просто технологию, а готовый бизнес-кейс с понятной экономикой.
Очень чётко и по делу раскрыта тема интеграции Claude через MCP Protocol. Понравилось, что автор не только объясняет теорию, но и показывает реальные шаги внедрения в CRM - от архитектуры до практических примеров. Для тех, кто раньше не работал с MCP, материал вообще находка: процесс разбирается последовательно, понятно, без лишней воды.Особенно ценным показался блок про грамотную организацию взаимодействия между моделью и внутренними сервисами CRM - именно такие нюансы обычно нигде не описывают, а здесь всё разложили по этапам. После прочтения появилось ощущение, что интеграция действительно реальна в рамках пары недель, если следовать инструкции.Спасибо автору - материал помогает сэкономить время и избежать типичных ошибок при подключении ИИ к рабочим системам. Хотелось бы видеть больше подобных разборов!
Статья полезная, на работе решаем похожую задачу, хотим завести AI ассистента для менеджеров. А вообще насколько стабильно работает связка Claude + MCP в продакшене, имею ввиду не срывается логика вызовов, когда запрос становится сложным? Мы пока тестировали только интеграцию через OpenAI API, но MCP выглядит универсальнее
За цифры по ROI отдельное спасибо
Связка AI agent + MCP можно расширить благодаря протоколу Agent2Agent. Таким образом цепочка может становится довольно сложной. Принцип единственной ответственности агента сохраняется. Архитектура остается чистой. Попробую описать в следующих статьях-туториалах.
Отличная статья! Очень информативно и глубоко раскрыта тема - видно что автор в теме и умеет объяснять просто. От идеи протокола МСР protocol до кода и практики Интеграции. Особенно как связали с CRM и AI моделью - все без лишней воды. Подход реально впечатляет с экономией времени и ресурса. Спасибо автору за такой кейс-разбор!
Какая оживлённая и насыщенная ветка комментариев!

MCP Protocol: Как подключить Claude AI к вашей CRM за 2 недели