# Tomasz Steć — AI automation, agents & MCP, full-stack Next.js / NestJS

> Tomasz Steć — AI process automation (n8n + LLMs), AI agents and MCP servers, RAG, full-stack apps in Next.js and NestJS, and AI training for institutions and teams.

Tomasz Steć — automatyzacje procesów z AI (n8n + LLM), agenci AI i serwery MCP, RAG, aplikacje full-stack w Next.js i NestJS oraz szkolenia AI dla instytucji i zespołów.

The site is bilingual: Polish at https://tomaszstec.me/pl (default) and English at https://tomaszstec.me/en.
A read-only MCP server (Streamable HTTP) is available at https://tomaszstec.me/api/mcp with tools: get_profile, list_services, list_case_studies, get_case_study, get_contact.
Contact: tomeczekstecc@gmail.com or the form at https://tomaszstec.me/en#contact.

## Pages

- [Home (English)](https://tomaszstec.me/en): services, case studies, way of working, stack, about, contact
- [Strona główna (polski)](https://tomaszstec.me/pl): usługi, case studies, sposób pracy, stack, o mnie, kontakt

## Case studies (polski)

- [Agent, który pracuje, gdy ja śpię](https://tomaszstec.me/pl/cases/telegram-agent): Osobisty system agentów AI sterowany z Telegrama: codzienny raport ofert, powiadomienia z dłuższej pracy i autorskie skille agentów.
- [Prywatna chmura pod AI i automatyzacje](https://tomaszstec.me/pl/cases/private-ai-cloud): Własna infrastruktura on-premise: wirtualizacja, reverse proxy z TLS, dostęp z zewnątrz bez otwierania portów, n8n, baza wektorowa, monitoring i kopie zapasowe.
- [Mikroserwis poczty dla usług i agentów AI](https://tomaszstec.me/pl/cases/mail-microservice): Jedno API HTTP do wysyłki maili dla wszystkich usług i agentów: osobny klucz dla każdej usługi, pełny ślad wysyłek w PostgreSQL i panel z logowaniem przez GitHub.
- [Z jednego zdania do gotowego PDF — mały model decyzyjny zamiast LLM](https://tomaszstec.me/pl/cases/sentence-to-pdf): Wypełnianie formularza na podstawie jednego zdania po polsku: mały lokalny model decyzyjny rozstrzyga zamknięte pytania, walidacja domenowa, PDF ze wzoru DOCX. Projekt w trakcie.
- [Serwer MCP z bezpiecznikami — LLM bezpiecznie zapisuje w systemie wewnętrznym](https://tomaszstec.me/pl/cases/mcp-guardrails): Serwer MCP, przez który asystent AI rejestruje pracę w wewnętrznym systemie ewidencji: tryb dry-run, dwuetapowe potwierdzenia i walidacja przed zapisem.
- [Asystent RAG nad dokumentami](https://tomaszstec.me/pl/cases/document-rag): Proof of concept asystenta, który odpowiada na pytania na podstawie dziesiątek dokumentów PDF: wyszukiwanie wektorowe, modele chmurowe i lokalne, czat ze streamingiem.
- [Rozmowa z bazą danych po polsku — Text-to-SQL ze streamingiem](https://tomaszstec.me/pl/cases/text-to-sql): Usługa, która zamienia pytanie w języku naturalnym na zapytanie SQL, wykonuje je i strumieniuje odpowiedź w formacie zgodnym z Vercel AI SDK.

## Case studies (English)

- [An agent that works while I sleep](https://tomaszstec.me/en/cases/telegram-agent): A personal AI agent system driven from Telegram: a daily job-offer digest, notifications from long-running work and custom agent skills.
- [A private cloud for AI and automation](https://tomaszstec.me/en/cases/private-ai-cloud): Own on-premise infrastructure: virtualisation, a TLS reverse proxy, external access without open ports, n8n, a vector database, monitoring and backups.
- [A mail microservice for services and AI agents](https://tomaszstec.me/en/cases/mail-microservice): One HTTP API for sending email from every service and agent: a separate key per service, a full delivery trail in PostgreSQL and a dashboard with GitHub sign-in.
- [From one sentence to a finished PDF — a small decision model instead of an LLM](https://tomaszstec.me/en/cases/sentence-to-pdf): Filling in a form from a single Polish sentence: a small local decision model answers closed questions, domain validation, a PDF from a DOCX template. Work in progress.
- [An MCP server with guardrails — an LLM writing safely to an internal system](https://tomaszstec.me/en/cases/mcp-guardrails): An MCP server that lets an AI assistant log work in an internal tracking system: dry-run mode, two-step confirmations and validation before every write.
- [A RAG assistant over documents](https://tomaszstec.me/en/cases/document-rag): A proof of concept of an assistant that answers questions from dozens of PDF documents: vector search, cloud and local models, streaming chat.
- [Talking to a database in plain language — streaming Text-to-SQL](https://tomaszstec.me/en/cases/text-to-sql): A service that turns a natural-language question into an SQL query, runs it and streams the answer in a format compatible with the Vercel AI SDK.

## Optional

- [Full content](https://tomaszstec.me/llms-full.txt): profile and every case study in both languages, as markdown
- [GitHub](https://github.com/tomeczekstecc)