Wszystkie case studies
05 — Doświadczenie · administracja publiczna · kod niepubliczny
Serwer MCP z bezpiecznikami — LLM bezpiecznie zapisuje w systemie wewnętrznym
Serwer MCP, przez który asystent AI rejestruje pracę w wewnętrznym systemie ewidencji: tryb dry-run, dwuetapowe potwierdzenia i walidacja przed zapisem.
Problem
Rejestrowanie pracy w wewnętrznym systemie zadań wymagało ręcznego klikania. Danie modelowi językowemu prawa zapisu w systemie produkcyjnym to jednak ryzyko: wymyślone identyfikatory, przypadkowe usunięcia.
Co zbudowałem
- Serwer MCP w Pythonie z około 20 narzędziami: obsługa zadań, słowniki, statystyki, szablony.
- Logowanie przez Keycloak (OIDC).
- Tryb dry-run dla wszystkich operacji zapisu i dwuetapowe potwierdzenie usunięć.
- Walidacja danych przed zapisem względem buforowanych słowników — model nie zapisze wartości, której nie ma w systemie.
- Ustrukturyzowane kody błędów, na podstawie których model może zdecydować o kolejnym kroku.
- Działa z Claude Desktop, Cursorem, Cline i n8n.
Efekt
- Rejestracja pracy z poziomu agenta, zaraz po zakończeniu zadania.
- Brak zapisów z wymyślonymi wartościami dzięki walidacji przed zapisem.
Masz podobny problem?
Opisz swój proces — odpowiem, czy i jak da się go rozwiązać.