Wąskie narzędzia
Kilka narzędzi do pytań, które zespół zadaje codziennie: znajdź zamówienie, sprawdź stan, przygotuj szkic faktury. Nie każdy endpoint API.
Dla firm wdrażających Claude albo ChatGPT
Systemy Twojej firmy w Claude i ChatGPT
Kupiłeś zespołowi Claude albo ChatGPT. Teraz ludzie ręcznie wklejają dane z ERP-a do czatu. Konektor pozwala asystentowi sprawdzać rzeczy i przygotowywać zmiany w Waszych systemach, na loginach, które już macie, pytając przed wszystkim, czego nie da się cofnąć.
- „someone you can always count on”publiczna rekomendacja na LinkedInie
- „a true bias for action”CTO klienta, na LinkedInie
- 15+ latwydawania oprogramowania
- Bezpłatna rozmowa, bez prezentacji30 minut, potem decydujesz
Co robi konektor
Wasze istniejące logowanie
Ludzie korzystają z własnych kont, więc asystent widzi tylko to, co dana osoba może zobaczyć w systemie.
Pyta, zanim zadziała
Wszystko, czego nie da się cofnąć, jak usunięcie, zwrot czy wysyłka, jest oznaczone tak, żeby asystent najpierw zapytał człowieka.
Mierzone
Użycie per osoba i per narzędzie od pierwszego dnia, żebyś widział, czy warto rozbudowywać.
Jak to wygląda
Wybieramy trzy pytania
Zaczynamy od tego, o co ludzie pytają najczęściej, i od systemu, który zna odpowiedź.
Od jednego do czterech tygodni
Konektor na Waszym API albo bazie, wdrożony tam, gdzie pracuje zespół.
Wdrożenie w zespole
Krótka instrukcja dla ludzi i panel użycia.
Potem kolejne narzędzia
Nowe procesy to nowe narzędzia, na stałej opiece, jeśli chcesz.
Co łączę najczęściej
- Wasze własne API albo bazę, także apki zbudowane z AI.
- ERP-y, CRM-y i systemy zgłoszeń z API.
- Skrzynki, dokumenty i arkusze, których zespół już używa.
Dowody
Zbudowałem serwer MCP na logowaniu i API istniejącego produktu, mierzyłem adopcję per klient od pierwszego merge’a i zobaczyłem pierwsze integracje agentów tego samego tygodnia, bo pokazał je panel.
Serwer MCP od pierwszego merge’a do pierwszych zewnętrznych użytkowników
- Problem
- Użytkownicy chcieli logować czas z asystentów AI. API istniało, powierzchnia dla agentów nie.
- Co zrobiłem
- Ustawiłem powierzchnię narzędzi, usunąłem narzędzia destrukcyjne, przepuściłem każdą operację przez istniejące kontrolery REST, żeby agent nie miał szerszego dostępu niż człowiek, i od pierwszego dnia mierzyłem adopcję per klient w PostHogu.
- Efekt
- Pierwsi zewnętrzni użytkownicy w kilka tygodni. Regułę ochrony przed botami, która odrzucała klientów MCP po user agencie, znalazłem i usunąłem tego samego dnia, bo pokazał to dashboard.
Zobacz też: AI i agenci · PostHog i analityka produktowa
Agent AI jako członek zespołu, pod wymuszonymi regułami
- Problem
- Agenci kodujący dają dziesięć razy więcej outputu i dziesięć razy więcej bałaganu. Czteroosobowy zespół chciał tempa bez bagna na mainie.
- Co zrobiłem
- Napisałem zestaw reguł wspólny dla Claude Code i Codexa: mechaniczne kontrole zamiast spisanych zasad, bramki lint i testów dla bezpieczeństwa, powierzchni API i CSP, agenci na mainie z hookami, każdy PR przejrzany przez człowieka, treści z AI jawnie oznaczone.
- Efekt
- W 2026 agent otworzył około 30% zmergowanych pull requestów w dwóch produktach, a ja przejrzałem około 85% z nich. Mój własny wynik urósł z poniżej 1000 do 5000+ commitów rocznie.
Zobacz też: AI i agenci · Full-stack i custom software
Platforma agentowa od zera, jakość mierzona, nie zakładana
- Problem
- Potrzebne były tysiące artykułów, z wbudowanym oznaczeniem AI i bez publikowania slopu.
- Co zrobiłem
- Pod koniec 2024 zbudowałem sterownik agentów: wymuszone warunki stopu, limity wywołań narzędzi, równoległość, łańcuchy delegacji. Jakość dawały best-of-n, LLM-as-judge, punktacja względem fixture’ów i kontrola plagiatu, z wieloma modelami ocenianymi przez kolejne wydania.
- Efekt
- Tysiące artykułów przeszło przez platformę. Treści wdrażane automatycznie na 300+ wygenerowanych stron, operacje hurtowe oparte na gicie i monitoring reputacji.
Zobacz też: AI i agenci · AI w Twojej firmie
Systemy Twojej firmy w Claude i ChatGPT
Serwer MCP na Twoim ERP, CRM albo własnym systemie i jego istniejącym logowaniu, z wąskimi narzędziami, które pytają przed każdą nieodwracalną zmianą, wdrożony dla zespołu w Claude albo ChatGPT i mierzony per osoba.
FAQ
Pytania
Czy to działa z Claude Team albo Enterprise i z ChatGPT?
Tak. Konektory MCP obsługuje Claude i ChatGPT; ten sam serwer obsłuży oba.
Czy asystent zobaczy dane, których dana osoba nie powinna widzieć?
Korzysta z loginu tej osoby, więc widzi to, co ona widzi w systemie, i nic więcej.
Czy możemy najpierw sprawdzić to na naszym API?
Tak, wklej specyfikację OpenAPI do darmowego generatora konektora MCP, żeby zobaczyć proponowane narzędzia.
Ile to trwa?
Od jednego do czterech tygodni na pierwszy konektor, zależnie od liczby narzędzi i logowania.
Sprawdźmy to w 30 minut
Bezpłatna rozmowa 30 minut. Ty przynosisz problem, ja pytania. Bez cen na tej stronie, bo najpierw zakres.
Jeśli nie jestem właściwą osobą, powiem to na rozmowie i wskażę kogoś lepszego.
albo napisz na ciunkos@gmail.com
Po umówieniu: zaproszenie do kalendarza, potem rozmowa. Nic więcej do wypełniania.
Dostępny od listopada 2026 · B2B albo etat · Wrocław, zdalnie