KARAT MCP

AI tak nemusí pracovat jen s tím, co jí člověk ručně vloží do chatu. Přes KARAT MCP může podle konkrétního scénáře získat potřebný kontext z ERP, využít zpřístupněnou funkci a pokračovat dalším krokem procesu.

MCP není chatbot uvnitř KARATu. Je to standardizované rozhraní mezi IS KARAT a externími AI aplikacemi.

KARAT MCP v kostce

• AI nástroje mohou využít data a funkce IS KARAT v rozsahu daném konkrétním scénářem a nastavením přístupu.
• KARAT lze zapojit do širších AI workflow a agentních procesů.
• Řešení není vázané na jeden konkrétní AI model nebo platformu.
• MCP lze využít také pro práci s datovým modelem a dokumentací.
• Konkrétní rozsah se řídí konfigurací a nastavením daného řešení.

Co je KARAT MCP?

KARAT MCP propojuje externí AI svět s informačním systémem KARAT. Externí AI nástroj nebo agent může přes standardizované rozhraní využít informace a funkce ERP jako jeden ze zdrojů potřebných pro splnění úkolu.

Základem je Model Context Protocol (MCP), otevřený standard pro propojení AI aplikací s externími systémy, daty a nástroji. Více o standardu najdete v oficiální dokumentaci Model Context Protocol.

Co může AI přes KARAT MCP využít?

ERP už nemusí být konečná stanice. Může být součást celého AI procesu.

Největší přínos MCP vzniká ve chvíli, kdy úkol začíná mimo ERP a v KARATu potřebuje jen část informací nebo funkcí.

Příklad: zákazník se ptá na projekt

1. Přijde e-mail s dotazem na konkrétní projekt nebo dodávku.
2. AI agent vyhodnotí obsah zprávy.
3. Přes KARAT MCP získá z ERP potřebné informace o projektu a souvisejících evidencích.
4. Navrhne další postup a připraví podklady.
5. Podle nastavení procesu může zapsat informace do CRM, spustit workflow nebo vše předat odpovědnému pracovníkovi ke kontrole.

Výsledek: člověk nemusí ručně přepínat mezi e-mailem, ERP, CRM a dalšími systémy jen proto, aby poskládal potřebný kontext.

Kde může KARAT MCP pomoci?

• Zákaznické dotazy: dohledání aktuálního stavu zakázky, projektu nebo dodávky.
• Příprava nabídky: využití kontextu o zákazníkovi, obchodních podmínkách a dalších dostupných podkladech.
• Rutinní administrativa: kontroly, porovnávání dat, přepisování údajů nebo další opakující se činnosti.
• CRM a workflow: zápis výsledků, vytvoření navazujícího úkolu nebo spuštění další části procesu.
• Správa a vývoj: práce s datovým modelem a podpora při customizaci řešení.
• Dokumentace: rychlejší hledání odpovědí nad standardní i zákaznickou dokumentací.

Tři směry KARAT MCP

Aktivní ovládání klienta

AI může pomáhat s rutinními činnostmi v uživatelském prostředí IS KARAT. Uživatel zadá úkol a podle procesu výsledek zkontroluje nebo schválí.

Přístup k datovému modelu

AI může využít znalost datových struktur při orientaci v řešení, customizaci a přípravě konkrétních změn.

Inteligentní práce s dokumentací

Místo ručního procházení dokumentace může AI dohledat relevantní informace, propojit souvislosti a z dostupného kontextu sestavit odpověď na konkrétní otázku. Uživatel tak nemusí sám skládat odpověď z jednotlivých nalezených částí.

KARAT MCP vyvíjí stejný tým, který vyvíjí IS KARAT

KARAT MCP nevzniká jako externí vrstva postavená nad ERP. Je vyvíjeno přímo v návaznosti na IS KARAT a se znalostí jeho datového modelu, funkcí, vazeb mezi agendami i technologického vývoje. Tým, který rozvíjí ERP, tak současně ví, jak na jeho data a funkce bezpečně a smysluplně navázat pomocí AI.

• Znalost systému zevnitř: MCP vychází z reálné architektury, datových vazeb a funkcí IS KARAT. Není potřeba zpětně odhadovat, jak jednotlivé části systému fungují.
• Návaznost na standard i customizaci: při práci s dokumentací, datovými strukturami a funkcemi lze zohlednit také konkrétní zákaznické řešení.
• Vývoj společně s IS KARAT: nové moduly, funkce a změny datového modelu mohou být promítnuty také do dalšího rozvoje MCP. Nejde o externí integraci, kterou je potřeba dodatečně přizpůsobovat změnám ERP.
• Jedno technologické řešení: ERP a jeho AI rozhraní nevznikají odděleně. To omezuje riziko nekompatibility a vytváří lepší podmínky pro dlouhodobý rozvoj automatizací a AI agentů.
• Otevřenost: firma není odkázaná na jediný AI model nebo jednu platformu.

Vyberte si AI podle úkolu. KARAT zůstává stejný.

Jednou z hlavních výhod Model Context Protocol je oddělení ERP systému od konkrétní AI aplikace. Pokud nástroj podporuje MCP a splňuje požadavky konkrétního nasazení, může využít schopnosti zpřístupněné KARAT MCP.

Firma tak může vybírat vhodnou AI technologii podle scénáře, požadovaného výkonu, bezpečnostních pravidel, umístění dat nebo nákladů.

KARAT MCP vs. AskLLM: jaký je rozdíl?

Bezpečnost řídí IS KARAT

KARAT MCP není přímá cesta AI k databázi bez kontroly ERP. Rozsah dostupných dat a funkcí se řídí technologiemi IS KARAT a konfigurací konkrétního MCP scénáře. Bezpečnostní logika tak nezůstává pouze na straně externího AI nástroje, ale je součástí prostředí, které zná pravidla a strukturu ERP.

• Řízený přístup: IS KARAT určuje, jaká data a funkce jsou v daném scénáři pro AI dostupné.
• Kontrola na straně ERP: přístup není ponechán pouze externímu AI nástroji. Pravidla přístupu jsou součástí technologického řešení IS KARAT.
• Lidská kontrola: u důležitých kroků může zůstat součástí procesu ověření nebo schválení odpovědnou osobou.
• Volba AI technologie: firma může při návrhu řešení zohlednit požadavky na bezpečnost, umístění dat, výkon, dostupnost i náklady.
• Odolnost procesu: kritický firemní proces by neměl zkolabovat pouze proto, že je zvolená AI služba dočasně nedostupná.

Pro koho je KARAT MCP?

Pro firmy, které chtějí, aby AI nebyla izolovaným chatbotem vedle ERP, ale součástí skutečných firemních procesů.

• pro firmy využívající IS KARAT, které chtějí zapojit AI asistenty a agenty,
• pro procesy probíhající napříč ERP, CRM, e-mailem, dokumenty a dalšími systémy,
• pro správce a vývojáře pracující s datovým modelem a customizací,
• pro organizace, které chtějí zpřístupnit dokumentaci a znalosti přirozenějším způsobem.

Odborný garant obsahu: Robert Blaha

Senior konzultant IS KARAT a specialista na AI, BPM, DMS a automatizaci procesů. Ve své práci se zaměřuje na praktické využití umělé inteligence v ERP a na propojování dat, dokumentů a firemních procesů. O AI, automatizaci a rozvoji podnikových systémů také pravidelně publikuje odborné články.