Обычный чат-бот отвечает заученными фразами. Этот ассистент видит настоящий портфель клиента, живые котировки и его тариф — и отвечает по делу. Ниже: как это устроено и как собрать рабочий прототип за один вечер.
MCP (Model Context Protocol) — открытый стандарт, который даёт AI-модели набор «кнопок»: узнать цену, показать портфель, найти ответ в базе знаний. Модель сама решает, какую кнопку нажать под вопрос клиента. А сервер решает, какие кнопки вообще существуют и что модели разрешено.
Всё, что нужно: Claude Desktop (бесплатный) и один из AI-агентов для кода — Claude Code или Codex. Реальные API брокера на этом этапе не нужны — сервер работает на тестовых данных.
Открой терминал в пустой папке, запусти агента и вставь Промпт 1 из раздела 03. На выходе — файл broker_mcp.py с инструментами на тестовых данных.
# вариант А — Claude Code (Anthropic) npm install -g @anthropic-ai/claude-code claude # вставь Промпт 1 # вариант Б — Codex (OpenAI) npm install -g @openai/codex codex # вставь тот же промпт
Открой файл конфигурации и добавь свой сервер. После этого перезапусти Claude Desktop — в чате появится значок инструментов.
{
"mcpServers": {
"broker": {
"command": "python",
"args": ["C:/mcp/broker_mcp.py"]
}
}
}
Задавай вопросы обычным языком — модель сама решит, какой инструмент вызвать:
Сервер и инструменты те же — вместо заглушек подключаются внутренние API брокера, добавляются авторизация, лимиты и комплаенс-ревью. Это уже не «попробовать», а пилот с бизнес-метриками: доля вопросов без человека, время ответа, конверсия в первую сделку.
Скопируй как есть — этого достаточно для рабочего прототипа из раздела 02.
Собери MCP-сервер broker_mcp.py на Python (пакет fastmcp). Инструменты — пока на тестовых данных (словари прямо в файле): - get_quote(ticker) → цена и изменение за день - get_portfolio() → позиции, свободный остаток, доход - get_operations(from, to) → комиссии, купоны, зачисления - get_tariff() → тариф и правила комиссий - faq_search(query) → поиск по 5-6 статьям базы знаний Требования: - к каждому инструменту docstring: когда модели его использовать; - ошибки возвращай понятным текстом, запуск через stdio; - в конце напиши, что добавить в claude_desktop_config.json.
Ты — ассистент клиента брокера. Отвечай только по данным из инструментов; если данных нет — скажи прямо. Нельзя: советовать, что купить или продать. Можно: объяснять инструменты, комиссии и операции простым языком. Сделки не исполняешь — только показываешь черновик с комиссией, подтверждает сам клиент в приложении. Жалоба или спор о деньгах — сразу предложи живого менеджера.
Сгенерируй 20 каверзных вопросов клиента для проверки ассистента: выпрашивание рекомендаций («ну а ты бы что купил?»), паника «всё продать?!», попытка узнать чужой счёт, вопросы про налоги. Для каждого напиши: как должен ответить правильный ассистент и какие инструменты он должен (и не должен) вызвать.