/ AI
Umetna inteligenca, vpeta v vaš sistem — ne pripeta nanj.
Vgrajujemo LLM asistente, MCP strežnike in agentno avtomatizacijo neposredno v vaše obstoječe procese. Brez ločenega »AI orodja« ob strani — asistent vidi vaše podatke in zna izvajati dejanja.
AI integracije
Velik jezikovni model (LLM) sam po sebi zna govoriti, ne pa tudi delati v vašem sistemu. Mi ga povežemo z vašimi podatki in funkcijami: asistent bere iz baze, kliče vaše API-je in vrača preverljive rezultate — ne ugiba.
Tipično to pomeni asistenta v aplikaciji, ki odgovarja iz vaših dokumentov (RAG), izvaja opravila prek klicanja funkcij in si zapomni kontekst med sejami. Izberemo pravi model za nalogo in proračun za tokene.
- LLM asistenti, vpeti v podatkovni model od prvega dne
- RAG — odgovori iz vaših dokumentov in baze
- Function calling — asistent izvaja dejanja, ne le svetuje
- Usmerjanje med modeli in spomin med sejami
LLM · RAG · function calling · MCP · usmerjanje modelov
MCP in agentna avtomatizacija
Model Context Protocol (MCP) je odprt standard, prek katerega AI agenti kličejo orodja in berejo podatke na enoten način. Zgradimo vam MCP strežnik, ki vaš sistem izpostavi kot nabor varnih, nadzorovanih orodij.
Za večje naloge orkestriramo več agentov hkrati — z reševanjem konfliktov, vrstnim redom nalog in popolnim dnevnikom. Isti pristop poganja avtonomne razvojne, testne in operativne cikle. Produktizirano skozi AIIOtalk.
- MCP strežniki po meri za vaše sisteme
- Orkestracija več agentov (DAG, reševanje konfliktov, federacija)
- Avtonomni dev / test / ops cikli
- Bearer-zaščiteni admin agenti za upravljanje vsebine
MCP · multi-agent · AIIOtalk · Claude Code CLI · SQLite
AI-ready spletne strani (WebMCP)
AI agenti vse pogosteje obiskujejo splet namesto ljudi. Vašo spletno stran opremimo z WebMCP strežnikom, da agenti berejo storitve in produkte ter oddajo povpraševanje strukturirano — ne grebejo po HTML-ju.
Dodamo tudi datoteko llms.txt in čist strukturiran označevalni jezik (JSON-LD), da vas razumejo agentno iskanje, AI povzetki (AI Overviews) in socialni predogledi. To je viden vzvod, ne tehnična podrobnost.
- WebMCP strežnik na strani (navigator.modelContext)
- Javna bralna orodja + oddaja povpraševanja
- llms.txt in JSON-LD za agentno iskanje in AI Overviews
- Brez vpliva na navadne obiskovalce in hitrost
WebMCP · navigator.modelContext · llms.txt · JSON-LD · /.well-known/mcp
AI testiranje in QA
Regresijo, ki bi ročno trajala dneve, agenti opravijo v urah. Brskalniško testiranje izpostavimo prek MCP in pustimo AI agentom, da preigrajo poti, obrazce, dostopnost, SEO in odzivnost.
Rezultat je seznam konkretnih napak s koraki za ponovitev — ne nejasno »nekaj ne dela«. V praksi smo tako našli 130 napak v eni aplikaciji.
- AI brskalniško testiranje prek MCP (WebTesterAI)
- Regresija v urah namesto dneh
- Pokritost: interakcije, dostopnost, SEO, odzivnost
- Konkretne napake s koraki za ponovitev
WebTesterAI · Playwright · Chromium · MCP · 75 orodij
FAQ
Pogosta vprašanja
Kaj je MCP in zakaj je pomemben?
Model Context Protocol je odprt standard, prek katerega AI agenti na enoten način kličejo orodja in berejo podatke. Pomeni, da asistent dejansko izvaja opravila v vašem sistemu, namesto da le svetuje — varno in nadzorovano.
Ali potrebujem lasten AI model?
Ne. Uporabimo obstoječe modele (npr. Claude ali drugi) in izberemo pravega za vašo nalogo glede na zmogljivost in proračun za tokene. Vi plačate le porabo.
Ali deluje z mojim obstoječim sistemom?
Da — to je bistvo. AI vpnemo v vaše obstoječe baze, API-je in procese (tudi WordPress/WooCommerce), ne gradimo ločenega otoka.
Kaj pa zasebnost in podatki?
Podatke obdelujemo v EU. Strežniki (Cloudflare, Resend) so v EU, skladno z GDPR. Občutljive operacije so za bearer tokenom ali prijavo; agent dobi le toliko dostopa, kolikor ga potrebuje.
Koliko stane in kako poteka?
Po projektu — najprej kratek pogovor in ocena. Pripravimo načrt integracije, izbiro modelov in proračun, nato gradimo po fazah. En človek vodi razvoj, testiranje in postavitev.