Agenci AI.
Od pytania do działania.
Łączymy agentów AI z danymi i systemami finansowymi. Zobacz, jak mogą wspierać konkretne zadania.
Wypróbuj demo ↓ Omów swój pomysł ↗Zapytaj o swoje finanse
Wybierz pytanie dotyczące przykładowego rachunku. Zobacz odpowiedź i transakcje, na których się opiera.
Tak mogłoby wyglądać pytanie wpisane lub wypowiedziane do asystenta. W demo tekst wpisuje się automatycznie; mikrofon jest nieaktywny.
PLN · październik 2026 · bez logowania
Jedno pytanie.
Czytelny obraz finansów.
Wybierz pytanie po lewej. Zobaczysz wynik, obliczenia i transakcje źródłowe.
Opowiedz nam o procesie, który chcesz uprościć. Wspólnie określimy zakres pierwszego prototypu.
Jak to działa?
Pytanie → agent AI → narzędzie MCP → API → dane → odpowiedź
To docelowy schemat integracji. W tym demonstratorze obliczenia wykonuje przeglądarka na lokalnym zestawie fikcyjnych transakcji. Nie działa tu model AI ani serwer MCP. Nie łączymy się z bankiem.
Agent AI wykonuje zadanie.
MCP łączy go z narzędziami.
Model pomaga zrozumieć pytanie i przygotować odpowiedź. Agent korzysta z udostępnionych funkcji, a backend egzekwuje uprawnienia. Model Context Protocol (MCP) standaryzuje komunikację aplikacji AI z narzędziami i danymi.
Przeczytaj artykuł Michała Drynkowskiego ↗Wdróż agenta AI
w swojej firmie.
Pomagamy wybrać zadanie dla agenta AI, przygotować prototyp i połączyć go z systemami firmy. Ustalamy, z jakich danych i narzędzi będzie mógł korzystać.
Analiza
Wybieramy zastosowanie, dane i mierzalny cel.
Architektura
Projektujemy narzędzia MCP, dostęp i granice odpowiedzialności.
Prototyp i integracja
Sprawdzamy rozwiązanie, łączymy systemy i planujemy utrzymanie.
Doświadczenie zespołu QRQS.eu PSA przy współtworzeniu PolishAPI łączymy z praktyką architektury i integracji systemów finansowych. QRQS.eu ↗
Demonstrator wykonuje wyłącznie odczyt danych syntetycznych. Wdrożenie na rzeczywistych danych wymaga ustalenia ról, podstaw przetwarzania i uprawnień. MCP jest interfejsem technicznym, a nie uprawnieniem do rachunku.