MCP
Kontekst Twojej firmy, podany każdej AI.
Claude, Copilot, ChatGPT, Cursor — inteligentne, ale ślepe na to, co Twoja firma zdecydowała w poniedziałek. Serwer MCP In Parallel udostępnia Twój żywy kontekst organizacyjny każdemu agentowi, w zakresie uprawnień pytającego. Jedno połączenie. Bez uzależnienia.
Co robi
Każdy agent zaczyna od rzeczywistości, nie od pustej kartki.
Twój model świata, odpytywalny przez każdego agenta
Każda decyzja, aktualizacja planu i sygnał ze spotkania zapisany przez In Parallel jest dostępny przez MCP. Agenci dostają aktualny stan firmy, nie eksport sprzed miesiąca. Bez kopiowania, bez ponownego wprowadzania w temat.
W zakresie uprawnień pytającego
Dostęp przyznaje się na czterech poziomach głębokości (status, wątki, obserwacje oraz leżące pod nimi spotkania i dokumenty), według projektu, osoby lub roli. Twoja AI widzi tylko to, co widzisz Ty, a agent sprawdza swoje uprawnienia przy każdym wywołaniu.
Niezależny od platformy z założenia
MCP to otwarty protokół. Twój model świata jest dostępny wszędzie tam, gdzie obsługiwany jest MCP — dziś i w miarę zmian Twojego stosu. Dostawcy utrudniający interoperacyjność wypadają z gry. My jej nie utrudniamy.
Jak to działa
Jeden punkt końcowy. Wszystko w kontekście.
01 · Połącz
Połącz
Jeden punkt końcowy MCP na przestrzeń roboczą. Dodaj go do Claude, Copilot, ChatGPT lub Cursor tak jak każdy serwer MCP — minuty, nie projekt.
02 · Pytaj
Pytaj z dowolnego narzędzia
„Co ustaliliśmy w sprawie cen?” działa tak samo w każdym agencie, z odpowiedzią z tego samego wspólnego kontekstu i ze źródłami.
03 · Bądź na bieżąco
Automatycznie na bieżąco
Kontekst aktualizuje się w miarę spotkań i zmian w planach. Bez eksportów, bez zadań synchronizacji, bez plików kontekstu do utrzymania.
Działa z
Każdą platformą agentów, która mówi MCP.
połączenie na przestrzeń roboczą
Nie jedna integracja na narzędzie i zespół. Punkt końcowy jest integracją.
platform agentów dziś
Claude, Copilot, ChatGPT, Cursor, Gemini — i cokolwiek Twój stos przyjmie dalej, o ile mówi MCP.
integracji na zamówienie do zbudowania
Otwarty protokół zamiast firmowego SDK. Odejść jest tak łatwo, jak przyjść — dlatego nie będzie takiej potrzeby.
Zanim zapytasz
Pytania, które każdy zespół zadaje najpierw
- Czym jest MCP?
- Model Context Protocol — otwarty standard, którym narzędzia AI czytają ze źródeł zewnętrznych. In Parallel publikuje Twój wspólny kontekst organizacyjny jako serwer MCP, więc narzędzia AI, z których zespół już korzysta, mogą sięgać po niego bezpośrednio.
- Czy podłączenie jest bezpieczne?
- Punkt końcowy egzekwuje te same uprawnienia co produkt: każda odpowiedź mieści się w zakresie pytającego, a każde twierdzenie niesie swoje źródło. Nic nie jest ujawniane ponad to, co ta osoba i tak widziała w In Parallel.
- Co trafia do kontekstu?
- Spotkania i wątki wokół nich. Notatnik wyodrębnia z każdego spotkania decyzje, zadania, ryzyka i sześć innych typów sygnałów, każdy powiązany ze źródłem, a podłączone narzędzia, takie jak Slack i Teams, dodają rozmowę wokół nich. Gdy decyzja się zmienia, nowa zastępuje starą, więc zapis pozostaje użyteczny przez lata.
- Moglibyśmy postawić własny serwer MCP na notatkach ze spotkań. Dlaczego nie?
- Wiele zespołów tak zaczyna i dla jednego małego zespołu to działa. Trudności przychodzą później: podsumowania, które sobie przeczą, gdy decyzje się zmieniają, różne odpowiedzi dla różnych osób i dotarcie do tego, co naprawdę powiedziano. In Parallel przechowuje decyzje i to, co zastąpiły, przyznaje dostęp na czterech poziomach i łączy każdą odpowiedź ze źródłem. Nasze porównanie z budową we własnym zakresie omawia to punkt po punkcie.
- Czy to uzależnia nas od In Parallel?
- Przeciwnie. MCP to otwarty protokół; Twoi agenci działają tak samo, cokolwiek zmieni się w stosie. Wygrywamy najlepszym kontekstem, nie trudnością odejścia.
- Ile to kosztuje?
- Dostęp MCP jest w każdym planie — od 29 € za użytkownika miesięcznie. Budowanie kontekstu zaczyna się od notetakera: to punkt wejścia.
To nie Twoja AI jest wąskim gardłem. Nakarm ją.
Narzędzia są już dobre. Daj im brakujący kontekst, a każde z nich stanie się lepsze tego samego dnia.
- Jeden punkt końcowy na przestrzeń roboczą
- Cztery poziomy dostępu, sprawdzane przy każdym wywołaniu
- Otwarty protokół, bez uzależnienia