HEMA prepojila firemné znalosti s AI agentmi cez MCP a Amazon Bedrock

Holandský maloobchodný reťazec HEMA opísal produkčné nasadenie interného asistenta HAL, ktorý spája roztrúsenú technickú dokumentáciu, katalóg služieb a vybrané živé firemné rozhrania. Nejde iba o ďalší chatbot nad dokumentmi. Firma vytvorila spoločnú znalostnú vrstvu a cez Model Context Protocol, skrátene MCP, ju sprístupnila vo vlastnom chate aj v kompatibilných vývojárskych nástrojoch. Základom riešenia je Amazon Bedrock AgentCore, zatiaľ čo identitu používateľov a existujúce skupinové oprávnenia poskytuje Microsoft Entra ID.

HEMA prevádzkuje viac ako 750 predajní vo viacerých krajinách. Jej technologická organizácia už mala podrobne spracovaný katalóg tímov, služieb, API a obchodných schopností, no jednotlivé informácie zostávali rozdelené medzi wiki, IT portály a ďalšie interné systémy. Zamestnanec preto často vedel, že odpoveď existuje, ale nevedel, kde ju nájde. Podľa spoločného technického opisu HEMA a AWS sa vyhľadávanie, ktoré mohlo vyžadovať návštevu troch alebo štyroch portálov a zabrať podstatnú časť popoludnia, po nasadení HAL skracuje na sekundy. Ide o tvrdenie autorov nasadenia; zverejnené neboli nezávislé merania priemerného času ani úspory nákladov.

Od samostatného chatu k spoločnej vrstve nástrojov

Prvá verzia HAL fungovala ako samostatná webová aplikácia postavená na Next.js. Za používateľským rozhraním bežal agent vytvorený pomocou frameworku Strands, zabalený v linuxovom kontajneri pre architektúru ARM64 a hostovaný v AgentCore Runtime. Krátkodobý kontext konverzácií zabezpečovala služba AgentCore Memory a filtrovanie obsahu Amazon Bedrock Guardrails. HEMA uvádza, že používa európske inferenčné regióny a konfiguráciu s podporou holandčiny.

Agent získava informácie dvoma cestami. Pri dokumentoch používa lokálne nástroje Strands, ktoré volajú vyhľadávacie rozhranie Amazon Bedrock Knowledge Bases. Pri živých dátach, napríklad pri zisťovaní vlastníka služby alebo dostupných API, komunikuje cez MCP s bránou AgentCore Gateway. Znalostné bázy zahŕňajú návody, technickú dokumentáciu, OpenAPI špecifikácie, témy Kafka a ich schémy Avro, dátové výmenné kanály aj katalóg ľudí, tímov a služieb. Vyhľadávanie dopĺňa preradenie výsledkov a filtrovanie pomocou metadát team_id, aby bolo možné obmedziť odpoveď na konkrétny tím.

Dôležitým detailom je dvojstupňové získavanie dokumentov. Prvý dopyt vyhľadá relevantné úseky a pri otázkach, na ktoré krátky úsek nestačí, môže nástroj načítať celý pôvodný dokument. Takýto postup môže znížiť množstvo textu posielaného modelu, no zároveň zachovať možnosť dohľadať širší kontext. HEMA nezverejnila presnosť vyhľadávania, mieru chybných odpovedí ani porovnanie s pôvodným systémom, preto zatiaľ nemožno posúdiť, ako spoľahlivo HAL pracuje pri nejednoznačných alebo zastaraných podkladoch.

MCP oddeľuje znalosti od konkrétneho asistenta

Druhou etapou bolo otvorenie rovnakej znalostnej vrstvy nástrojom, v ktorých zamestnanci už pracujú. HEMA uvádza vlastný chat, Kiro, Claude a ďalších klientov kompatibilných s MCP. Každý zdroj sa vystaví ako štandardizovaný nástroj iba raz; jednotlivé klientské aplikácie potom nemusia dostávať samostatnú integráciu. To je prakticky dôležitejšie než samotná voľba jazykového modelu: firemná dokumentácia a oprávnenia nie sú pevne zviazané s jedným chatom alebo jedným dodávateľom modelu.

AgentCore Gateway dokáže vytvoriť MCP nástroje z OpenAPI špecifikácií a funkcií AWS Lambda. HEMA preto nemusela prevádzkovať vlastný všeobecný MCP server. Pri sémantickom vyhľadávaní používa malú sprostredkujúcu funkciu Lambda, ktorá volá Bedrock Knowledge Bases. Živé interné API sa pripájajú priamo ako OpenAPI ciele. Firma však upozorňuje, že rozhranie navrhnuté na komunikáciu medzi tradičnými systémami nemusí byť automaticky vhodným nástrojom pre agenta. Existujúce definície preto plánuje prepracovať na užšie a zrozumiteľnejšie operácie.

Architektúra používa dve oddelené brány. Interný agent pristupuje k svojej bráne prostredníctvom AWS IAM a podpisovania SigV4. Externé MCP klienty smerujú na druhú bránu chránenú tokenmi Microsoft Entra ID. Dôvodom je technické obmedzenie AgentCore Gateway na jeden typ prichádzajúcej autentifikácie. Oddelenie zároveň zmenšuje verejne dostupnú plochu: externá brána zdieľa iba znalostné bázy určené na čítanie a môže sa meniť alebo zlyhať bez priameho zásahu do interného agenta.

Identita je zložitejšia než samotné vyhľadávanie

Najnáročnejšou časťou podľa autorov nebolo generovanie odpovedí, ale zosúladenie autentifikácie MCP s Microsoft Entra ID. Pred externou bránou preto funguje autorizačný proxy server vytvorený pomocou Amazon API Gateway a jednej funkcie Lambda. Poskytuje dokumenty potrebné na objavenie OAuth servera, upravuje požadovaný rozsah oprávnení, odstraňuje parameter, ktorý Entra v danej konfigurácii odmieta, a sprostredkuje požiadavky na MCP s príslušným bearer tokenom.

MCP klienti môžu očakávať dynamickú registráciu a získanie identifikátora klienta cez požiadavku POST /register. HEMA však nenasadila skutočnú dynamickú registráciu. Proxy vracia pevný, vopred vytvorený identifikátor aplikácie, takže ide o emuláciu požadovaného rozhrania. Používateľ napokon zadá iba adresu proxy servera, pri prvom spojení sa prihlási v prehliadači a ďalšie obnovovanie tokenov prebieha automaticky. Na klientskom zariadení pritom nie sú potrebné AWS prihlasovacie údaje.

Toto riešenie treba čítať spolu s bezpečnostnými požiadavkami MCP, nie ako univerzálny návod na obchádzanie registrácie. Špecifikácia vyžaduje, aby server kontroloval, či bol token vydaný práve preň, a zakazuje jednoduché posúvanie prijatého tokenu do nadväzujúcich služieb. Upozorňuje aj na riziko zámeny cieľového publika tokenu a problém „confused deputy“. Dokumentácia Microsoftu pri delegovaných scenároch podobne zdôrazňuje zachovanie identity a oprávnení používateľa v reťazci volaní. Konkrétna implementácia preto musí overovať publikum tokenu, rozsahy aj oprávnenia pri každom citlivom nástroji.

Praktický význam a hranice nasadenia

HAL už podľa HEMA nepoužívajú iba vývojári. Produktoví vlastníci sa cez neho pýtajú na procesy a návody, analytici zisťujú väzby medzi službami, API a zodpovednými tímami a vývojári pracujú so schémami, integračnými kanálmi či dokumentáciou priamo z vývojového prostredia. Pred širším produkčným nasadením prebehlo mesačné testovanie v stagingovom prostredí s technickými aj firemnými používateľmi. Firma počas neho sledovala kvalitu odpovedí, medzery v pokrytí a každodennú použiteľnosť, ale konkrétne výsledky testov nezverejnila.

Pre slovenské firmy je zaujímavý najmä architektonický vzor: najskôr zjednotiť prístup k existujúcim znalostiam, zachovať podnikovú identitu a až potom pridávať agentické akcie. MCP tu neodstraňuje potrebu kvalitnej dokumentácie ani riadenia prístupov. Umožňuje však oddeliť zdroj znalostí od konkrétneho modelu a používateľského rozhrania. V prostredí s viacerými dodávateľmi AI to môže obmedziť množstvo duplicitných integrácií a zjednodušiť výmenu klienta bez prestavby celej dátovej vrstvy.

HEMA zatiaľ prevádzkuje HAL iba v režime čítania. Ďalším plánovaným krokom je vykonávanie operácií, napríklad požiadanie o nový účet AWS priamo z chatu alebo vývojárskeho asistenta. Táto funkcia ešte nie je prezentovaná ako hotové produkčné nasadenie. Prechod od odpovedí k zápisovým operáciám zásadne zvyšuje požiadavky na schvaľovanie, audit, obmedzenie rozsahu nástrojov, ochranu pred prompt injection a obnovu po chybnom zásahu. Najsilnejším výsledkom dnešnej verzie preto nie je autonómnosť, ale riadený a opakovane použiteľný prístup k interným znalostiam bez rozdávania cloudových poverení jednotlivým klientom.