01先画清楚三个位置：前面、里面、后面
- 前面：非结构化输入（文字、图片、群消息）→ 结构化数据的转换层。
- 里面：真正做业务判定的地方。这一段通常要接 MCP，把 AI 和内部系统连起来。
- 后面：结果按原有接口写回，人不用再录一遍。
- 绝大多数项目只需要做「前面 + 后面」，中间不动。
02MCP 在这里解决什么问题
- 它把「访问内部系统」这件事标准化：查订单、查库存、提工单，都变成统一的工具调用。
- 好处是换系统、加系统时，AI 这边不用重写一套逻辑。
- 前提是接口权限要先拿到。这一步经常卡在客户 IT 部门，不是技术问题，是审批问题。
03接口权限拿不到怎么办
- 退一步用导出文件。每周或每天导出一次，做半自动，先把价值跑出来。
- 再退一步，先只做「读」不做「写」。只读也能解决大量问题。
- 千万不要因为接口没通就整个项目停摆——先交付能交付的那部分。
04写回比读出风险高，要单独设计
- 读错了顶多是判断错，写错了会污染业务数据。
- 所以写回一律走「生成草稿 → 人确认 → 写回」三步，不做全自动。
- 要留审计痕迹：谁确认的、什么时候写的、写的哪个版本。
05交付时给客户的三句话
- 你现有的系统一个都不换。
- 我们只加一层，出问题可以整层关掉。
- 关掉之后，业务照常跑。
常见问题
MCP 是什么？企业需要自己实现吗？
MCP 是一个让 AI 访问外部工具的协议标准。企业侧通常不需要实现它——需要的是把内部系统的接口开出来，再由我们包装成 MCP 服务。难点在权限审批，不在技术。
对接要多久？
取决于接口是否现成。有现成 API，通常几天能通；需要逆向老系统或走内部审批，可能几周。所以我在方案里会把「接口准备」单独列成一个里程碑，而不是藏在交付期里。
想在自己的场景里跑一遍？
两晚实训，带一个能运行的工作台回去；或者先从一次免费初诊开始。