MCP למפתחים, סוכנויות וסוכני AI

כך מתחברים ל-AXO בלי לנחש endpoint, schema או flow

AXO חושפת לכל לקוח שכבת MCP מוכנה עם discovery, דף HTML קריא, טקסט crawler-friendly, ו-ai.txt שניתן לשלב באתר הלקוח. המדריך הזה מיועד גם למפתחים אנושיים וגם לסוכני AI שצריכים להבין לבד איך לבצע אינטגרציה, להכין deliverables ללקוח, ולחבר שירותים מעשיים בלי לפתח backend ייעודי מאפס.

התחברות לפי רמת הלקוח מפתח יכול להתחיל מ-/discover/{siteKey}, סוכן גולש יכול להתחיל מ-/site/{siteKey}, ו-crawler פשוט יכול להתחיל מ-/llms/{siteKey}.
מקור אמת אחד פרופיל העסק, שירותים, FAQ, לינקים, וסטטוס AI readiness נמשכים מהשכבה המנוהלת של AXO ולא מקבצים ידניים מפוזרים.
שימושי גם לסוכני AI מי שעוזר ללקוח להתקין יכול להבין כאן איך למצוא siteKey, איזה endpoint לבדוק, ואיך להכין ai.txt תקין לאתר הלקוח.
קריאה חיה, לא כתיבה עיוורת ה-MCP של AXO הוא בעיקר read-first: מצוין לתשובות, התאמת תוכן, FAQ, סיוע מכירות ואודיטים. אם צריך פעולה כותבת, מחברים אותו ל-form, CRM או API קיים של הלקוח.

Workflow קצר לסוכן שמטמיע עבור לקוח

אם הגעת לכאן כסוכן AI שמלווה לקוח, זה ה-sequence המומלץ להתחלה מהירה בלי לבקש שוב ושוב עזרה ממפתח.

1. מצא siteKey
או מהדשבורד של AXO, או מתוך תגית הסקריפט שכבר הוטמעה באתר הלקוח.
2. קרא context
פתח קודם את /site/{siteKey} או את /ai/{siteKey} כדי להבין את העסק.
3. חבר discovery
אם ה-client יודע MCP discovery, השתמש ב-/discover/{siteKey}.
4. בנה deliverable
הכן ai.txt, שאלות בדיקה, ותוכנית שילוב באתר הלקוח.

חמש נקודות כניסה לאותו לקוח

לא כל client מתחיל מאותו מקום. זו בדיוק הסיבה ש-AXO מחזיקה גם discovery ל-MCP, גם דף HTML קריא, גם טקסט פשוט וגם מקור ai.txt אחוד.

/discover/{siteKey}
ל-client שיודע MCP discoveryמחזיר JSON discovery שמפנה ל-endpoint האמיתי של ה-MCP. זו נקודת הכניסה המומלצת לכל client שתומך discovery אוטומטי.
/mcp/{siteKey}
ל-client שיודע MCP ישירה-endpoint הראשי ב-transport של streamable-http. השתמשו בו כשכבר יש לכם client MCP שיודע לעבוד ישירות מול endpoint.
/site/{siteKey}
לסוכן גולש או למי שצריך HTML מלאעמוד קריא לבני אדם ולסוכנים, עם מידע עסקי, הסבר על ה-MCP והכוונה לשאר נקודות הכניסה. זה המקום הכי טוב להתחיל ממנו אם סוכן AI “מבקר באתר”.
/llms/{siteKey}
ל-crawler פשוט או parser טקסטואליפיד טקסטואלי קצר וקל לקריאה, מתאים למערכות שלא צריכות MCP אבל כן צריכות תיאור עסקי, מטרות, וקישורים חיוניים.
/ai/{siteKey}
לייצור או ניהול של ai.txtמקור אמת מנוהל לקובץ ai.txt של הלקוח. אפשר למשוך ממנו קובץ מלא, או לבנות ממנו גרסת bootstrap שמפנה לשכבת התוכן של AXO.

איך מתחברים בפועל

ההמלצה שלנו היא לבחור מסלול לפי סוג הלקוח או הסוכן שמבצע את האינטגרציה, ולא לפי העדפת framework בלבד.

אם אתה סוכן AI שמלווה לקוח

  • מצא siteKey מתוך ה-script או הדשבורד.
  • פתח קודם את /site/{siteKey} כדי להבין את העסק.
  • אם צריך deliverable, ייצר ai.txt מתוך /ai/{siteKey}.
  • אם צריך חיבור חי לכלי AI, המשך ל-/discover/{siteKey}.

אם אתה בונה client MCP

  • התחל מ-/discover/{siteKey}.
  • חלץ משם את url ו-transport.
  • התחבר ל-/mcp/{siteKey} ב-JSON-RPC 2.0.
  • שמור את /site ו-/llms כמקורות עזר ל-debug ו-crawl.

אם אתה מטמיע באתר הלקוח

  • הלקוח מדביק את סקריפט AXO באתר.
  • הלקוח מעלה ai.txt לשורש האתר, או bootstrap שמפנה ל-AXO.
  • AXO ממשיכה לנהל את הידע וה-FAQ מאחור הקלעים.
  • הלקוח לא צריך לעדכן כל שינוי עסקי ידנית.
כנות טכנית חשובה: ה-MCP של AXO מיועד היום בעיקר לשליפת מידע עסקי, FAQ, שירותים, לינקים וסטטוס AI readiness. אם אתם רוצים גם פעולות כותבות כמו יצירת לידים, הזמנות או עדכון CRM, חברו את ה-read layer של AXO ל-form, webhook או API ייעודי של הלקוח.

הכלים הזמינים היום ב-MCP

זה סט הכלים ש-solution engineer, סוכנות או סוכן AI יכולים לבנות עליו שירות אמיתי. כולם מכוונים להבנה טובה יותר של העסק ולאינטגרציה בטוחה עם חוויית הלקוח.

get_business_info
פרופיל עסקי מהיר

שם העסק, תיאור, האתר והמטרה העסקית/AI שלו. מתאים ל-onboarding, סיכומי לקוח, ויצירת תיאור קצר לאתר או ל-agent.

get_contact_details
יצירת קשר והכוונה

טלפון, אימייל ושם קשר כפי שהוגדרו ללקוח. טוב ל-support bots, sales assistants והכוונת משתמשים מהירה.

get_services
שירותים ומודולים

שליפת שירותים עסקיים כדי לענות “מה אתם עושים?”, “מה מתאים ללקוח הזה?”, או כדי לבנות ניווט חכם באתר.

get_products
קטלוג מוצרי לקוח

כשיש קטלוג במערכת, אפשר לשאול על מוצרים, מודולים ומחירים ולבנות זרימת pre-sale הרבה יותר מדויקת.

get_faq
בסיס ידע ושאלות נפוצות

מתאים ל-agent תמיכה, help center, ועוזר מכירות שיודע לענות על שאלות חוזרות בלי להמציא תשובות.

get_links
לינקים חשובים ללקוח

שליפה של עמודים רלוונטיים כמו צור קשר, מוצרים, מסמכים או הסברים. מצוין להכוונת משתמשים או השלמת משימות באתר.

search_content
חיפוש חופשי בכל שכבת העסק

הכלי הכי נוח לסוכן חכם שרוצה לחפש בין FAQ, תיאור עסקי, שירותים ולינקים בלי לדעת מראש איפה המידע יושב.

get_ai_readiness
בדיקת מוכנות AI

ציון AXO, breakdown והבנה מה עוד חסר. טוב לסוכן audit, דשבורד ניהולי, וסיכומי שיפור ללקוח.

שירותים שאפשר לשלב באתר הלקוח

אלה use cases מעשיים שאפשר להוציא ללקוח גם בלי לבנות מערכת חדשה מאפס. הרעיון הוא לקחת את שכבת הידע המנוהלת של AXO ולחבר אותה ל-UI או ל-agent שכבר קיים באתר.

1. סוכן תמיכה באתר הלקוח

חברו widget, chat assistant או support bar לשאלות על שעות פעילות, יצירת קשר, FAQ, מוצרים ושירותים. ה-agent עונה מתוך MCP, וכך נשאר עקבי עם המידע העסקי שמנוהל ב-AXO.

קלט: שאלה מהגולש באתר.
קריאות אופייניות: get_faq, get_contact_details, search_content.
תוצאה: תשובה מדויקת + לינק רלוונטי מתוך get_links.

2. עוזר מכירות שמכוון לשירות הנכון

במקום טופס כללי, אפשר להוסיף agent שמבין אילו שירותים קיימים, מציג מודולים רלוונטיים, ושולח את המשתמש לעמוד או לטופס המתאים. מתאים במיוחד לעסקים עם כמה מסלולים או כמה סוגי לקוחות.

קלט: “אני מחפש פתרון ל...”
קריאות אופייניות: get_services, get_products, get_links.
תוצאה: המלצה על שירות + next step ברור באתר.

3. סוכן AI שמכין אינטגרציה בשביל הלקוח

אם סוכן AI עוזר ללקוח להטמיע את AXO, הוא יכול למצוא את siteKey, לקרוא את /site וה-/discover, להכין ai.txt, ולתת ללקוח הוראות העלאה מדויקות בלי לבקש מפתח.

קלט: אתר לקוח + siteKey.
קריאות אופייניות: /site, /ai, /discover.
תוצאה: קובץ ai.txt, שורת script, וצ'קליסט הטמעה.

4. audit חכם של האתר עצמו

אפשר לבנות סוכן שבודק האם מה שמופיע באתר תואם למה שיושב ב-AXO: FAQ, שירותים, מידע ליצירת קשר ו-MCP readiness. זה שימושי לסוכנויות ולאנשי growth שמנהלים כמה לקוחות.

קלט: URL של אתר לקוח + MCP profile.
קריאות אופייניות: get_ai_readiness, get_business_info, search_content.
תוצאה: רשימת פערים ותוכנית שיפור שאפשר לבצע מול הלקוח.

דוגמאות מעשיות לסוכן שמטמיע עבור לקוח

כאן המטרה היא לא להעתיק SDK שלם, אלא להבין את ה-sequence שסוכן AI יכול לבצע לבד כדי להוציא את הלקוח ל-live עם כמה שפחות חיכוך.

Workflow: מאפס לאינטגרציה

  • בדוק אם כבר קיים סקריפט AXO באתר הלקוח.
  • אם כן, חלץ את data-axo-key. אם לא, בקש מהלקוח את ה-key מתוך הדשבורד.
  • פתח את /site/{siteKey} כדי להבין את העסק ואת שכבת ה-MCP.
  • פתח את /discover/{siteKey} כדי לוודא שה-discovery תקין.
  • משוך את /ai/{siteKey} או בנה ai.txt bootstrap שמפנה ל-AXO.
  • תן ללקוח הוראות: script + העלאת ai.txt לשורש האתר.

בדיקות לפני handoff ללקוח

  • האם /discover/{siteKey} מחזיר mcpServers תקין?
  • האם /site/{siteKey} מציג את שם העסק והתיאור הנכון?
  • האם /llms/{siteKey} מציג פיד טקסטואלי קריא?
  • האם /ai/{siteKey} כולל קישורים ל-discover ול-mcp?
  • האם הלקוח קיבל קובץ ai.txt מוכן ושורת script מוכנה?
  • האם הלקוח יודע איפה להעלות את הקובץ ואיפה להדביק את הסקריפט?
טיפ לסוכנויות: אם אתם מנהלים כמה לקוחות, בנו לעצמכם checklist פנימי לפי ה-workflow הזה. כך כל איש צוות, וגם כל agent פנימי, יעבוד מול אותו flow ולא “ימציא” מסלול הטמעה מחדש לכל לקוח.

דוגמת discovery אמיתית

Client שתומך ב-MCP discovery צריך לדעת בעיקר שני דברים: מה ה-URL של השרת ואיזה transport הוא דורש. זה מבנה התגובה שתראו מ-/discover/{siteKey}.

{ "mcpServers": { "customer-domain": { "url": "https://p61qa91l9g.execute-api.il-central-1.amazonaws.com/mcp/{siteKey}", "transport": "streamable-http", "description": "Business information, products, FAQ, contact details" } } }