Интеграция с AI-агентами через MCP
Primo RPA MCP Server – компонент Primo RPA Orchestrator, который предоставляет AI-агентам доступ к RPA-проектам через протокол Model Context Protocol (MCP). Агент может получить перечень доступных проектов, передать входные параметры и инициировать выполнение проекта роботом. Результат выполнения возвращается агенту через MCP Server.
MCP Server поддерживается в Primo RPA Orchestrator версии 1.26.7 и выше. Компонент работает в Windows и Linux и может быть установлен как на сервере Оркестратора, так и на отдельном сервере с сетевым доступом к нему.
Какие задачи решает MCP Server
| Задача | Как решается |
|---|---|
| Предоставить AI-агенту доступ к определённым RPA-проектам | Администратор отмечает проекты тегом, заданным в настройках MCP Server (по умолчанию MCP). |
| Узнать, какие действия доступны агенту | Агент запрашивает список инструментов методом MCP tools/list. Один доступный RPA-проект соответствует одному инструменту. |
| Выполнить RPA-проект | Агент вызывает tools/call, передавая имя инструмента и аргументы. Проект ставится в очередь или запускается на указанной машине. |
| Скачать проект на машину без запуска | Агент вызывает инструмент с параметрами machineIp и downloadOnly: true. |
| Получить результат работы робота | Робот записывает результат в назначенный MCP Server глобальный ассет; сервер передаёт его агенту и удаляет ассет. |
Схема взаимодействия
- Администратор устанавливает MCP Server, настраивает подключение к Оркестратору и ключи доступа AI-агентов.
- Администратор определяет, какие RPA-проекты доступны агентам. По умолчанию отображаются активные проекты с тегом
MCP. - Агент подключается к MCP Server по адресу
https://<адрес-Оркестратора>/mcpи запрашивает список инструментов. - Агент выбирает инструмент и передаёт аргументы вызова. MCP Server запускает соответствующий RPA-проект через Orchestrator.
- Робот выполняет проект и записывает результат в глобальный ассет. MCP Server возвращает значение агенту.
Важно. Для возврата результата проект робота должен поддерживать входную переменную
assetResultName, принимать аргументы и записывать результат в глобальный ассет. Подробнее – в разделе «Операции MCP Server».
Интерфейс подключения
Для взаимодействия AI-агентов с MCP Server используется единая конечная точка POST /mcp. Через неё передаются запросы MCP в формате JSON-RPC 2.0, например tools/list и tools/call.
Маршруты /mcp/catalog/..., которые могут отображаться в Swagger, относятся к техническому API сервера и не предназначены для взаимодействия AI-агентов. Описание этих маршрутов в пользовательское руководство не включено.
Подключение защищается API-ключом, который передаётся в заголовке Authorization: Bearer <ключ>. В производственной среде используйте HTTPS.
Дальнейшие действия
- Установка и настройка MCP Server – требования, установка в Windows и Linux, настройка Nginx, проверка работы и обновление.
- Операции MCP Server – подключение AI-агента, список инструментов, запуск проектов, получение результатов и диагностика ошибок.