Державні AI-агенти: досвід імплементації MCP на платформі Liquio

💡 Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Приєднуйтесь до AI спільноти!

Вітаю, спільното! Мене звати Володимир Січка, я CTO компанії Kitsoft і керую технічним напрямом і командою розробки. Ми працюємо у сфері GovTech уже понад 12 років і сьогодні маємо офіси в Україні, Бельгії та Німеччині. За цей час команда реалізувала понад 200 державних сервісів — від національних до муніципальних. Принаймні одну з них ви точно знаєте, портал Дія на сотні онлайн-послуг на ньому.

Зображення: Володимир Січка, CTO в Kitsoft

AI-агенти стрімко переходять у production-середовища та стають повноцінною частиною робочих систем. Це вже не чат-боти, а рішення, здатні ініціювати дії: запускати сервіси, виконувати інтеграції та працювати з реальними даними — фактично діяти від імені користувача.

У комерційних продуктах такий підхід поступово стає стандартом. У державних системах усе складніше: тут діють значно жорсткіші вимоги до безпеки, контроль кожної дії, аудит і потреба підтримувати рішення роками.

Минулого року команда Kitsoft долучилася до створення першого державного AI-асистента, який надає послуги у форматі чату на порталі Дія. У 2025 році Світова книга рекордів офіційно підтвердила, що Дія.AI є першим у світі AI-асистентом, який надає держпослуги на національному рівні. Нашою роллю в цьому проєкті була інтеграція AI з державними сервісами через Liquio — low-code платформу Kitsoft. Вона лежить в основі порталу Дія та низки інших державних цифрових систем і стандартизує логіку надання послуг та взаємодію з державними реєстрами.

Ми впровадили Model Context Protocol (MCP) для платформи і, ймовірно, стали одними з перших, хто зробив це в production-середовищі на національному рівні.

У цій статті — технічний розбір того, як побудована ця інтеграція і чому MCP виявився ключовим архітектурним елементом рішення.

Від наміру користувача до контрольованого виконання

Задачею команди Kitsoft було інтегрувати AI-асистент з платформою Liquio, щоб він міг ініціювати державні сервіси від імені користувача. Наприклад, замовляти довідки або отримувати дані про себе.

Для мовної моделі визначення наміру користувача — стандартна задача. Складність починається, коли цей намір потрібно перетворити на конкретну, контрольовану дію, не даючи AI прямого доступу до бізнес-логіки сервісів або державних реєстрів.

Прямі API-виклики або кастомні інтеграції під конкретного асистента в такому сценарії швидко стають вузьким місцем для систем із довгим життєвим циклом.

Тому ключовою задачею стало знайти стандартний інтерфейс, який дозволяє AI ініціювати дозволені дії, але залишає повний контроль за їх виконанням на стороні Liquio.

Чому саме MCP

Model Context Protocol (MCP) — це відкритий стандарт, запропонований компанією Anthropic, який описує взаємодію між AI-агентом і зовнішньою системою через формалізований контракт. Платформа декларативно описує, які дії доступні, які параметри вони приймають і який результат повертають.

Для AI це виглядає як список дозволених інструментів, а не як доступ до внутрішніх сервісів. Модель працює виключно в межах цього списку і не може ініціювати жодних дій поза визначеним контрактом.

Ключова вимога полягала в тому, що AI не має виконувати жодної бізнес-логіки самостійно. Його роль — інтерпретувати користувацький запит і вибрати відповідну дію з наперед визначеного набору.

У нашому випадку MCP дозволив чітко відокремити логіку прийняття рішень від логіки виконання. AI відповідає за інтерпретацію наміру користувача, а Liquio повністю контролює виконання дій — з усіма вимогами безпеки, аудитом і стабільністю, критичними для державних сервісів.

Low-code як фундамент для державних AI-агентів

Практика впровадження Дія.AI показала, що поява державних AI-агентів неможлива без стандартизованого та передбачуваного середовища виконання сервісів. У нашому випадку таким фундаментом стала low-code платформа Liquio, яка багато років використовується для побудови державних цифрових послуг.

Сервіси в Liquio будуються на декларативному описі — з чітко визначеними вхідними параметрами, правилами валідації та контрольованим шляхом виконання. Саме така стандартизація дозволила інтегрувати AI-агента без прямого доступу до бізнес-логіки сервісів або державних реєстрів і обмежити його роль вибором дозволених дій у межах MCP-контракту.

Low-code підхід у цьому контексті виступає не тільки інструментом швидкої розробки, а архітектурним принципом. Він дозволяє підтримувати сервіси роками, адаптувати їх до змін у законодавстві та масштабувати AI-інтеграції без переписування систем або створення окремих кастомних рішень під кожного асистента.

Саме поєднання стандартизованої low-code платформи, контрольованого сервісного шару та відкритого протоколу взаємодії створило умови, за яких AI-агент зміг перейти від чат-бота до повноцінного учасника державних цифрових процесів.

Як ми реалізували MCP у Liquio

З архітектурної точки зору інтеграція з MCP у нас розклалась на дві частини: MCP-клієнт на стороні AI-асистента і MCP-сервер на стороні Liquio.

MCP-клієнт знаходиться там, де працює користувацький AI-асистент, зокрема Дія.AI. Його задача — інтерпретувати запит користувача, зіставити його з доступними діями та сформувати структурований MCP-запит. Сам клієнт не виконує жодної логіки сервісів і не працює з даними напряму.

На стороні Liquio ми реалізували окремий MCP-сервер — Liquio MCP. Він приймає MCP-запити від AI-клієнта і обробляє їх так само, як будь-який інший виклик у Liquio. MCP-сервер повністю проходить стандартний шлях виконання сервісу: перевіряє права доступу користувача, валідність параметрів, застосовує бізнес-логіку платформи і дотримується всіх політик безпеки.

Потік виконання

З погляду потоку виконання сценарій виглядає так:

1. Користувач формулює запит у чаті
2. AI-асистент визначає намір і перевіряє, чи є відповідна дія серед доступних MCP-інструментів
3. Якщо така дія існує, формується MCP-запит і передається на Liquio MCP
4. Liquio MCP обробляє запит, виконує авторизований виклик відповідного сервісу платформи і повертає результат у стандартизованому форматі
5. AI-асистент використовує цей результат для формування відповіді користувачу — успішної або контрольованого повідомлення про помилку, без розкриття деталей внутрішньої реалізації.

Зображення: Взаємодія AI-асистента з державними сервісами через MCP

MCP як стандарт і Liquio MCP як реалізація

Model Context Protocol сам по собі є стандартом взаємодії між AI-агентами та зовнішніми системами. Те, що ми зробили в Liquio, — це серверна реалізація цього стандарту, адаптована до вимог державних сервісів.

У нашому випадку MCP виступає як чітко визначений інтерфейс між AI-асистентом і платформою виконання сервісів. Він дозволяє AI ініціювати дії від імені користувача у контрольованому режимі, без прямого доступу до внутрішньої логіки або реєстрів, і вже використовується в production-середовищі.

Ключові переваги:

• Безпека за дизайном — AI працює лише з дозволеним набором операцій, усі дії проходять через стандартні механізми авторизації та аудиту.
• Незалежність від вендора — використання відкритого стандарту дозволяє змінювати AI-модель без перебудови інтеграції.
• Масштабованість — нові сервіси додаються на рівні конфігурації платформи.
• Прозорість — кожна дія AI логується та аудитується так само, як будь-яка інша операція в системі.

Для нас MCP став не просто технічним рішенням, а архітектурним принципом: AI-агенти можуть бути потужними помічниками користувачів, якщо вони працюють у чітко визначених межах, де кожна дія контролюється, авторизується та аудитується платформою.

Дія.AI як глобальний прецедент для GovTech

Практична реалізація цього підходу отримала міжнародне визнання й фактично сформувала новий прецедент для GovTech.

Світова книга рекордів офіційно підтвердила, що Дія.AI є першим у світі AI-асистентом, який надає державні послуги на національному рівні. Рекорд було зафіксовано 4 листопада 2025 року в Києві під час саміту WINWIN Summit.

Європа також відзначила це рішення як таке, що створює реальну цінність для громадян. На конференції SEMIC Дія.AI стала переможцем Best Cases Awards 2025 у категорії citizen-centric solutions.

Міжнародне визнання Дія.AI підкреслює значущість цього рішення як практичного прикладу сучасного державного цифрового сервісу.