Model Context Protocol (MCP)

Połącz ChatGPT, Claude i innych asystentów AI z LDB

Model Context Protocol (MCP) umożliwia zewnętrznym aplikacjom AI dostęp do wybranych, udostępnionych funkcji LDB. Dzięki temu AI może odpowiadać na pytania, pobierać aktualne informacje, rejestrować uporządkowane dane i wykonywać określone czynności.

Zestawienia służą do udostępniania danych z LDB. Za pośrednictwem interfejsów importu można przekazywać do LDB nowe dane, zadania lub zmiany statusu.

  • Jednolity sposób połączenia z AI: MCP jest otwartym standardem obsługiwanym przez coraz więcej aplikacji AI. Dzięki temu nie trzeba tworzyć osobnego interfejsu dla każdego modelu AI.
  • Odczyt i aktualizacja: Asystenci AI mogą pobierać informacje za pośrednictwem udostępnionych zestawień oraz przekazywać dane do LDB przez zdefiniowane interfejsy importu.
  • Selektywne udostępnianie: Decydujesz, które zestawienia i interfejsy importu mogą być używane przez MCP. AI nie otrzymuje nieograniczonego dostępu do bazy danych.
  • Uprawnienia dostępu dla poszczególnych użytkowników: Logowanie MCP jest powiązane z użytkownikiem LDB. Aplikacja AI ma dostęp tylko do zestawień i interfejsów importu udostępnionych temu użytkownikowi. Wszystkie zmiany są zapisywane w ścieżce audytu przy odpowiednim użytkowniku i oznaczane jako „MCP”.
  • Automatyzacja procesów laboratoryjnych: Agenci AI mogą wspierać lub automatyzować powtarzalne zapytania i jasno określone czynności.
  • Elastyczny wybór modelu: Połączenie MCP może współpracować z różnymi kompatybilnymi aplikacjami i modelami AI.
Introducing MCP integration in the Fall Release 2026 user call

Czym jest MCP?

Model Context Protocol, w skrócie MCP, to otwarty standard łączenia aplikacji AI z zewnętrznymi źródłami danych i funkcjami.

Mówiąc prosto, MCP jest wspólnym językiem między AI a LDB. AI rozpoznaje, jakie udostępnione narzędzia są dostępne, jakich informacji wymagają i w jakiej strukturze zwracają wyniki.

W LDB zestawienia mogą być udostępniane jako narzędzia MCP do odczytu, a interfejsy importu jako narzędzia MCP do zapisu. AI korzysta więc z jasno zdefiniowanych interfejsów, a nie z bezpośredniego, nieograniczonego dostępu do bazy danych.

MCP sam w sobie nie jest modelem AI. Łączy aplikacje AI, takie jak ChatGPT lub Claude, z funkcjami i danymi LDB, które udostępnisz w tym celu.

Przykład: pobieranie próbek sterowane głosem

Podczas pobierania próbek wody pitnej należy na miejscu udokumentować punkt pobrania, czas, temperaturę, pH i inne obserwacje. Aplikacja głosowa AI obsługująca MCP umożliwia rejestrowanie tych danych bez użycia rąk.

Próbkobiorca może na przykład dyktować wartości za pomocą odpowiednio skonfigurowanego trybu głosowego ChatGPT:

„Utwórz próbkę wody pitnej w punkcie pobrania Kuchnia. Temperatura 12,4 stopnia, pH 7,3. Bez nieprawidłowości zapachu i wyglądu”.

AI porządkuje informacje i przekazuje je do LDB przez udostępniony w tym celu interfejs importu MCP. LDB tworzy próbkę i zwraca komunikat o statusie wraz z numerem próbki. Asystent głosowy odczytuje status i numer, aby próbkobiorca mógł odpowiednio oznaczyć butelkę.

Po pobraniu próbki asystent AI może wykonać kolejne czynności:

  • Utworzyć zadanie dotyczące wykrytego odchylenia lub koniecznej ponownej kontroli
  • Pobrać informacje o następnym zaplanowanym terminie
  • Wyświetlić kolejny punkt pobrania i planowany zakres badań
  • Wykryć brakujące informacje i zadać konkretne pytania uzupełniające
  • Utworzyć krótkie podsumowanie wykonanego pobrania próbek

Dzięki temu próbkobiorca może skupić wzrok na punkcie pobrania i mieć wolne ręce do samego pobierania próbek.

Kontrola i bezpieczeństwo

MCP nie zapewnia zewnętrznej AI automatycznego dostępu do wszystkich danych LDB. Każde zestawienie i każdy interfejs importu muszą być wyraźnie udostępnione danemu użytkownikowi oraz do użycia przez MCP.

W przypadku działań wrażliwych lub zapisujących dane używany agent AI powinien poprosić o potwierdzenie przed ich wykonaniem. Można to określić w odpowiednim opisie MCP.

Zobacz: Ogólne wytyczne dotyczące bezpieczeństwa danych (ADSR)
Step-by-step guide

MCP: Connect your LIMS to Claude and ChatGPT

Sebastian, Patrick and Konrad show you how to connect your AI assistant:

Onboarding – październik 2026

Integracja asystentów AI przez MCP: konfiguracja i przykłady praktyczne

Patrick i Sebastian prezentują konfigurację, kwestie bezpieczeństwa oraz trzy przykłady praktyczne:

Pytania dotyczące połączenia MCP i LIMS:

Tak. LDB można połączyć z aplikacjami AI, takimi jak Claude, ChatGPT lub Google Gemini, przez Model Context Protocol (MCP). MCP jest otwartym standardem obsługiwanym przez wszystkich głównych dostawców AI: połączenie konfiguruje się raz, a następnie działa ono w każdym obsługiwanym asystencie. AI korzysta z aktualnych danych LIMS: pobiera udostępnione zestawienia i przekazuje nowe dane przez interfejsy importu. Nie wymaga to osobnego programowania dla każdej aplikacji AI.
LDB obsługuje MCP. Wraz z Fall Release połączenie jest dostępne produkcyjnie dla wszystkich klientów LDB od 7 września 2026 r., z indywidualnymi uprawnieniami użytkowników i pełną ścieżką audytu.
MCP (Model Context Protocol) to otwarty standard łączenia aplikacji AI z systemami zewnętrznymi, czyli wspólny język AI i LDB. Dla laboratorium oznacza to brak konieczności tworzenia osobnego interfejsu dla każdego narzędzia AI. Udostępniasz wybrane zestawienia i interfejsy importu, zachowując kontrolę i identyfikowalność dzięki ścieżce audytu.
Nie. Aplikacje AI mają dostęp wyłącznie do wyraźnie udostępnionych funkcji i zestawień. AI nie otrzymuje nieograniczonego dostępu do bazy danych. Obowiązują także indywidualne uprawnienia użytkowników LDB: AI widzi tylko to, co może zobaczyć zalogowany użytkownik. Stosowana jest zasada minimalizacji danych: udostępniaj tylko to, czego AI rzeczywiście potrzebuje. Wrażliwe treści można celowo wykluczyć z udostępnionych zestawień. Uwierzytelnianie wieloskładnikowe (MFA) i jednokrotne logowanie (SSO) w LDB obowiązują również przy dostępie przez MCP. Korzystanie z AI jest domyślnie wyłączone i wymaga świadomego włączenia. Szczegóły dotyczące wyboru modeli i ochrony danych zawierają nasze Ogólne wytyczne dotyczące bezpieczeństwa danych (ADSR).
Wszystkie wywołania MCP są rejestrowane w LDB przy odpowiednim zestawieniu i interfejsie importu, oznaczane jako MCP i przypisywane użytkownikowi. Zmiana wprowadzona za pośrednictwem aplikacji AI jest dzięki temu w każdej chwili rozpoznawalna i przypisana do konkretnej osoby, z taką samą identyfikowalnością jak wpis przez interfejs użytkownika. Etapy zatwierdzania i walidacji pozostają bez zmian. W przypadku MCP sztuczna inteligencja działa w Twoim własnym programie AI, na przykład Claude, ChatGPT lub Copilot. To, czy dane są tam wykorzystywane do trenowania modeli, reguluje umowa z dostawcą AI; plany Business i Enterprise zazwyczaj to wykluczają. W przypadku funkcji AI wbudowanych bezpośrednio w LDB wykorzystanie danych do ulepszania lub trenowania modeli jest natomiast wykluczone umownie. Jest to udokumentowane w naszych Ogólnych wytycznych dotyczących bezpieczeństwa danych (ADSR).
Połączenie MCP jest zawarte w licencjach LDB z integracją AI i nie powoduje dodatkowych kosztów. Klientom posiadającym starszą licencję bez AI oferujemy przejście na licencję z AI po obniżonej cenie, które automatycznie odblokowuje MCP.
Aktywacja przebiega w kilku krokach: otwórz zestawienie lub interfejs importu, w sekcji „Połączenie” kliknij „Edytuj”, zaznacz pole wyboru dla MCP, wprowadź wyświetlony adres URL MCP w wybranym asystencie AI i uwierzytelnij się jednorazowo danymi logowania LDB. Następnie asystent AI może od razu uzyskać dostęp do udostępnionych danych.
Potrzebujesz do tego adresu URL serwera MCP swojej instancji (https://labordatenbank.com/<instancja>/mcp); znajduje się on przy każdym udostępnionym zestawieniu w sekcji MCP. Claude (claude.ai lub Claude Desktop): w „Customize” → „Connectors” → „Add custom connector” wprowadź nazwę i adres URL serwera, następnie wybierz „Connect” i zezwól na dostęp za pomocą swoich danych logowania LDB. W planach Team i Enterprise właściciel dodaje connector dla wszystkich. ChatGPT (chatgpt.com): w „Plugins” → „+” → „Add custom MCP server” wprowadź nazwę i adres URL serwera, wybierz uwierzytelnianie „OAuth” i zaloguj się danymi logowania LDB. W przestrzeniach roboczych Business serwer konfigurują administratorzy. Microsoft Copilot: w Copilot Studio przy agencie w sekcji „Tools” utwórz nowe narzędzie typu „Model Context Protocol” z adresem URL serwera oraz „OAuth 2.0”, połącz je z danymi logowania LDB i opublikuj agenta dla Microsoft 365 Copilot lub Teams – zazwyczaj zajmuje się tym dział IT. Logowanie odbywa się każdorazowo jednorazowo, po czym udostępnione narzędzia są gotowe do użycia na czacie. Nazwy menu mogą się nieznacznie różnić w zależności od wersji. Zobacz film instruktażowy dotyczący konfiguracji LDB MCP w Claude
Nie. MCP jest domyślnie wyłączony i musi zostać wyraźnie udostępniony dla każdego zestawienia lub interfejsu importu oraz dla każdego użytkownika. To ostrożne ustawienie początkowe chroni przed niezamierzonym dostępem do danych.
Korzystanie z MCP z asystentem AI nie wymaga znajomości SQL: AI przejmuje zapytania do bazy danych. Znajomość SQL jest przydatna jedynie przy tworzeniu własnych zestawień lub interfejsów importu, które następnie zostaną udostępnione przez MCP. Na początek dostępne są gotowe szablony.
Dostępne są gotowe do użycia szablony MCP dla najczęstszych zastosowań, m.in. wyszukiwania (zlecenia próbek, klienci, ceny, parametry, wartości graniczne) oraz importu (wartości pomiarowe, zlecenia, klienci, próbki). Import odbywa się przez: Ustawienia systemowe → Integracja AI → Szablony MCP → Importuj szablony. Następnie szablony są od razu gotowe do użycia w systemie.
MCP umożliwia wiele zastosowań w automatyzacji laboratorium. Przy pobieraniu próbek sterowanym głosem asystent AI przyjmuje dyktowane na miejscu informacje o punkcie pobrania, temperaturze, pH i obserwacjach, tworzy próbkę przez interfejs importu i podaje jej numer. Przy aktualizacji danych próbek AI pobiera dane próbki, klienta i zlecenia, uzupełnia brakujące wartości pomiarowe bezpośrednio w systemie i dokumentuje wszystko w ścieżce audytu. Przy planowaniu zdolności i personelu AI pobiera dane o nieobecnościach i urlopach, wspierając planowanie terminów lub zmian z wystarczającą obsadą.
Nie. Wywołania MCP nie zużywają tokenów AI w LDB. Wykorzystywane są wyłącznie tokeny danego asystenta AI, np. Claude lub ChatGPT. Do korzystania z MCP potrzebna jest licencja LDB z integracją AI.
LDB LIMS oferuje bezpłatne warsztaty i szkolenia wdrożeniowe na temat AI w laboratorium, zestawień oraz MCP.
Tak, właśnie do tego służy MCP. Osoba odpowiedzialna za system AI wprowadza adres URL serwera MCP Twojej instancji LDB (https://labordatenbank.com/<instancja>/mcp) w systemie wewnętrznym. W zależności od firmy LDB może wymagać tam centralnego zatwierdzenia. Logowanie odbywa się przy użyciu danych logowania LDB i obowiązują uprawnienia danego użytkownika.
Podczas logowania asystent AI otrzymuje wyłącznie odwoływalny klucz, nigdy Twoje hasło. W sekcji Pracownicy → Tokeny API możesz w każdej chwili rozłączyć to połączenie. W przypadku programów bez okna logowania można tam również utworzyć osobiste tokeny API.
AI decyduje o wyborze narzędzia na podstawie jego nazwy i opisu. Dobry opis wyjaśnia, kiedy należy użyć danego narzędzia, co oznacza każdy parametr, jakie dane są zwracane i które narzędzie warto wybrać w następnej kolejności. Pomocne są także czytelne nazwy parametrów, takie jak „Numer próbki” zamiast „VAR0”. AI może również samodzielnie przygotować odpowiedni opis na podstawie kodu SQL zestawienia. Nowe narzędzia należy najpierw przetestować w instancji walidacyjnej lub demonstracyjnej.

Używamy plików cookie

Używamy własnych plików cookie oraz plików cookie podmiotów trzecich, aby wyświetlać Państwu stronę internetową i lepiej rozumieć, jak Państwo z niej korzystają, w celu ulepszania oferowanych przez nas usług.