Scriverò agente AI Claude server rag pipeline codice claude sviluppatore MCP


Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
La tua attività funziona 24 ore su 24. Anche il tuo agente Claude dovrebbe farlo.
Sei arrivato al punto in cui il collo di bottiglia non è più la strategia, ma il divario tra i tuoi dati e le decisioni da prendere. Lead non valutati. Fatture in attesa di essere estratte. Richieste clienti in coda tutta la notte. Rapporti che avrebbero dovuto essere redatti prima che qualcuno si connettesse.
Costruisco agenti alimentati da Claude API che colmano questa distanza, sistemi autonomi che qualificano, estraggono, instradano, redigono, valutano e pianificano senza un intervento umano.
Cosa consegno:
- Pipeline di agenti autonomi
- Server MCP personalizzati
- Agent di Knowledge Base RAG
- Pipeline di intelligenza documentale
- Tutto di livello produzione
Come lavoriamo insieme:
Passo 1: condividi il tuo stack, il collo di bottiglia e il risultato target.
Passo 2: ti invio una proposta di architettura con stime dei costi per ogni esecuzione prima di iniziare la costruzione.
Passo 3: costruiamo passo dopo passo, con checkpoint documentati, fino a quando il sistema è operativo.
Ciò di cui ho bisogno da te: accesso API, un obiettivo chiaro e feedback tempestivi durante la settimana di sviluppo.
Sei pronto a verificare se questa soluzione si adatta alla tua situazione? Inviami la configurazione attuale per una revisione di fattibilità prima di ordinare.
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I build custom Claude MCP servers, SKILL md workflows
- DaNigeria
- Membro damag 2026
- Tempo di risposta medio2 ore
- Ultima consegna2 settimane
Lingue
Inglese, Spagnolo, Francese
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FAQ
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Puoi collegare Claude al mio CRM, ERP o piattaforma interna esistente?
Sì, questo è esattamente lo scopo dei server MCP. Costruisco connettori MCP personalizzati che avvolgono l'API REST della tua piattaforma come strumenti chiamabili Claude, così Claude legge e agisce sui tuoi dati live nativamente.
Come posso essere sicuro che l'agente Claude non hallucini o restituisca output poco affidabili in produzione?
Ogni pipeline che consegno utilizza la validazione dell'output strutturato con schemi Pydantic v2. Se la risposta di Claude fallisce la validazione, riprova una volta con un contesto correttivo, poi genera un errore strutturato pulito, non un fallimento silenzioso che scoprirai più tardi.
I costi dei token saliranno fuori controllo con l'aumentare dell'uso?
No, la gestione dei costi è prevista fin dall'inizio, prima che venga scritto anche solo una riga di codice.
Qual è la differenza tra quello che consegno e un'automazione di base n8n + ChatGPT?
Tre cose: validazione, osservabilità e valutazioni. Un'automazione di base non ha enforcement dello schema (quindi output malformati rompono tutto downstream), nessun monitoraggio in produzione (quindi i fallimenti sono invisibili) e nessun test di regressione (quindi non sai se un aggiornamento del modello ha cambiato il comportamento).
Puoi costruire un sistema multi-agente in cui diversi agenti Claude gestiscono parti diverse del mio workflow?
Sì, l'orchestrazione multi-agente è una parte fondamentale di quello che costruisco.
Usi LangChain, ed è necessario?
Per la maggior parte dei build uso l'SDK di Anthropic Agent, non LangChain di default.

