Home

Blog

AI Governance & Security

Enterprise MCP

Как одна из крупнейших платформ в сфере юридических технологий перестроила свой стек интеграции, а затем применила ту же дисциплину в эпоху ИИ-агентов

Rohan Solanki

Solutions Marketing

Oct 21, 2026

У Криса Дандона есть любимая шутка: «Мне больше нельзя веселиться». Будучи архитектором IT-приложений в Relativity, он перешел от написания кода к его утверждению для других, оценке каждой системы, затрагивающей экосистему компании, и задаванию неблагодарных вопросов, на которые никто не хочет отвечать дважды. Какие среды у вас есть? Как вы работаете с правами доступа? Что происходит, когда что-то ломается?

В течение семи лет ответы на эти вопросы давала устаревшая облачная ETL-платформа. Она работала, пока в один прекрасный день не перестала.

Медленная утечка

Relativity — компания в сфере аналитики юридических данных, насчитывающая почти 2000 сотрудников, и, как и у большинства быстро растущих организаций, ее потребности не оставались статичными. По мере того как бизнес добавлял новые системы — от CRM и биллинга до управления делами, — старая интеграционная платформа начала устаревать.

«Мы обнаружили, что предыдущему решению катастрофически не хватает возможностей интеграции за пределами зоны его комфорта», — сказал Крис. — «Оно могло интегрироваться через HTTP RESTful соединения, но это требовало больших усилий».

Проблемы оказались глубже одних лишь коннекторов. По мере расширения использования инструментов в Relativity Крис понял, что необходимо применить последовательную стратегию управления средами к своим инструментам промежуточного ПО. Именно тогда стали вопиюще очевидны серьезные ограничения платформы: ее стратегия работы со средами, интеграция с системой контроля версий и документация — все это вело в тупик.

«У платформы не было никакой стратегии работы со средами», — отметил он. — «Они заявляли о наличии нескольких сред, но использовать их было невозможно. Я так и не смог разобраться, как подключиться к контролю версий, несмотря на их заявления о такой возможности». Обратившись за помощью к документации, он обнаружил, что она разбросана по сайтам за целое десятилетие, причем большая ее часть написана для локальной (on-premises) версии инструмента, которую никто в Relativity не использовал. «Получить какую-либо информацию было невозможно», — сказал он.

Между тем ежедневная стоимость этой сложности продолжала расти. Артем Милованов, старший инженер по промежуточному ПО в Relativity, вспоминает особенно тяжелый период: после планового обновления драйверов каждое связанное с ними задание пришлось вручную проверять и переутверждать — по одному, для более чем 100 заданий. «Утверждение задачи, которая должна была занять у меня 10 секунд, вместо этого требовало минут, а иногда и часов», — рассказал он.

Для компании, которая стремится не отставать от собственного роста, такой уровень трения не остается незаметным. Он незаметно накапливается до тех пор, пока не превращается в бэклог, дна которого не разглядеть.

Точка излома

В любых отношениях с вендором наступает момент, когда экономика перестает работать. Для Relativity это произошло во время продления контракта.

Проблемы начались с труднопонимаемого ценообразования. Документация вендора по ценам была глубоко вложена и рассредоточена по нескольким отдельным опубликованным документам и большим справочным таблицам. На фоне всей этой сложности стало легко упустить из виду тот факт, что вендор использовал метрику, которая никоим образом не являлась отраслевым стандартом измерения уникальных подключений к хранилищу данных. Результатом стали сложные переговоры о продлении контракта.

Именно в этот момент Relativity перестала просто присматриваться к альтернативам и начала активную разработку плана по замене.

Выбор платформы, а не просто инструмента

Когда Крис оценивает крупную корпоративную систему, он не ограничивается одним вариантом. Он сравнивает текущее решение по меньшей мере с двумя серьезными альтернативами, взвешивая стоимость коннекторов, стратегию работы со средами, требуемый уровень квалификации и дорожную карту каждого вендора на ближайшие 1–3 года. На этот раз выбор стоял между тем, чтобы остаться на прежнем месте, изучить других вендоров и оценить Workato.

Workato победила, и с большим отрывом. Крис смог полностью самостоятельно создавать пользовательские коннекторы на Ruby, что на старой платформе потребовало бы колоссальных усилий. «Это был очень позитивный опыт», — поделился он.

Что не менее важно, для работы с Workato не требовался разработчик. Визуальный интерфейс в стиле рабочих процессов означал, что технически не подкованные администраторы Salesforce могут самостоятельно создавать и администрировать собственные интеграции, расширяя круг задач по интеграции далеко за пределы команды Криса (что было осознанной целью, а не случайностью). «У Workato менталитет рабочих процессов», — сказал Крис. — «Вы просто кликаете и проектируете логику в визуально чистом и простом интерфейсе».

Сам процесс оценки стал защитой от новых сюрпризов при продлении. Вместо того чтобы сталкиваться с неожиданными ценами уже после подписания, Relativity теперь пропускает каждое решение по крупным инструментам через единое структурированное и прозрачное сравнение на самом старте — до того, как появится контракт, способный преподнести сюрпризы.

Цифры подтвердили это. Стандартизировав процессы на базе Workato, Relativity сократила сроки реализации новых интеграционных проектов более чем на две недели: работа, которая раньше пылилась в очереди у горстки специализированных разработчиков, теперь движется с той скоростью, которая действительно нужна бизнесу. Операционные расходы на существующие интеграции снизились более чем на 30%, что кардинально отличается от шестизначной переплаты, которую старый вендор выставил им при продлении контракта.

Новый тип риска

Как только уровень интеграции был надежно укреплен, начала всплывать другая проблема, не имеющая ничего общего с техническим долгом прошлого, но тесно связанная с тем, что ждет впереди.

По мере того как в корпоративном ПО стали появляться ИИ-агенты, вендоры бросились выпускать MCP-серверы, предоставляя моделям ИИ прямой доступ к таким системам, как Salesforce и Jira. Крис наблюдал за этим процессом в других компаниях и остался не в восторге от увиденного.

«Проблема этих корпоративных MCP-серверов, которые внедряют вендоры, заключается в том, что механизмы управления появляются лишь несколько месяцев спустя», — сказал он. — «В этом мой главный камень преткновения с вендорскими MCP-серверами. У вас нет управления «из коробки» на старте».

Он предельно прямо говорит о том, что поставлено на карту. Экземпляр Salesforce в Relativity содержит конфиденциальные данные клиентов и дел, а также годы автоматизации, создание которой уже никто полностью не помнит. Предоставление модели ИИ неограниченного доступа на создание, чтение, обновление и удаление данных без каких-либо лимитов не кажется ему гипотетическим риском.

«Достаточно одного неверного шага со стороны ИИ», — пояснил он. — «Он пытается перехитрить вас, стремится быть умнее вашего простого предложения, старается предугадать ваши потребности. Мне нужен способ гарантировать, что мы сможем помешать системе зайти слишком далеко при обращении к критически важной системе».

Поэтому вместо того, чтобы принимать стандартные настройки вендора, компания Relativity создала собственные MCP-серверы внутри Workato, используя ролевой доступ и учетные записи служб вместо широких пользовательских прав. Первый из них, MCP-сервер для Jira Data Center, уже запущен в производство; он позволяет пользователям искать, создавать, комментировать задачи и управлять их статусами через тот же защищенный механизм аутентификации на базе Okta, который используется на всей платформе. На очереди — Gong и Gainsight.

Учиться доверять машине — с осторожностью

Наряду с MCP, Крис одним из первых начал использовать AIRO — многоагентную платформу Workato для создания рецептов, и его первоначальный скептицизм начал постепенно уступать место доверию.

Ему нужно было выгрузить данные о разрешениях Salesforce в хранилище данных для планового аудиторского отчета, и вместо того, чтобы самостоятельно продумывать все шаги, он просто описал AIRO то, что ему нужно: выполнить два запроса и отправить результаты в виде двух вложенных CSV-файлов в одном письме. «Через минуту у меня уже был готовый сценарий, — рассказал он. — Он заработал сразу же». По его собственной оценке, на ручное создание такой же задачи у него ушло бы от 30 до 60 минут.

Его покорила не только скорость. Е то, как AIRO объясняет свои действия. Система рассказывает, что именно она сделала, и теперь всегда запрашивает разрешение перед внесением любых изменений в сценарий — небольшое проектное решение, которое имеет огромное значение для человека, чья работа заключается в том, чтобы системы не делали ничего непредвиденного. Он также начал использовать ее для изучения незнакомых коннекторов: сначала собрать все воедино, а затем сопоставить то, что сделала AIRO, с документацией, вместо того чтобы читать руководство от корки до корки, прежде чем к чему-либо прикасаться.

Общая нить

Историю компании Relativity было бы легко восприделить как две отдельные главы: миграцию устаревшей системы и, годы спустя, историю с ИИ. Но за ними стоит один и тот же подход, примененный дважды. Крис оценивает каждую систему так, как архитектор оценивает инфраструктуру: вписывается ли она в экосистему, масштабируется ли она в соответствии с уровнем подготовки людей, которые будут ее использовать, и предусмотрены ли в ней средства защиты до того, как что-то пойдет не так, а не после.

Старая платформа ETL не прошла эту проверку по критериям стоимости и возможностей. Серверы MCP от поставщиков не справлялись с задачами управления. Workato — это единственная система, которая на данный момент успешно прошла ее дважды.