HEMA בנתה את HAL, עוזר AI פנימי, על MCP ו-Amazon Bedrock AgentCore

מהנדסים ב-HEMA נהגו לנדוד בין פורטלים בחיפוש תשובות — בין ויקי מנותקים, קטלוגי שירותים ופורטלי IT. רשת הקמעונאות ההולנדית בת ה-100, שמפעילה יותר מ-750 חנויות, החליפה זאת ב-HAL — עוזר AI פנימי שנבנה על Model Context Protocol (MCP) ו-Amazon Bedrock AgentCore.

הפער: ידע פרוצדורלי

הידע המובנה היה במצב טוב: קטלוג שירותים מיפה אנשים לצוותים, צוותים לשירותים, ושירותים ל-API. הפער היה בידע הפרוצדורלי — איך לבקש גישה ל-API, איך מקצים קבוצה, מה הכלל למקרה מסוים. לשאלות האלה מעולם לא היה בית אחד, ועם צמיחת החברה לשאול עמית הפסיק לעבוד: מה שדרש פעם שלושה-ארבעה פורטלים מגיע כעת בשניות.

למה MCP ו-Amazon Bedrock AgentCore

HAL מרכזת ידע מפוזר למקור אמת אחד ומנוהל, ו-MCP מביא אותו אל הכלים שאנשים כבר עובדים בהם — הצ'אט של HAL, Kiro, Claude וסוכנים אחרים. Amazon Bedrock AgentCore סיפק את הפלטפורמה בלי תשתית שרתי MCP משלנו: Gateway הופך מפרטי OpenAPI ופונקציות AWS Lambda לכלי MCP, Identity מנהל אימות JWT ו-OAuth2, ו-Runtime מארח את הסוכן כקונטיינר. האבטחה מעוגנת ב-Microsoft Entra ID: בלי פרטי AWS בלקוח.

HAL בשני שלבים

השלב הראשון היה עוזר עצמאי: צ'אט ב-Next.js עם סוכן Strands בקונטיינר Linux/ARM64 על AgentCore Runtime. הוא קורא בסיסי ידע מנוהלים (תיעוד IT, מפרטי API, נושאי Kafka, קטלוג השירותים) דרך Amazon Bedrock Retrieve API, ומגיע ל-API חיים ב-MCP עם אימות AWS IAM SigV4. השלב השני הוסיף Gateway עם אימות JWT ב-Microsoft Entra ID ללקוחות כמו Kiro ו-Claude, שחולק עם הסוכן רק בסיסי ידע לקריאה.

פרוקסי MCP על Lambda יחיד מתאים את מפרט ה-OAuth ל-Entra ID, ורישום לקוח דינמי מדומה בלבד — stub מחזיר client ID קבוע. לפני הייצור HAL שהה חודש בסביבת בדיקות.

שימוש חוצה-תפקידים — והצעד הבא

מפתחים משתמשים ב-HAL לתיעוד, מפרטי API ונושאי Kafka מ-Kiro והצ'אט; מנהלי מוצר לידע תהליכי, ואנליסטים עסקיים לשאלות תשתית. כיום HAL לקריאה בלבד, אך הפורטלים כבר מחוברים ל-API ול-SSO של Entra ID, כך שאפשר להפוך פעולות לכלי MCP תחת אותו אימות — החל מהקמת חשבון AWS מהצ'אט.