On this page

MCP и агентная архитектура

Tajo, это агентный оркестрационный слой для Brevo. Вместо ручного создания кампаний, сегментов и автоматизаций вы описываете желаемое на естественном языке, а ИИ-агенты выполняют задачи через весь стек вовлечения Brevo.

Tip

Model Context Protocol (MCP), открытый стандарт, позволяющий ИИ-моделям взаимодействовать с внешними инструментами и API. Tajo предоставляет полный API Brevo как MCP-инструменты, позволяя любой LLM автономно оркестрировать взаимодействие с покупателями.

Архитектура

Агентный стек Tajo состоит из трёх уровней:

+--------------------------------------------------+
|        Интерфейс на естественном языке            |
|   "Верни клиентов, не делавших заказы 90 дней,   |
|    с помощью 3-этапной email + SMS-последовательности"|
+--------------------------------------------------+
          |
          v
+--------------------------------------------------+
|             ИИ-агенты (Оркестрация)               |
|   Оркестратор кампаний | Клиентская аналитика      |
|   Win-Back агент | Агент восстановления корзины    |
|   ─── Агенты комбинируют навыки для достижения цели ─ |
+--------------------------------------------------+
          |
          v
+--------------------------------------------------+
|              Навыки (MCP-инструменты)             |
|   brevo/send-email | brevo/create-contact         |
|   brevo/track-event | brevo/send-whatsapp         |
|   ─── Атомарные, детерминированные, с API ──     |
+--------------------------------------------------+
          |
          v
+--------------------------------------------------+
|              Brevo API (Вовлечение)               |
|   Email | SMS | WhatsApp | CRM | Автоматизация    |
+--------------------------------------------------+

Уровень 1: Навыки (MCP-инструменты)

Навыки, атомарные единицы автоматизации, оборачивающие эндпоинты Brevo API. Каждый навык имеет определённые триггеры, действия и разрешения. Предоставленные через MCP, навыки становятся инструментами, которые может вызвать любая ИИ-модель.

name: send-campaign-email
version: 1.0.0
mcp_tool: brevo/send-email
description: Send a transactional or campaign email via Brevo

triggers:
  - event: agent_request
  - event: cart_abandoned

actions:
  - brevo/send-email

brevoEndpoints:
  - POST /v3/smtp/email

permissions:
  - email:send

Смотреть все навыки | Спецификация формата навыков

Уровень 2: Агенты (Оркестрация)

Агенты, оркестраторы на основе LLM, комбинирующие несколько навыков для достижения маркетинговой цели. Каждый агент определяется в markdown-файле с frontmatter, указывающим возможности, инструменты и ограничения.

---
name: win-back-agent
description: Re-engage churned customers with personalized multi-channel sequences
temperature: 0.3
max_tokens: 4096
tools:
  - brevo/list-contacts
  - brevo/create-segment
  - brevo/send-email
  - brevo/send-sms
  - brevo/track-event
---

You are a customer win-back specialist. Given a churn threshold
and customer segment, design and execute a re-engagement sequence.

## Your Capabilities
1. Query customer data and identify churned segments
2. Create targeted segments based on purchase history
3. Design multi-step email + SMS sequences
4. Track engagement events and adjust strategy
5. Report on recovery rates and revenue impact

Спецификация агента | Создание первого агента

Уровень 3: Интерфейс на естественном языке

Верхний уровень переводит намерения маркетолога в действия агентов. Маркетолог говорит:

“Создай win-back кампанию для покупателей, не делавших покупки 90 дней. Начни с письма со скидкой 15%, через 3 дня при отсутствии открытия, SMS, затем финальное WhatsApp-сообщение с персонализированной рекомендацией товара.”

Оркестрационный слой:

Выбирает Win-Back агента
Агент запрашивает контакты Brevo через навык brevo/list-contacts
Создаёт сегмент через навык brevo/create-segment
Проектирует 3-этапную последовательность с навыками brevo/send-email, brevo/send-sms, brevo/send-whatsapp
Настраивает отслеживание событий через навык brevo/track-event
Отслеживает и сообщает о результатах

Почему MCP?

Model Context Protocol даёт Tajo три ключевых преимущества:

Преимущество	Описание
Независимость от модели	Работает с Claude, GPT, Gemini, open-source LLM, любой моделью с поддержкой MCP
Компонуемость	Навыки соединяются как строительные блоки. Агенты решают, какие из них использовать во время выполнения
Наблюдаемость	Каждый вызов инструмента логируется с входными, выходными данными и решениями. Полный журнал аудита
Безопасность	Инструменты с ограниченными разрешениями. Агенты имеют доступ только к тому, что авторизовано

Начало работы

Настройте Brevo MCP-сервер

Подключите аккаунт Brevo и предоставьте API-инструменты через MCP.

Настройка Brevo MCP-сервера
Создайте первого агента

Создайте маркетингового агента, оркестрирующего навыки Brevo.

Руководство по созданию агентов
Развертывание и мониторинг

Запускайте агентов по расписанию или на основе событий.

Развертывание агентов

Готовые агенты

Tajo поставляется с готовыми маркетинговыми агентами:

Агент	Назначение	Используемые навыки
Оркестратор кампаний	Создание и запуск мультиканальных кампаний из естественного языка	send-email, send-sms, send-whatsapp, create-segment
Клиентская аналитика	Автономная сегментация, RFM-скоринг, прогноз оттока	list-contacts, create-segment, track-event
Win-Back агент	Повторное вовлечение ушедших покупателей с персонализированными последовательностями	list-contacts, create-segment, send-email, send-sms
Агент восстановления корзины	Восстановление брошенных корзин с многоканальными напоминаниями по времени	track-event, send-email, send-sms
Агент синхронизации данных	Двунаправленная синхронизация между любой платформой и Brevo	create-contact, update-contact, track-event
WhatsApp Commerce агент	Диалоговая торговля через WhatsApp Business	send-whatsapp, track-event, list-contacts

Следующие шаги

Настройка Brevo MCP-сервера, Подключение Brevo как MCP-инструментов
Спецификация агента, Определение пользовательских агентов
Создание первого агента, Пошаговое руководство
Справочник навыков, Обзор всех доступных MCP-инструментов

MCP и агентная архитектура