Після запуску MCP-сервера «Сільпо» українські айтівці вже почали тестувати цей сценарій на практиці. Штучний інтелект виявився непоганим компаньойоном в шопінгу.
Після запуску MCP-сервера «Сільпо» українські айтівці вже почали тестувати цей сценарій на практиці. Штучний інтелект виявився непоганим компаньойоном в шопінгу.
Своїм досвідом замовлень через AI-агентів поділилися у LinkedIn Senior AI Solution Architect Олег Ящук та R&D Product Manager Леонід Павловський.
Ящук розповів, що його сім’я часто користується доставкою продуктів додому. Водночас сам він не любить вибирати товари з великого каталогу онлайн-магазину — настільки, що жартує: його відповідальність зазвичай обмежувалася отриманням пакетів від кур’єра та доставкою їх на кухню.
Тепер цю частину роботи він доручив ШІ.
Для першого тесту Ящук попросив Claude: «Запропонуй, що можна цікавого зробити на п’ятничну вечерю. Простий, але смачний рецепт. Підбери продукти. Та використовуй підходящі акції».
Приблизно за 20 хвилин Claude переглянув рецепти, визначив необхідні інгредієнти, перевірив їхню наявність та актуальні акції й поклав потрібні товари в кошик на сайті «Сільпо».
У результаті ШІ запропонував пасту з креветками в томатно-вершковому соусі з покроковою інструкцією приготування, а також сформував готовий до оплати кошик із продуктами. Ящуку залишилося лише підтвердити замовлення на сайті.
«Хіба це не чудово?» — відреагував він на результат тесту.
Ящук зазначає, що «Сільпо», ймовірно, одним із перших в Україні реалізував подібний сценарій через MCP. На його думку, саме MCP може стати важливою технологією для майбутнього ритейлу та customer service, оскільки дозволяє AI-агентам не просто давати рекомендації, а взаємодіяти із зовнішніми сервісами.
Інший айтівець, Леонід Павловський, перевірив уже складніший сценарій.
Він зробив перше замовлення через MCP «Сільпо» і назвав його чи не «найлінкедіннішим» досвідом покупок у супермаркеті. За його словами, система виконала саме те, що він очікував: врахувала список його минулих покупок, зібрала новий збалансований кошик на тиждень, а також врахувала акції та спеціальні пропозиції.
Автоматично ШІ додав у кошик до 22 одиниць товару. Павловський після цього докинув ще кілька позицій вручну — і замовлення було готове.
Був і перший тест на взаємодію людини та агента. Одного товару не було в наявності, але він якимось чином усе одно потрапив до кошика. Після цього оператор зателефонував Павловському й уточнив, яку заміну зробити.
«Чи то вже правильно казати human in the loop», — пожартував він.
За словами Павловського, MCP «Сільпо» також чудово працює в Codex, хоча на сайті магазину немає окремих інструкцій щодо такого сценарію.
Він вважає, що таким способом користуватиметься не найбільша частина аудиторії. Водночас, на його думку, серед тих, хто спробує AI-закупи, retention може бути високим.
Сам Павловський планує користуватися сервісом і надалі. До наступного замовлення він хоче налаштувати окремий проєкт із власними вподобаннями, варіаціями товарів та регулярними замовленнями.
Ящук прописав алгоритм для користувачів, як підключити сервіс.
1. в Claude: Settings -> Connectors -> Add -> Add custom connector -> Name: Silpo -> URL: https://mcp.silpo.ua/mcp -> Connect -> Логін на сайті
2. в ChatGPT: Plugins -> ⛭ праворуч угорі -> MCPs -> Add server -> Name: Silpo -> Type: Streamable HTTP -> URL: https://mcp.silpo.ua/mcp -> Save -> Authenticate -> Логін на сайті
Технологічною основою цього сценарію є MCP (Model Context Protocol) — протокол, який дозволяє AI-моделям підключатися до зовнішніх сервісів та взаємодіяти з ними. У випадку «Сільпо» це означає, що Claude, Codex та інші сумісні інструменти можуть працювати не лише як консультанти, а й виконувати конкретні дії в онлайн-магазині.
