שרת MCP לפריוריטי: לשאול את הנתונים החיים שלכם בשפה חופשיתבענן ובשרת מקומי, גם בגרסאות שלפני 26.0
Priority MCP של פריטק הוא קונקטור AI לפריוריטי. מנהלי תפעול, כספים, רכש ומכירות שואלים בעברית בתוך Claude Desktop או כלי AI אחר, ומקבלים תשובה מהנתונים החיים במערכת Priority ERP מבית Priority Software, בלי לבנות דוח ובלי לייצא לאקסל.
מספרים שאפשר לבדוק. תשובה חתוכה אומרת כמה שורות מוצגות מתוך כמה, ולוח שחסר בו מסך מצהיר על כך. הנתונים לא עוברים דרך פריטק. המודול רץ על המחשב שלכם, פונה ישירות לשרת שלכם, ותוכנן לעבוד מכל גרסה מ-19.1.
בדיקת מוכנות ללא עלות לפני שמתחילים, ואז 14 יום ניסיון על הנתונים שלכם, בלי התחייבות.
| מק"ט | תיאור | רמה | כמות לפריט |
|---|---|---|---|
| 4410-B | מכלול הינע הראשי | 0 | 1 |
| 4410-B-10 | תת-מכלול תושבת אלומיניום | 1 | 1 |
| 4410-B-11 | מנוע הנעה DC 24V | 1 | 2 |
| 7750-RM | פרופיל אלומיניום 6063 | 2 | 0.85 מ' |
| 8820-RM | גליל נחושת 2 מ"מ | 2 | 0.4 ק"ג |
במספרים
מה זה שרת MCP לפריוריטי, ובמה הוא שונה מדוח או מממשק?
Priority MCP של פריטק הוא קונקטור (מחבר) AI לפריוריטי: תוכנה שרצה על המחשב שלכם ומחברת את Claude, GitHub Copilot ו-Gemini CLI לנתוני Priority ERP דרך ה-REST API הרשמי, בענן ובשרת מקומי, מגרסה 19.1. ההתקנה הרגילה קוראת בלבד, והנתונים אינם עוברים דרך שרת של פריטק.
איך עובד קונקטור AI לפריוריטי מבפנים
MCP, בעברית פרוטוקול הקשר מודל, הוא תקן פתוח שמגדיר איך כלי בינה מלאכותית מדבר עם מערכת חיצונית. שרת MCP הוא התוכנה שעומדת בין השניים ומציגה לכלי ה-AI רשימה סגורה של פעולות מוגדרות. הכלי לא מקבל גישה לבסיס הנתונים ולא כותב SQL. הוא יכול להפעיל רק את הפעולות שהשרת חושף לו.
ממשק קלאסי בונים פעם אחת, לשאלה אחת שידועה מראש, והוא נשבר כשהשאלה משתנה. שרת MCP הוא ההפך: אותה התקנה עונה גם על שאלה שלא חשבתם עליה מראש, כי השאלה מנוסחת בזמן אמת ולא בזמן הפיתוח.
הפרוטוקול פורסם ב-2024 והוא נתמך היום בכלי AI רבים. פריטק לא המציאה אותו. פריטק בנתה שרת MCP שמכיר את פריוריטי.
למי זה מיועד, ומה עושים היום כדי לקבל תשובה מפריוריטי
המודול נבנה למנהלים ששואלים את פריוריטי שאלות שמשתנות כל שבוע, ולמנהל המערכת שמבלה את היום בשליפות עבורם.
מנהל התפעול שואל אילו רכיבים חסרים לפק"ע של יום רביעי. מנהל הכספים שואל אילו פריטים חורגים בעלות. סמנכ"ל המכירות שואל מה קרה בסניף השבוע. היום כל שאלה כזו עוברת אותו מסלול: מנסחים אותה למנהל המערכת, מבקשים דוח או ייצוא, ומסובבים אותו באקסל עד שיוצאת תשובה. אתם ה-API האנושי בין פריוריטי לשאר החברה.
| החלופה | הדרך מהשאלה לתשובה | מתי זו הבחירה הנכונה | איפה היא נשברת |
|---|---|---|---|
| לבנות דוח במחולל הדוחות | מנסחים את השאלה למנהל המערכת, מבקשים דוח וממתינים שייבנה | דוח קבוע שרץ כל חודש, לאותם אנשים, באותו מבנה | כשהשאלה חד-פעמית. עלות הבנייה והתור לפיתוח גבוהים מהערך של התשובה |
| לייצא לאקסל ולחתוך ידנית | מבקשים ייצוא, מקבלים קובץ ומסובבים אותו באקסל | ניתוח עומק חד-פעמי שדורש חישובים משלכם | הקובץ מתיישן ברגע שהוא נשמר, ומתחיל לחיות מחוץ להרשאות של המערכת |
| לשכור מפתח לפיתוח נקודתי | מסבירים את הצורך וממתינים לפיתוח ולבדיקה | כשצריך תהליך עסקי חדש, מסך חדש או ממשק חדש | כשצריך תשובה השבוע. פיתוח הוא פרויקט, לא שאילתה |
| כלי BI | מבקשים ממי שמתחזק את מודל הנתונים להוסיף את השאלה | תמונת מצב ניהולית קבועה ומדדים שחוזרים | בשאלה תפעולית נקודתית שלא הוגדרה מראש במודל הנתונים |
| להדביק נתונים ל-ChatGPT ידנית | מייצאים נתונים, מדביקים אותם בשיחה ובודקים שהם עדיין עדכניים | טקסט חופשי: ניסוח, סיכום, תרגום | הנתונים מתיישנים, ההדבקה מוציאה מידע מהארגון בלי בקרה, והמודל לא יודע מה חסר לו |
| Priority MCP של פריטק | שואלים בעברית, בשיחה, ומקבלים תשובה מהנתונים החיים. שאלת ההמשך נשאלת באותה שיחה | שאלה שלא ידעתם מראש שתשאלו, על הגרסה והפריסה שיש לכם היום | כשצריך להריץ פרוצדורה או דוח של פריוריטי, או חיפוש טקסט חופשי בכל הארגון. את שניהם הוא לא עושה |
גללו לצדדים לראות את כל הטבלה
זו לא רשימה שבה אנחנו מנצחים בכל שורה. בחמש החלופות האחרות בטבלה יש מקרים שבהם הן עדיין הבחירה הנכונה.
Priority MCP לא מחליף את מחולל הדוחות ולא מחליף BI. הוא עונה על השאלות שאף פעם לא הצדיקו דוח, בלי מנהל מערכת באמצע ובלי קובץ באקסל.
איך זה עובד: חיבור AI לפריוריטי בשלושה צעדים
1. שואלים. בעברית, בתוך Claude Desktop, Claude Code, GitHub Copilot ב-VS Code או Gemini CLI. אין פקודות, ולא צריך לדעת את שמות המסכים.
2. המודול שולף. הוא מוצא את הנתונים הנכונים דרך OData, ישירות מהשרת של פריוריטי שלכם ובלי שרת ביניים של פריטק. בהתקנה רגילה הוא קורא בלבד.
3. התשובה חוזרת לשיחה. קצוצה, עם ציון כמה שורות מוצגות מתוך כמה.
מה מפריד בין תשובה לניחוש
שאלה אחת על פריוריטי אפשר לשלוף בהרבה דרכים, ורק חלקן נותנות מספר נכון. שיטות השליפה שלנו נבנו על בסיס 23 שנות עבודה עם Priority, ואלה הן שהופכות ניחוש משכנע לתשובה שאפשר להישען עליה.
את השיטות לא נפרט כאן. את התוצאה תראו בעצמכם, על הנתונים שלכם, בבדיקת המוכנות על השרת שלכם ובניסיון של 14 יום: תשובה שחוזרת בלי שאלפי שורות עוברות בשיחה, מספר שאפשר לבדוק, ויומן מקומי שמראה כמה בקשות נשלחו לשרת. לבקשת בדיקת מוכנות וניסיון
ניתוח באותה שיחה, בלי שלב האקסל
המודול מגיש לכלי ה-AI שורות ומדדים שכבר חושבו, והניתוח קורה באותה שיחה: השוואה בין תקופות, איתור חריגות, שאלת המשך על מה שהתגלה. אין ייצוא, אין טבלת ציר ואין קובץ שמתיישן. ההחלטה נשארת אצלכם.
חיבור Claude לפריוריטי, וגם GitHub Copilot ו-Gemini CLI
Claude Desktop
אפליקציית שולחן העבודה
Claude Code
כלי שורת הפקודה למפתחים
GitHub Copilot ב-VS Code
תוסף ה-AI בתוך עורך הקוד
Gemini CLI
כלי שורת הפקודה של Google
אותה התקנה עובדת מול ארבעת הכלים בלי שינוי קוד, כי זהו שרת MCP סטנדרטי בתקשורת stdio מקומית. אשף ההתקנה מזהה מי מהם מותקן במחשב ומחבר אותו.
ChatGPT אינו נתמך כרגע. הוא מתחבר לשרתי MCP מרוחקים בכתובת HTTPS, ולא לשרת מקומי כמו זה.
אילו שאלות אפשר לשאול את פריוריטי? חבילות תוכן לפי תחום
שואלים בעברית, כמו שהייתם שואלים עמית. כשהשאלה מתאימה לשאלה מוכנה, המודול משתמש בשליפה שנבנתה מראש מול המסכים והשדות של פריוריטי, במקום שכלי ה-AI ינחש. שאלה שאין לה שליפה מוכנה עדיין נענית.
השאלה שבגללה בנינו את המודול
"אילו רכיבים בעץ המוצר של ההזמנה הזו יעכבו את האספקה, לפי המלאי, הזמנות הרכש הפתוחות והניפוקים החסרים?"
התשובה מציגה את הרכיבים שמעכבים ואת מה שחסר לכל אחד מהם.
תחומי העסק שהחבילות מכסות
- ייצור ותכנון (MRP)
- רצפת ייצור
- תמחיר
- בקרה תקציבית
- תזרים וגבייה
- רכש וספקים
- מלאי, אצוות ותוקף
- מכירות ושיווק
- אספקות ו-OTIF
- קמעונאות
- שירות ואחזקה
- ניהול פרויקטים
- בקרת איכות
החבילות הן אוספי שאלות מוכנות לפי תחום, והן נבחרות לכל לקוח בנפרד: אתם מקבלים את התחומים שרלוונטיים לארגון שלכם.
לכל ארגון יש שדות פרטיים, מסכים שלא הוכנו לגישת API והרשאות משלו, ולכן אנחנו אומרים מה נבדק אצלכם ומה עוד לא.
דשבורד מנהלים מתוך פריוריטי, בלי לבנות דוח
מנהל שואל "איך נראה החודש בגבייה", ומקבל לוח מוכן במקום סדרה של שאלות בודדות. המדדים, המובילים והחריגות מחושבים בקוד, והתוצאה היא דף HTML מעוצב בעברית שאפשר לפתוח, להדפיס ולשלוח.
שישה לוחות בחמישה תחומים
| הלוח | חבילת התוכן | למי |
|---|---|---|
| לוח הבקרה התקציבית | בקרה תקציבית | חשב, מנהל כספים, מנהל תקציבים |
| לוח גבייה ותזרים | תזרים וגבייה | מנהל כספים, גובה, מנהל חשבונות |
| לוח ספקים ורכש | רכש וספקים | קניין, מנהל רכש, מנהל תפעול |
| לוח מלאי תקוע | מלאי | מנהל מלאי, מנהל רכש, מנהל כספים |
| לוח רשת החנויות | קמעונאות | מנהל רשת, סמנכ"ל קמעונאות, מנהל מלאי |
| לוח משפחות המוצר | קמעונאות | מנהל רשת, מנהל מלאי, רוכש |
גללו לצדדים לראות את כל הטבלה
המספרים מחושבים בקוד
כלי ה-AI לא מסכם את הנתונים בעצמו. הוא מקבל מדדים שכבר חושבו, וכל תובנה שהוא מנסח נשענת על מספר מהלוח.
לוח חלקי אומר שהוא חלקי
מסך שאינו פתוח אצלכם לא מפיל את הלוח. הלוח נבנה בכל זאת, ומצהיר מה לא נטען.
הלוח נפתח בתוך השיחה
ב-Claude Desktop הלוח מופיע בתוך השיחה. לוחצים על מספר, עמודה או מחסן וכותבים שאלה על מה שסומן. בכלי אחר מקבלים קובץ HTML שמור, ובחלונית הצד של שורה או עמודה יש כפתור "העתק שאלה".
שדה פרטי שהמודול לא מכיר: לומדים אותו מכם, בלי להמתין לפריטק
לכל ארגון יש שדות משלו, ושם של שדה במסך הוא לרוב מילה או שתיים. כשהמודול מבין שדה לא נכון, עובד מתקן אותו במשפט אחד, והתיקון נשמר.
העובד מלמד בשיחה
"השדה הזה הוא הסוכן המטפל, לא סוכן המכירות". המודול מציג מה הוא עומד לשמור, ורק אחרי אישור העובד ההסבר נשמר ומשפיע על התשובות הבאות שלו. אם מנהל המערכת הגדיר אישור מראש, ההסבר ממתין לאישורו.
מנהל המערכת מאשר לכולם
הסבר שהתברר כנכון יכול להפוך לידע של כל הארגון, באישור של מנהל המערכת. עד אז הוא נשאר של מי שלימד.
מה שכבר כתבתם באפיונים
אם יש לכם תיקיית אפיונים, המודול קורא אותה על המחשב שלכם ומציע משם הסברים לשדות, כשהוא מסנן מהמסמכים מה שנראה כסוד.
הידע נשאר אצלכם. פריטק מקבלת אותו רק אם בחרתם לשלוח, ושום דבר לא נשלח מעצמו.
מספרים שאפשר לסמוך עליהם: מה המודול עושה כשהנתונים לא מלאים
מנהל שמכניס AI להחלטות שואל קודם כל איך יודעים שהמספר נכון. המודול לא מבטיח שהתמונה תמיד מלאה. הוא אומר מתי היא לא מלאה. אלה ההתנהגויות שקיימות בו היום.
תשובה חתוכה אומרת שהיא חתוכה
שאלה שמחזירה הרבה שורות מציגה חלק מהן ואומרת במפורש כמה מוצגות מתוך כמה, עם הצעה איך לצמצם, למשל רק החודש האחרון או רק הזמנות פתוחות.
מסך חסום מוצהר, לא מנוחש
כשמסך אינו נגיש למשתמש, התשובה אומרת איזה מסך חסר ומה נדרש כדי לפתוח אותו, במקום להשלים נתונים מהזיכרון של כלי ה-AI.
אין השוואה בלי בסיס
בלוחות, כשאין נתון לתקופת ההשוואה, מוצג "אין בסיס להשוואה" ולא 0%. וסכומים במטבעות שונים אינם מחוברים למספר אחד.
ספירה מדויקת של הבקשות
יומן מקומי רושם כל בקשה שהמודול שולח לשרת שלכם, כך שתמיד תדעו כמה נוצל בפועל, בלי להסתמך על הערכה.
האם ה-AI יראה נתונים שהעובד לא מורשה לראות?
בברירת המחדל המודול רואה בדיוק את מה שמשתמש ה-API שהגדרתם מורשה לראות, לא יותר. בתוספת ההרשאות פר-משתמש הוא טוען מפריוריטי את הרשאות המסך האמיתיות של אותו עובד, מסייר ההרשאות, ואוכף אותן על כל בקשה.
אין מסלול עוקף
כל פנייה לשרת הפריוריטי עוברת בדיקת הרשאות לפני שהיא יוצאת, ואין דרך לעקוף אותה. המצב הוא fail-closed: אם ההרשאות לא נטענו והאכיפה פעילה, הבקשה נחסמת ולא עוברת בשקט.
מסך חסום פשוט לא קיים
מסך שאין לעובד הרשאה אליו נעלם גם מתוצאות החיפוש וגם מרשימת השאילתות השמורות.
כתיבה היא החלטה, לא ברירת מחדל
התקנה רגילה היא קריאה בלבד, וכלי הכתיבה אינם נטענים בה כלל. כתיבה נקבעת ברישיון שמנהל המערכת שלכם מנפיק, ובסביבת ייצור היא בטוחה רק עם אכיפת הרשאות פר-עובד. כשהיא פעילה, כל פעולה מוצגת לבדיקה לפני שהיא מתבצעת.
כתיבה דרך המסך, לא דרך הטבלה
כל כתיבה עוברת דרך המסך של פריוריטי, ולכן הטריגרים והבדיקות רצים בדיוק כמו בהקלדה ידנית, והודעות הוולידציה חוזרות בשפה ברורה.
אין דלת מבחוץ
שרת ה-MCP רץ מקומית בתקשורת stdio. הוא לא פותח פורט, לא מאזין לרשת ואין לו כתובת שאפשר לתקוף מבחוץ, וזו גם ההמלצה המפורשת של מפרט ה-MCP לשרתים מקומיים.
שרת המודול אינו פותח פורט ואינו מאזין לרשת, ולכן אין לו כתובת שאפשר לתקוף מבחוץ.
כל בקשה מתועדת
יומן שימוש מקומי רושם כל בקשה שהמודול שולח לשרת שלכם. אין בו סודות ואין בו ערכי שדות. ממנו נגזר דוח חודשי עם פילוח לפי משתמש פריוריטי.
מה מהמידע שלכם יוצא מהמחשב, ולאן?
החץ הראשון הוא השאילתה. היא יוצאת מהמחשב שלכם ישירות לשרת הפריוריטי שלכם, דרך ה-OData הרשמי ולא בגישה ישירה לבסיס הנתונים. אין שרת ביניים של פריטק, ואין עותק של הנתונים שלכם אצלנו.
החץ השני הוא החלק שחשוב שתשמעו מאיתנו ולא בדיעבד. התשובה שחוזרת מפריוריטי נכנסת לשיחה, ולכן היא נשלחת לספק מודל ה-AI שבחרתם, מוצפנת בתעבורה, בדיוק כמו כל דבר אחר שאתם מקלידים לו.
מה אומרים התנאים של ספק המודל
לפי התנאים המסחריים המפורסמים של Anthropic, תוכן של לקוח מסחרי אינו משמש לאימון מודלים, ושימור ברירת המחדל במסלול המסחרי הוא 30 יום. החברה מצהירה על ISO 27001, על ISO/IEC 42001 לניהול מערכות AI ועל SOC 2. אם אתם עובדים מול ספק אחר, התנאים שרלוונטיים לכם הם שלו, ואנחנו עוברים עליהם איתכם בפגישת ההתקנה.
ומה אומרת הרגולציה הישראלית?
הרשות להגנת הפרטיות מעדיפה במפורש את המודל הזה. הנחיית מיקור חוץ 2/2011 קובעת שכנקודת מוצא יש להעדיף מתן גישה מוגבלת למערכות המזמין, על פני העברת עותק של מאגר המידע לקבלן, כי העברת עותק מציבה סיכון של מידע עודף ומאבדת את השליטה. זו בדיוק הארכיטקטורה כאן: אין עותק של הנתונים שלכם אצל פריטק.
בטיוטת הנחיה של הרשות מאפריל 2025, שפורסמה להערות הציבור, נדרשת מדיניות ארגונית ייעודית לשימוש בשירותי AI חיצוניים: מי רשאי להשתמש, אילו סוגי מידע מותר לחשוף, משך שמירת המידע, והאפשרות לסרב לשימוש בו לאימון. שימו לב שזו טיוטה ולא הנחיה סופית. בנוסף, מאז 14 באוגוסט 2025 בתוקף תיקון 13 לחוק הגנת הפרטיות.
השאלה אם מותר להעביר מידע אישי לספק מחוץ לישראל היא החלטה של היועץ המשפטי שלכם ולא שלנו. מה שאנחנו מביאים לשולחן זה מה שהוא צריך כדי להכריע: מה בדיוק יוצא, מה התנאים החוזיים של ספק המודל, אילו הסמכות הוא מחזיק, ומה היומן המקומי מתעד.
למנהל אבטחת המידע שלכם
יש לנו מסמך טכני ייעודי בשבילו: מודל האיום, מה פורסם על אבטחת MCP ומה מזה רלוונטי להתקנה מקומית, נקודת החנק שבה ההרשאות נאכפות, מה נשמר מקומית ומה בדיוק אינו נאכף. הוא אינו מפורסם באתר ונשלח לפי בקשה.
האם אפשר לחבר AI לפריוריטי בשרת מקומי, ובלי לשדרג גרסה?
כן, בשתי הפריסות ובכל גרסה מ-19.1 ומעלה. Priority MCP רץ על המחשב שלכם ומתחבר לשרת הפריוריטי שלכם דרך ה-REST API הרשמי שלו, ולכן אותה התקנה בדיוק עובדת בענן ובשרת מקומי בארגון. אין שדרוג גרסה, אין מעבר לענן, ואין רכיב שצריך להתקין בצד השרת שלכם.
מה שכן נדרש הוא מודול API פעיל, רישיון API למשתמש, והרשאת גישה למסכים שרלוונטיים לשאלות שלכם. שלושת אלה נבדקים בבדיקת המוכנות, ללא עלות, לפני שאתם משקיעים דקה של מנהל מערכת.
בדיקת התאמה בארבע שאלות
| השאלה | מה זה אומר לגבי ההתקנה |
|---|---|
| איפה פריוריטי רצה אצלכם? | ענן או שרת מקומי בארגון. אותה התקנה בדיוק, ואותם צעדי הכנה |
| באיזו גרסה אתם? | תוכנן לעבוד מ-19.1 ומעלה. גרסאות מאוחרות מוסיפות נוחות, וגם בלעדיהן המודול עובד |
| יש לכם מודול API ורישיון API למשתמש? | נדרשים. אותו מודול ואותו רישיון שכבר משמשים ממשקים אחרים אצלכם |
| אילו מסכים אצלכם פתוחים לגישת API? | בדיקת המוכנות עונה על זה |
גללו לצדדים לראות את כל הטבלה
מאיזו גרסת פריוריטי זה עובד?
המודול עובד מגרסה 19.1 ומעלה, בענן ובשרת מקומי. ככל שהגרסה שלכם חדשה יותר הוא עובד מהר יותר וחוסך יותר קריאות מהשרת. הוא לא מפסיק לעבוד בגרסה ישנה, ואף יכולת ליבה אינה תלויה בגרסה מאוחרת.
| הגרסה שלכם | מה עובד |
|---|---|
| 19.1 ומעלה | הכול עובד, בענן ובשרת מקומי |
| 20.0 ומעלה | שליפה חסכונית יותר של נתונים שהשתנו |
| 21.0 ומעלה | מצורפים יורדים כקובץ שלם |
| 22.0 ומעלה | זיהוי אוטומטי של גרסת השרת, ורענון הגדרות המסך אחרי שינוי בפריוריטי |
| 25.0 ומעלה | טעינה קלה יותר של הגדרות המסך |
גללו לצדדים לראות את כל הטבלה
הטבלה מתארת את Priority MCP מבית פריטק מערכות מידע.
תאימות הגרסאות היא טענת תכנון, המבוססת על היכולות של ה-REST API בכל גרסה, ולכן אנחנו לא מבקשים מכם להאמין לה. ההתחלה בכל מקרה היא בדיקת מוכנות על השרת שלכם ועל הנתונים האמיתיים שלכם, שאומרת מה מוכן, מה חסר ומה צריך לפתוח.
ומה לגבי aiERP Companion שהושק בגרסה 26?
aiERP Companion הוא עוזר AI שיושב בתוך מסכי פריוריטי, והוא מוצר של Priority Software, חלק מגרסה 26.0. הוא מיועד ללקוחות שנמצאים בענן של Priority.
Priority MCP הוא דבר אחר: הוא מחבר את כלי ה-AI שאתם כבר עובדים איתו אל הנתונים שלכם, מבחוץ, בכל פריסה. אלה שתי תשובות לשתי שאלות שונות, והן לא סותרות זו את זו.
אם אתם בענן ובגרסה 26, כדאי לכם לבחון את שתי האפשרויות. אם אתם על שרת מקומי או בגרסה נמוכה מ-26.0, השאלה המעשית היא מה אפשר לעשות ברבעון הזה בלי פרויקט שדרוג ובלי מעבר לענן.
מה המודול לא עושה, ולמי הוא פחות מתאים
מה Priority MCP לא עושה היום:
- לא מריץ פרוצדורות ודוחות של פריוריטי, ולא יוצר מסכים, טבלאות או פרוצדורות. זו מגבלה של ה-REST API של פריוריטי, לא בחירה שלנו.
- אין חיפוש טקסט חופשי על כל הנתונים. יש חיפוש ממוקד בישויות שאתם מגדירים מראש.
- הרשאות המסך של כל עובד נאכפות רק כשהרישיון שלו נושא את שם המשתמש שלו בפריוריטי, ועם משתמש API משותף נאכפות הרשאות המסך של משתמש ה-API עצמו. באכיפה פר-עובד, מסך שסייר ההרשאות חוסם בפני העובד נעלם גם מתוצאות החיפוש וגם מרשימת השאילתות השמורות. הרשאות ברמת שדה בתוך המסך אינן נאכפות במודול. הרשאות לפי נתונים, כמו סניף או סוכן, אינן נאכפות ברמת ה-API של פריוריטי עצמו, בשום כלי. לכן חלק מההטמעה היא פגישה שבה נקבע אילו ישויות בכלל נגישות ולמי.
- אצווה של עד 100 פעולות פועלת ללא rollback. פעולות שהצליחו לפני כשל נשארות, והתשובה מציינת בדיוק מה נכשל.
- ייצוא מוגבל ל-5,000 שורות לקובץ, כי הנתונים עצמם לא אמורים להיכנס לשיחה.
- ChatGPT אינו נתמך כרגע.
- אומדן הטוקנים לחיוב AI מבוסס על נפח הנתונים שהמודול החזיר, לא על מדידה מספק המודל, ולכן הוא רק מזהיר ולעולם לא חוסם. אסור להישען עליו בהתחשבנות מול צד שלישי.
העדפנו לכתוב את הרשימה הזו כאן, ולא לגלות אותה בפגישה השלישית.
מתאים לכם אם
- אתם מריצים פריוריטי על שרת מקומי או בענן ויש לכם רישיון API
- כל שאלה תפעולית אצלכם מתורגמת לבקשת דוח
- אתם עובדים על פריוריטי ושואלים שאלות שמשתנות לפי הצורך הקיים
- אתם כבר עובדים עם Claude, או שיש אצלכם מפתחים עם GitHub Copilot או Gemini CLI
- מנהל המערכת שלכם מבלה את היום בשליפות עבור אחרים
פחות מתאים לכם אם
- הצורך המרכזי שלכם הוא להריץ פרוצדורות ודוחות של פריוריטי מתוך הצ'אט
- אתם צריכים חיפוש טקסט חופשי על כל מסמכי הארגון
- אתם עובדים רק מול ChatGPT ולא יכולים להחליף כלי
- אין לכם רישיון API פעיל בפריוריטי ואין כוונה לרכוש
- עוד לא הגדרתם מדיניות פנימית לשימוש בכלי AI. שם השלב הראשון הוא המדיניות, לא ההתקנה
פריטק מערכות מידע: 23 שנות פריוריטי, מקודדות לתוך מודול ה-AI
אנחנו בוטיק פריוריטי שעוסק ביישום ובפיתוח על המערכת עשרים ושלוש שנים, בייצור, ב-MRP, בתמחיר תעשייתי ובשרשרת אספקה. Priority MCP לא נבנה כפרויקט AI שחיפש מערכת להתחבר אליה. הוא נבנה מהכיוון ההפוך, מתוך השאלות שלקוחות פריוריטי שואלים אותנו בטלפון כבר שני עשורים.
חיבור בין כלי AI לפריוריטי אפשר לתאר בפסקה אחת. מה שקובע הוא מה המודול יודע על פריוריטי עוד לפני שהוא ניגש לשרת שלכם, מה הוא מרשה לעצמו לעשות שם, ומי אחראי כשמשהו מתנהג אחרת מהצפוי.
ידע פריוריטי בתוך המוצר
המודול מגיע עם ידע מובנה על המבנה של פריוריטי: מסכים, שדות והשמות שלהם בעברית ובאנגלית. המשמעות המעשית: הוא לא מנחש שמות שדות ולא ממציא קודי סטטוס, הוא בודק אותם מול השרת שלכם לפני שהוא עונה.
הידע הזה לא יושב אצלנו במצגת, הוא מקודד לתוך המוצר: בשאילתות המוכנות, ובשאלות שהמודול יודע לשאול את השרת שלכם לפני שהוא עונה לכם.
בקרה
אכיפת הרשאות פר-משתמש, יומן שימוש מקומי, כתיבה כבויה כברירת מחדל, ורישוי חתום דיגיטלית: אתם מנפיקים ומחדשים רישיונות לעובדים שלכם בעצמכם, והמפתח הפרטי שלכם לעולם לא מגיע אלינו.
שם וכתובת מאחורי המוצר
המודול נבנה, נתמך ומעודכן על ידי חברה ישראלית מזוהה, עם חוזה, עם זמן תגובה מוסכם ועם אדם שעונה לטלפון. ספק מודל ה-AI מצהיר במפורש שאינו מבצע ביקורת אבטחה לאף שרת MCP, ושהבחירה באחריות המשתמש. ולכן השרת שמדבר עם הנתונים שלכם נבנה ומתוחזק על ידי מי שאתם יכולים להתקשר אליו.
מה כולל השירות החודשי
- עדכוני תאימות לגרסאות פריוריטי, כולל גרסאות חדשות שיוצאות
- הרחבה שוטפת של חבילות השאלות המוכנות, שמגיעה לכל הלקוחות
- עדכוני אבטחה, בלי תלות בשדרוג גרסת ה-ERP
- עדכוני הידע המובנה של המודול על פריוריטי
- חידוש הרישיון וליווי ההתקנה המעודכנת
- ערוץ תמיכה ייעודי, בזמני התגובה שנקבעים בהסכם
- בדיקה עצמית ודוח תמיכה: קובץ אחד שנוצר אצלכם, בלי סיסמאות או שמות, וכתובת השרת רק אם בחרתם לכלול אותה, ושאתם שולחים במייל כשצריך
- דוח שימוש שנוצר אצלכם, וסקירה משותפת שלו במפגש התקופתי
התאמה לשדות הפרטיים שלכם נכללת בהיקף שנקבע מראש, ומעבר לו מתומחרת בנפרד. התמחור נקבע לפי היקף ונמסר בהצעה.
מה צריך כדי להתחיל, ומי עושה מה
הכנה בפריוריטי, בידי מנהל המערכת
מה נדרש: רישיון API למשתמש ופתיחת המסכים הרלוונטיים לגישת API. את זה עושה מנהל המערכת שלכם, ובדיקת המוכנות מראה מה עוד חסר.
בדיקת מוכנות
מה קורה: הכלי בודק מול השרת שלכם, על נתונים אמיתיים, מה מוכן ומה לא, ומדווח בעברית.
מה מקבלים: קובץ דוח קריא שמכיל רק שמות מסכים ושדות, בלי נתונים עסקיים.
אשף ההתקנה
מה זה: קובץ אחד ואשף שרוב שאלותיו עם ברירת מחדל, ושלושה דברים בלבד דורשים הקלדה. האשף פותח באישור מפורש של הסכם הרישיון.
החיבור לכלי ה-AI: האשף מזהה מי מארבעת כלי ה-AI מותקן במחשב ומחבר אותו. אין צורך בשם משתמש וסיסמה לכלי ה-AI.
השאלה הראשונה
מה קורה: פותחים את כלי ה-AI שלכם ושואלים בעברית.
בדיקת מוכנות, ואז 14 יום על הנתונים שלכם
פריטק מנפיקה רישיון ניסיון ל-14 יום, בלי התחייבות ובלי כרטיס אשראי. זו אותה התקנה בדיוק שתישאר אצלכם אחר כך, על השרת שלכם ועל הנתונים שלכם.
בדיקת מוכנות לפני שמתחילים - אנחנו בודקים אילו מסכים אצלכם באמת נגישים ל-API ומה חסר, כך שאתם יודעים מראש מה יעבוד. ללא עלות.
קריאה בלבד כברירת מחדל - כלי הכתיבה אינם נטענים כלל, אלא אם הרישיון שמנהל המערכת שלכם מנפיק מתיר כתיבה.
המידע לא עובר דרכנו - אין שרת ביניים של פריטק. כל שאילתה הולכת מהמחשב שלכם ישירות לשרת הפריוריטי שלכם.
הניסיון מסתיים במועד, ושום דבר לא נמחק - בתום הניסיון המודול מפסיק לפנות לשרת שלכם, וההגדרות נשמרות להמשך.
בלי שדרוג ובלי מעבר לענן - אתם נשארים על הגרסה והפריסה שיש לכם היום.
מה קורה אחרי הניסיון - מנוי חודשי, לפי מספר המשתמשים ולפי חבילות התוכן שתבחרו. המחיר לפי הצעה, ואת הטווח תשמעו כבר בשיחה הראשונה, לפני שאתם משקיעים זמן של מנהל מערכת בבדיקת המוכנות.
אין קיר באמצע עבודה - כשתוקף הרישיון בתשלום מסתיים, העבודה לא נעצרת בבת אחת. יש תקופת חסד, וחידוש הוא קובץ רישיון חדש, וההגדרות נשמרות.
שתי דרכים להתחיל: בדיקת מוכנות על השרת שלכם, או דמו של 15 דקות על הנתונים שלכם. שתיהן מתחילות באותה שיחה קצרה.
בשיחה הראשונה נשאל אתכם שלושה דברים בלבד: איזו גרסת פריוריטי, ענן או שרת מקומי, ואיזו שאלה הכי מעצבנת אתכם היום.
שאלות נפוצות על MCP לפריוריטי
מה זה Priority MCP של פריטק, ובמה הוא שונה מכלי AI כללי?
Priority MCP של פריטק הוא קונקטור AI לפריוריטי: שרת MCP מקומי שמחבר את Claude Desktop, Claude Code, GitHub Copilot ב-VS Code ו-Gemini CLI לנתוני Priority ERP דרך ה-REST API הרשמי. כלי AI כללי לא מכיר את שמות המסכים והשדות אצלכם, ולכן הוא מנחש. המודול מגיע עם ידע מובנה על הישויות והמסכים של פריוריטי ועם שאלות מוכנות לפי תחום, וכשהוא לא בטוח הוא בודק מול השרת שלכם לפני שהוא עונה.
על אילו תחומים בפריוריטי אפשר לשאול, והאם צריך לדעת לתכנת?
לא צריך לתכנת. שואלים בעברית. חבילות התוכן מכסות את תחומי העסק בפריוריטי: ייצור ותכנון, רצפת ייצור, תמחיר, בקרה תקציבית, תזרים וגבייה, רכש וספקים, מלאי ואצוות, מכירות, אספקות, קמעונאות, שירות, פרויקטים ובקרת איכות. אתם מקבלים את החבילות שמתאימות לארגון שלכם, ושאלה שאין לה שאילתה מוכנה עדיין נענית.
אנחנו על שרת מקומי ובגרסה נמוכה מ-26.0. אפשר לקבל AI על הנתונים בלי לשדרג?
כן. Priority MCP רץ על המחשב שלכם ומתחבר לשרת הפריוריטי שלכם דרך ה-OData REST API הרשמי, ולכן אין צורך בשדרוג גרסה ואין צורך במעבר לענן. המודול תוכנן לעבוד מגרסה 19.1 ומעלה, ואותה התקנה בדיוק עובדת בענן ובשרת מקומי. לפני שמתחילים אנחנו מריצים בדיקת מוכנות על השרת שלכם, שמראה אילו מסכים כבר נגישים ל-API ואילו דורשים פתיחה.
האם ה-AI יכול לשנות או למחוק נתונים בפריוריטי?
בהתקנה רגילה לא. המודול קורא בלבד וכלי הכתיבה אינם נטענים כלל. כתיבה היא החלטה מפורשת של מנהל המערכת שלכם והיא נקבעת ברישיון, ובסביבת ייצור היא בטוחה רק עם אכיפת הרשאות פר-עובד. כשכתיבה פעילה, כל פעולה מוצגת לבדיקה לפני שהיא מתבצעת, ועוברת דרך המסך של פריוריטי כך שכללי המערכת חלים עליה כמו על הקלדה ידנית.
האם המידע שלנו יוצא מהחברה, ולאן בדיוק?
השאילתה עצמה לא. היא הולכת מהמחשב שלכם ישירות לשרת הפריוריטי שלכם, ואין שרת ביניים של פריטק ואין טלמטריה. התשובה שחוזרת מפריוריטי כן נכנסת לשיחה, ולכן היא נשלחת לספק מודל ה-AI שבחרתם, מוצפנת בתעבורה, בדיוק כמו כל דבר אחר שאתם מקלידים לו.
לפי התנאים המסחריים המפורסמים של Anthropic, תוכן של לקוח מסחרי אינו משמש לאימון מודלים, ושימור ברירת המחדל הוא 30 יום. גם בהסדר כזה, שיחה שסומנה על ידי מנגנוני בטיחות עשויה להישמר עד שנתיים. מנוי פרטי של עובד אינו זהה למנוי ארגוני, ולכן בחירת סוג המנוי היא חלק מההתקנה.
איך אדע שהמספר נכון, ומה קורה כשהנתונים חלקיים?
המודול אומר מתי התמונה לא מלאה. תשובה חתוכה מציינת כמה שורות מוצגות מתוך כמה, מסך חסום מוצהר בשמו עם מה שנדרש כדי לפתוח אותו, ולוח שחסר בו מסך נבנה בכל זאת ואומר מה לא נטען. בלוחות, כשאין נתון לתקופת ההשוואה, מוצג "אין בסיס להשוואה" ולא 0%. גם סיכום, רשימת ערכים וייצוא שנעצרו לפני סוף הנתונים מסומנים במפורש כתוצאה חלקית.
מה ההבדל בין Priority MCP של פריטק לבין aiERP Companion?
aiERP Companion הוא עוזר AI של Priority Software שיושב בתוך מסכי פריוריטי, חלק מגרסה 26.0, ומיועד ללקוחות שנמצאים בענן של פריוריטי. לעומתו, Priority MCP של פריטק מחבר מבחוץ את כלי ה-AI שאתם כבר עובדים איתו אל הנתונים שלכם, בכל פריסה ומגרסה 19.1.
אלה תשובות לשתי שאלות שונות. אם אתם בענן ובגרסה 26, כדאי לבחון את שתיהן. אם אתם על שרת מקומי או בגרסה ישנה יותר, המודול עובד בלי פרויקט שדרוג ובלי מעבר לענן.
יש לנו שדות פרטיים שהמודול לא מכיר. מה עושים?
המודול לומד אותם מכם. עובד שמתקן את המודול בשיחה מקבל תצוגה מקדימה, ומה שאישר נשמר ומשפיע על התשובות הבאות שלו, אלא אם מנהל המערכת הגדיר שהסברים ממתינים לאישורו. מנהל המערכת יכול לאשר את ההסבר לכל הארגון. אם הגדרתם תיקיית אפיונים, ההסברים יכולים להגיע גם ממה שכבר כתוב בה. הידע נשאר אצלכם, ופריטק מקבלת אותו רק אם תבחרו לשלוח.
יש דשבורדים למנהלים?
כן, שישה לוחות בחמישה תחומים: בקרה תקציבית, תזרים וגבייה, רכש וספקים, מלאי תקוע ושני לוחות לקמעונאות. שואלים למשל "איך נראה החודש בגבייה", והמודול מחשב בקוד את המדדים והחריגות ושומר דף HTML מעוצב בעברית. ב-Claude Desktop הלוח מופיע גם כעמוד אינטראקטיבי בתוך השיחה, ואפשר לסמן בו עמודה ולשאול עליה.
כמה זה עולה, ומה זה עושה לחבילת הטרנזקציות בפריוריטי?
מתחילים בבדיקת מוכנות ללא עלות, ואחריה ניסיון של 14 יום בדיוק, בלי התחייבות. אחר כך זה מנוי חודשי לפי מספר המשתמשים והחבילות שתבחרו, והמחיר לפי הצעה. בתום הניסיון המודול מפסיק לפנות לשרת שלכם, ושום מידע לא נמחק.
המודול עובד דרך ה-REST API של פריוריטי, ולכן הוא צורך טרנזקציות API כמו כל ממשק אחר. הוא מצמצם אותן: הוא שולף רק מה שהשאלה צריכה, ותשובה חוזרת בלי שאלפי שורות עוברות בשיחה. יומן השימוש המקומי מראה כמה בקשות המודול שלח.
In English
FreeTech Priority MCP is a local MCP connector, built by FreeTech Information Systems in Israel, that lets Claude Desktop, Claude Code, GitHub Copilot in VS Code and Gemini CLI query Priority ERP data through the official REST API, on cloud and on-premise installations from version 19.1. It is read-only by default, sends no telemetry, and no data passes through a FreeTech server.
Can I connect an AI assistant to an on-premise Priority ERP?
Yes. FreeTech Priority MCP is an independent local MCP server, not a Priority Software product. It runs on your own machine over local stdio, opens no inbound port, and connects directly to your own Priority server over the official OData REST API, so cloud and on-premise installations use the same setup. Nothing it runs on your side is reachable from the network.
It is designed to work from Priority ERP version 19.1 upward. Version compatibility is a design claim, so every engagement starts with a free readiness check against your own server. ChatGPT is not supported today, because it connects only to remote HTTPS MCP servers.
רוצים לראות את זה על הנתונים שלכם?
בדיקת מוכנות אומרת לכם אם המסכים שלכם כבר נגישים. ניסיון של 14 יום אומר לכם אם התשובות באמת עוזרות. שניהם בסביבה שלכם, על הנתונים שלכם.
פריטק מערכות מידע עוסקת ביישום ובפיתוח על Priority כבר עשרים ושלוש שנים, בייצור, ב-MRP, בתמחיר תעשייתי ובשרשרת אספקה. Priority MCP נבנה מתוך העבודה הזו.
Priority MCP הוא פיתוח מבית פריטק מערכות מידע, שותפה עסקית מורשית של Priority Software. הוא נבנה על ידינו ואינו מוצר של Priority Software.