Про Prostir
Перетвори експертизу на AI app для клієнтів.
Історія починається там, де в експерта вже є знання, але немає backend: документи, приклади, формули, клієнти й повторювана послуга. Prostir додає продуктовий шар: identity, knowledge, tools, remote MCP endpoints, quotas, payments, state, memory і operator visibility.
Про Prostir
Managed Code тримає foundation
Коли creator публікує app, backend не має бути набором випадкових scripts. Managed Code збирає MCP endpoints, knowledge artifacts і storage contracts як backend primitives.
01
Creator отримує product surface
До Prostir експертиза живе в нотатках, папках і ручних консультаціях. Public landing пояснює offer, WebApp дає creator workspace, а SuperAdmin залишає операторам видимість сервісу.
- Static Astro landing
- Blazor WebAssembly creator app
- Blazor Server operator app
02
Managed Code тримає foundation
Коли creator публікує app, backend не має бути набором випадкових scripts. Managed Code збирає MCP endpoints, knowledge artifacts і storage contracts як backend primitives.
- ManagedCode.MCPGateway
- ManagedCode.MarkdownLd.Kb
- ManagedCode.Storage
ManagedCode.MCPGateway
ManagedCode.MarkdownLd.Kb
ManagedCode.Storage
03
Customer request проходить власний runtime
Коли клієнт питає app, request не летить напряму в prompt. API, MCP Gateway, Orleans owner grains, Cosmos persistence і quotas розділяють creator, app, session, customer, tool і operation boundaries.
- Orleans owner grains
- Cosmos persistence
- MCP Gateway
- Runtime quotas
04
Знання стає джерелом відповіді
До продукту файли легко перетворюються на prompt paste. Prostir зберігає sources, будує Markdown-LD/JSON-LD artifacts і дає search/fetch шлях, щоб runtime відповідав з approved material.
- Markdown-LD artifacts
- Knowledge search
- Source boundaries
05
Tool робить дію, коли відповідь має бути числом або зміною
У багатьох історіях клієнту потрібна не порада, а розрахунок або дія. External APIs і JavaScript tools дозволяють app виконувати контрольовані formulas і tool execution через Jint.
- Deterministic formulas
- Controlled runtime constraints
- Official MCP annotations
Deterministic formulas
Controlled runtime constraints
Official MCP annotations
06
State і memory тримають продовження історії
Коли user повертається або проходить кроки, app має знати current state, event, guard, action і next state. Stateless забезпечує workflow transitions, а Orleans-backed scopes тримають current state і user memory у межах app, session, user і access grant.
- Can-fire checks
- Explicit events
- Orleans-scoped memory
07
Корисний assistant стає paid product
Після preview creator має дати клієнту доступ і зрозумілий plan. Stripe-backed packages, access rules і usage quotas перетворюють корисного assistant на продукт, який можна продавати й оперувати.
- Stripe packages
- Access grants
- Billable operations
08
Операційна історія залишається видимою
Коли продукт росте, creator і оператор мають бачити, що вже працює, що потребує guided setup і який наступний крок roadmap.
- Self-serve builder
- Guided setup
- Product roadmap
Self-serve builder
Guided setup
Product roadmap
Customer request проходить власний runtime
Перед вибором build path прочитай case studies.
Case studies показують, як технічні частини складаються в реальні customer-facing AI apps.
01
Product surfaces
Public site пояснює пропозицію, creator workspace збирає app, а operator console тримає service visible.
02
Runtime і data
Prostir побудований Managed Code на typed .NET services, Orleans owner-grain boundaries, Azure storage і ManagedCode packages для MCP, knowledge і storage. Microsoft.Extensions.AI тут показаний як .NET AI abstraction reference для chat clients, embeddings, tools, telemetry і middleware.
03
Побудовано Managed Code
Managed Code - це не лише credit у footer. Prostir використовує ManagedCode.MCPGateway, ManagedCode.MarkdownLd.Kb і ManagedCode.Storage як ключову backend основу.
04
Agent execution
MCP protocol handling, deterministic JavaScript tools, workflow state і Stripe billing залишаються server-side.
Про Prostir
Перед вибором build path прочитай case studies.
Case studies показують, як технічні частини складаються в реальні customer-facing AI apps.