RAG + MCP + AWS

RAG e MCP na AWS para Empresas Brasileiras

A Elevata projeta sistemas de IA no Brasil que combinam recuperação de conhecimento, Model Context Protocol (MCP), contexto de ferramentas e serviços AWS com atenção a dados, logs, região São Paulo e operação.

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Decisões de arquitetura

Antes de construir RAG + MCP

Limite de dados

Dados recuperados, embutidos e registrados

Quais documentos, registros, prompts, embeddings, logs, traces e dados de avaliação podem ser usados pelo fluxo de IA e onde eles podem ficar?

Retrieval

Permissões, atualização e citações

O sistema usará Bedrock Knowledge Bases, vector store customizado, APIs de busca ou abordagem híbrida? Como permissões, atualização, citações, chunking e ranking serão tratados?

Ferramentas

Ações com aprovação, limites e rollback

Quais ações são somente leitura, quais exigem aprovação e quais nunca devem ser delegadas a um agente? MCP deve tornar acesso a ferramentas explícito, limitado, registrado e reversível.

Brasil

Região, LGPD e qualidade em português

Decida se prompts, documentos, embeddings, logs, traces, backups e conjuntos de avaliação devem ficar no Brasil, e teste qualidade em português para termos jurídicos, financeiros, operacionais e de atendimento.

RAG

RAG conecta modelos a conhecimento controlado

RAG recupera documentos, políticas, dados ou resultados de busca para fundamentar respostas do modelo. Em produção, o desafio é permissão, atualização, divisão em trechos, avaliação, rastreabilidade e custo.

MCP

MCP organiza contexto de ferramentas

Model Context Protocol (MCP) ajuda agentes e aplicações a conversar com ferramentas e fontes de dados de forma padronizada. Na AWS, isso precisa ser integrado com IAM, rede, logs, secrets, limites, observabilidade e requisitos de privacidade do Brasil.

Arquitetura de referência

RAG + MCP na AWS com controles para o Brasil

Fluxo de referência

Usuário -> autenticação e papel -> roteador -> recuperação RAG -> índice vetorial ou Knowledge Base -> servidor MCP -> Bedrock.
Guardrails e política da aplicação validam resposta, chamadas de ferramentas, dados sensíveis e aprovação humana quando necessário.
Logs, rastros, avaliação e auditoria registram metadados operacionais sem expor prompts sensíveis por padrão.

Avaliação em português

Teste termos de domínio, documentos mistos PT/EN, qualidade de OCR, abreviações, acentos e tom de resposta.
Valide citações, recuperação de fontes, recusa segura, respostas com dados ausentes e chamadas de ferramentas em estado de falha.
Não use RAG para contornar governança documental; conteúdo antigo, duplicado ou com permissões mal configuradas precisa ser corrigido na fonte.

AWS

Advanced Tier Services Partner

sa-east-1

região São Paulo quando aplicável

PT/EN

entrega bilíngue Canadá-Brasil

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Perguntas frequentes

O que as pessoas perguntam sobre RAG e MCP na AWS para Empresas Brasileiras?

Qual a diferença entre RAG e MCP?

RAG recupera conhecimento para fundamentar respostas. Model Context Protocol (MCP) padroniza como aplicações e agentes acessam ferramentas e fontes de contexto. Eles são complementares em sistemas de IA que precisam responder e agir.

RAG e MCP podem rodar na AWS no Brasil?

Sim, dependendo dos serviços escolhidos, requisitos de região e disponibilidade. O desenho deve avaliar dados, logs, rede, autenticação, integrações e quando faz sentido usar a região São Paulo.

RAG e MCP ajudam com requisitos de LGPD?

Eles não substituem governança jurídica, mas a arquitetura pode apoiar controles de acesso, minimização de dados, logs, rastreabilidade e residência quando a carga de trabalho exige. A análise deve ser feita por caso de uso.

Referências

Fontes técnicas

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