RAG + MCP + AWS

RAG e MCP na AWS para Empresas Canadenses

A Elevata projeta sistemas de IA que combinam recuperação de conhecimento, Model Context Protocol (MCP), contexto de ferramentas e serviços AWS para entregar respostas e ações auditáveis.

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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

Bases, vetores, busca e ranking

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

Ferramentas

Ações explícitas, limitadas e reversíveis

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.

Produção

Qualidade, custo, latência e auditoria

O que será medido antes do lançamento: qualidade da resposta, precisão do retrieval, precisão das chamadas de ferramentas, custo por resposta, latência, recusa segura, auditabilidade e rollback?

Canadá

Região e privacidade por fluxo

Decida se prompts, contexto recuperado, embeddings, logs, traces, backups e dados de avaliação precisam ficar em uma região AWS canadense, e se cross-Region inference é aceitável para o fluxo.

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 e observabilidade.

Arquitetura prática

Quando usar RAG, MCP e agentes

RAG e MCP resolvem problemas diferentes. A arquitetura deve decidir quando responder, quando buscar contexto e quando agir.

Use RAG quando

A resposta precisa de políticas, documentos, contratos, tickets, registros ou conhecimento atualizado.
Você precisa citar fontes, respeitar permissões e rastrear qual contexto sustentou a resposta.
O objetivo é responder melhor, não executar ações em sistemas externos.

Adicione MCP quando

A IA precisa acessar ferramentas, APIs, bancos, CRMs, tickets ou fontes que mudam com frequência.
Você quer padronizar contexto de ferramentas para vários agentes ou aplicações.
Ações precisam de autenticação, limites, aprovação, registro de logs e isolamento por usuário.

Falhas a evitar

Vazamento de permissão: usuário recebe resposta baseada em documento que não deveria acessar.
Over-retrieval: contexto demais aumenta custo, ruído e risco de resposta errada.
Chamadas de ferramentas sem aprovação: agente executa ação real sem limite, auditoria ou confirmação humana.

Arquitetura de referência

Como RAG e MCP se conectam em produção

Fluxo de referência

Usuário -> autenticação e contexto de papel -> roteador -> recuperador RAG -> base de conhecimento/índice vetorial -> servidor MCP para ferramentas aprovadas.
Bedrock recebe contexto mínimo, Guardrails e política da aplicação validam resposta e chamadas de ferramentas, e aprovação humana entra quando a ação é sensível.
Logs, rastros e conjunto de avaliação registram metadados, fontes, permissões e custo sem persistir prompt sensível por padrão.

Perguntas canadenses

Contexto recuperado, embeddings, logs, rastros, backups ou avaliação precisam ficar em região canadense?
CRIS ou outra rota entre regiões é aceitável para este fluxo de trabalho, contrato ou política de cliente?
Que revisão de privacidade, risco de fornecedor ou permissões documentais precisa acontecer antes do piloto?

Quando MCP não é necessário

FAQ estática, busca em documentação ou chatbot simples sem ações em sistemas externos.
Fluxo de trabalho determinístico em que formulários, regras e integrações tradicionais são mais claros que um agente.
Cenário sem responsabilidade para aprovar chamadas de ferramentas, limites, auditoria e estados de falha.

Escopo

O que uma arquitetura RAG + MCP precisa cobrir?

Ingestão e permissões

Mapeamos fontes, atualização, filtros de acesso e rastreabilidade por usuário ou função.

RAG e avaliação

Definimos divisão em trechos, embeddings, recuperação, testes de qualidade e métricas por fluxo.

MCP e ferramentas

Conectamos ferramentas com limites, autenticação, logs e aprovação para reduzir risco de ações erradas.

Operação e custo

Criamos observabilidade, orçamentos, alternativa de contingência, alertas e roteiros operacionais para rodar em produção.

RAG

respostas com conhecimento controlado

MCP

contexto de ferramentas

AWS

segurança e operação

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Sobre a Elevata

Seu parceiro AWS para RAG e MCP na AWS para Empresas Canadenses

A Elevata implementa RAG, MCP e agentes com controles de permissão, avaliação, rastreabilidade, custo e operação. A arquitetura é desenhada para responder melhor e agir com limites claros quando ações são necessárias.

Mais sobre nós

Perguntas frequentes

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

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 Canadá?

Sim, dependendo dos serviços escolhidos, requisitos de região e disponibilidade. O desenho deve avaliar dados, logs, rede, autenticação e integrações antes de produção.

Quando usar agentes em vez de só RAG?

Use agentes quando a IA precisa executar etapas, consultar ferramentas, chamar APIs ou seguir fluxos de trabalho. Para respostas apenas informativas, RAG simples pode ser suficiente.

Referências

Fontes técnicas

Próximo passo

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