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 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.

RAG

respostas com conhecimento controlado

MCP

contexto de ferramentas

AWS

segurança e operação

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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

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