📖 Visão geral

Conectar dados de qualidade a modelos de linguagem costuma exigir integrações sob medida, que consomem tempo, elevam custos e aumentam riscos de inconsistência.

A camada MCP (Model Context Protocol) do BigIA elimina essa complexidade ao funcionar como um conector direto e padronizado entre os dados estruturados da BigDataCorp e os principais modelos de IA do mercado, como ChatGPT e Google Gemini

Com o MCP, empresas podem enriquecer seus agentes conversacionais, dashboards e fluxos internos com informações confiáveis, atualizadas e seguras, entregues no formato do protocolo e compatível com qualquer ferramenta que suporte o MCP.

O resultado é um atalho poderoso para acelerar a adoção de IA, permitindo que times de produto, risco, compliance e atendimento utilizem dados de alta qualidade em seus próprios modelos com governança, auditabilidade e escalabilidade desde o primeiro dia.

Guia de integração

🌟 Benefícios

🔗 Integração direta

Conecta dados estruturados da BigDataCorp a LLMs como ChatGPT e Gemini, sem customizações complexas.

⚡ Flexibilidade de consumo

Resultados podem ser exibidos em chatbots, dashboards internos ou qualquer app compatível com MCP.

📈 Escalabilidade

Suporta grandes volumes de consultas sem perda de performance.

🚀 Adoção acelerada

Empresas aproveitam agentes de IA existentes com dados confiáveis, sem treinar modelos do zero.

🔗 Multi-provider

Conecte seus modelos de IA preferidos (ChatGPT, Gemini ou LLMs privados) mantendo liberdade e flexibilidade.

💳 Modelo pay-per-use

Sem custos adicionais ou período mínimo de contratação; pague apenas pelo consumo.

⚙️ Como funciona

A camada MCP (Model Context Protocol) foi criada para simplificar o uso de LLMs em empresas. Ela conecta os dados estruturados da BigDataCorp diretamente ao modelo de linguagem escolhido (GPT, Gemini ou proprietário), garantindo segurança, rastreabilidade e escalabilidade. O analista precisa apenas enviar um prompt com o identificador (CPF ou CNPJ). O MCP trata a solicitação, devolve os dados autorizados no formato padrão e a LLM gera a resposta em linguagem natural, pronta para uso em relatórios, dashboards ou fluxos automatizados.

ℹ️
Para instruções técnicas de integração, consulte as páginas MCP e exemplo de integração com MCP .

🧩 Arquitetura de referência

Prompt inicial: o usuário envia um prompt à LLM com a solicitação e o documento de identidade (CPF/CNPJ).
Chamada autenticada: a LLM consulta, via MCP, os dados da BigDataCorp.
Retorno padronizado: o MCP entrega os dados no formato do protocolo.
Resposta final: a LLM do cliente processa e apresenta a narrativa ao usuário.

📘
Consulte exemplos em Exemplos de prompt .