Conectamos os sistemas que você já usa e, quando faz sentido, a inteligência artificial. Assim, informações podem ser consultadas e tarefas executadas com permissões e revisão humana.
Conversar sobre meu negócio →Use os cenários para visualizar como diferentes plataformas podem participar de uma mesma decisão ou ação.
MCP não substitui API, automação, CRM ou analytics. Ele cria uma interface padronizada para que um modelo de IA consiga descobrir ferramentas, consultar dados e chamar funções de forma estruturada.
Na prática: em vez de abrir Meta Ads, copiar uma métrica, abrir GA4, copiar outra, conferir o GTM, levar tudo para uma planilha e depois montar uma ação, uma arquitetura MCP pode disponibilizar essas capacidades para a mesma interface de IA — preservando regras de acesso e revisão humana.
Executado na própria máquina ou infraestrutura privada. É útil quando há scripts internos, modelos locais ou funções que não devem ficar expostas diretamente na internet.
Executado como endpoint remoto, normalmente com autenticação. É adequado para ferramentas que já vivem na nuvem e precisam estar disponíveis sem depender de uma máquina ligada.
Os projetos do Lab adotam separação entre leitura, preparação e execução. A IA pode analisar, montar e sugerir sem necessariamente receber permissão para publicar, pausar, ativar ou alterar ativos reais.
No Meta Ads Automation, o modo seguro prepara cópias, variações, segmentação e estrutura de campanha sem publicar mudanças reais. A execução explícita fica separada.
Decisões que envolvem orçamento, ativação de campanha ou alterações destrutivas podem exigir confirmação humana. Isso reduz risco sem perder velocidade de análise.
OAuth, variáveis de ambiente, escopos mínimos e separação entre leitura e escrita ajudam a limitar o impacto caso uma integração seja configurada incorretamente.
Os exemplos abaixo partem de projetos documentados no Product Lab — não de cenários abstratos.
Servidor MCP local expõe funções seguras do sistema. A IA consegue preparar copy, testes A/B, targeting e planos de campanha. O Ollama executa tarefas locais e o modo seguro bloqueia publicação e alterações financeiras.
Abrir projeto no GitHub ↗Conectores em nuvem permitem consultar comportamento no GA4 e apoiar auditorias de tags, triggers e implementação no GTM. O ganho é diagnosticar mensuração sem depender de exportações manuais.
Um hub MCP pode centralizar acesso a Google Sheets, Notion, e-mail, CRMs e webhooks. Isso permite ampliar o stack sem criar um servidor diferente para cada ferramenta adicional.
Primeiro mapeamos ferramentas, dados, permissões e ações críticas. Só depois definimos quais conexões devem ser locais, em nuvem ou permanecer manuais.
Mapeamos o fluxo, o nível de acesso e o que deve continuar sob aprovação humana.
Mapear uma arquitetura ↗
