Ferramentas MCP: da coleta de dados à LLM Wiki

Estruturação do projeto - Apresentação

Apresentando o curso e instrutor

Boas-vindas a mais um curso da Alura. Eu sou Ricardo Bugan, Líder de Produto, e serei a pessoa instrutora neste curso.

Neste curso, nós vamos falar sobre como você pode usar o assistente — neste caso, usaremos o Claude ao longo do curso — para criar uma LLM Week (Semana de Modelos de Linguagem de Grande Porte) para o seu produto, de forma que a sua equipe possa utilizá-la.

Contextualizando a busca e introduzindo o MCP

Nós vamos passar por um processo de busca, coleta, tratamento e armazenamento de informações para que toda a equipe tenha acesso a essas informações.

Ao longo do curso, nós vamos analisar alguns problemas na busca de informações por LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Porte) na internet. A internet não foi pensada para assistentes, não foi pensada para LLMs. Quando pesquisamos em um site, obtemos muito ruído junto aos resultados.

Para lidar com isso, nós vamos utilizar o MCP (Model Context Protocol) (Protocolo de Contexto de Modelo) da Bright Data, uma ferramenta que ajuda a realizar uma busca mais limpa diretamente no assistente. Dessa forma, também podemos economizar tokens (unidades de texto).

Vamos ver como funciona.

Discutindo a memória da LLM e o tratamento de dados

Em seguida, vamos discutir a parte de memória: como nossa LLM armazena informações, quais são os níveis de memória disponíveis, como podemos conceituar essas memórias e como compartilhamos isso com nossa equipe.

Também abordaremos o tratamento desses dados: como pensar esse tratamento antes de armazenar ou depois de armazenar, para estruturarmos nossa Semana de LLM e contarmos com uma base de conhecimento.

Automatizando a base de conhecimento com Notion e MCP do N8n

No nosso caso, usaremos o Notion, que será preenchido automaticamente com as buscas realizadas pelo nosso assistente. Faremos isso porque também automatizaremos essa busca utilizando o MCP do N8n.

Chegaremos a um fluxo criado diretamente com o MCP do N8n, e, ao longo do curso, percorreremos todo esse fluxo para montar o preenchimento automático semanal de uma base de conhecimento com tudo o que for relevante para nosso produto, de modo a viabilizar o planejamento estratégico do trimestre.

Enquadrando o público e iniciando o curso

Falaremos extensamente para a pessoa de produto e para a liderança de produto, observando como essas ferramentas de IA nos tornam mais eficientes e como geramos ganhos de eficiência para nossa equipe também.

Vamos começar o curso?

Estruturação do projeto - Projeto do curso

Apresentando o contexto e desafios de produto

Para começar este curso, queremos trazer um pouco de contexto sobre o que vamos fazer, para que você se situe e avalie se este curso é para você.

Durante o curso, vamos simular e apresentar esse contexto sob a perspectiva de uma pessoa de produto. Eu, como head (liderança) de produto, sei bem — e, se você atua com produto, também sabe — que, a cada três ou quatro meses, em cada ciclo que temos na empresa, precisamos observar constantemente a concorrência, revisar estudos de mercado, acompanhar tendências, entender para onde a empresa caminha e qual é a estratégia que temos com stakeholders (partes interessadas) para desenvolver nosso produto.

Nessas pesquisas de mercado e nesse acompanhamento, contamos com diversas consultorias, como McKinsey e Gartner, que fornecem informações relevantes. Porém, reunir todas as informações sobre nossa área e sobre concorrentes, cruzar tudo isso com a estratégia da empresa, alinhar stakeholders (partes interessadas) e dedicar tempo para comunicar, em conjunto com a empresa, para onde vamos com nosso produto demanda bastante tempo. Se realizarmos manualmente uma série de tarefas, não daremos conta do volume de atividades que precisamos executar.

Introduzindo as ferramentas e propondo o desafio prático

Neste curso, vamos mostrar como podemos usar a ferramenta MCP com o Claude — que está configurado neste ambiente — em conjunto com Bright Data e n8n, para automatizar parte do nosso processo.

Gostaríamos que você refletisse sobre seu dia a dia e identificasse um processo que hoje realiza manualmente. Sugerimos que você execute esse processo como faz atualmente, registrando quanto tempo ele leva. Depois de assistir a este curso, ao final, volte e tente automatizar esse processo usando as técnicas que vamos apresentar.

Vamos começar este curso trazendo o contexto: o que vamos fazer, para quem vamos direcionar e por que o projeto será bastante específico. Nós vamos nos aprofundar no contexto de produto, mas propomos que você faça uma reflexão e um exercício: escolha um processo que já executa no seu dia a dia, execute-o medindo quanto tempo leva e, depois, durante o curso, tente automatizá-lo conosco. Assim, ao final, poderemos comparar quanto tempo esse processo levava antes e quanto tempo leva após a automação. Estamos de acordo? Você fará este desafio conosco?

Aprofundando o uso do MCP e concluindo o desafio

Durante o curso, veremos ferramentas do MCP que fornecerão capacidades e acesso ao nosso agente aqui, que é o Claude, a mais ferramentas e a mais lugares onde possa acessar o mundo real. Se estivermos trabalhando apenas no Claude, ele atuará apenas dentro da nossa pasta, apenas nos arquivos do nosso computador. Queremos expandir esse alcance trazendo as ferramentas do MCP para isso.

Também não vamos usar apenas as ferramentas do MCP que você provavelmente já conhece e já utilizou. A ideia não é focar no Claude, no Gemini ou no Codex; qualquer uma dessas ferramentas funciona. Do mesmo modo, não vamos nos limitar às ferramentas básicas como Trello, ClickUp, Google Sheets, Teams ou Slack, pois consideramos que você já sabe utilizá-las. Estamos partindo do pressuposto de que estamos conversando com uma pessoa que já sabe usar o Claude, que já conhece o que são as ferramentas do MCP, e vamos expandir esse horizonte com ferramentas novas e mais específicas, que ajudarão no dia a dia na automação de tarefas importantes, principalmente com foco em produto. Se você não for da área de produto, pode acompanhar o curso, mas será necessário fazer um trabalho de abstração para trazer o que apresentarmos para a sua realidade, entendendo como essas ferramentas podem funcionar para você.

Para concluir, o seu desafio agora é escolher um processo manual do seu dia a dia, medir quanto tempo ele leva e, em seguida, continuar o curso conosco para começarmos a pensar em como automatizar esse processo e como aplicar as técnicas que vamos apresentar ao longo das aulas.

Estruturação do projeto - Ferramentas e automação de processos

Apresentando o contexto do curso e introduzindo o projeto de pesquisador de mercado

Outro ponto que queremos compartilhar desde o início deste curso — e esperamos que já tenha realizado o desafio, ou ao menos esteja considerando — é que, como dissemos, vamos trabalhar em um contexto que será refinado ao longo das aulas, tornando-se um projeto muito focado em produto. Na prática, construiremos um pesquisador de mercado para lidar com o contexto mencionado: elaborar uma estratégia, montar um plano de ação e analisar o mercado no longo prazo, com foco em uma estratégia para pessoas de produto.

A ferramenta principal que utilizaremos no início deste curso é a Bright Data. Porém, mesmo que você não seja da área de produto, há diversas frentes em que essa ferramenta também pode ajudar. Por ser uma ferramenta que realiza buscas — e que exploraremos mais na próxima aula —, ela pode auxiliar na busca de informações na Internet. Aqui, nós a utilizaremos para buscar informações e, na próxima aula, veremos os motivos disso no contexto de consultorias.

Explorando aplicações da ferramenta em pesquisa e marketing

Você pode, por exemplo, realizar uma pesquisa de concorrência. Pode monitorar — e a ferramenta também ajuda nisso — o seu posicionamento em SEO (otimização para mecanismos de busca) nos buscadores. Pode organizar um projeto para capturar informações de várias áreas diferentes e adaptá-las ao seu contexto.

Portanto, a ferramenta será bastante útil para atividades de busca. Você pode utilizá-la em produto, em marketing (mercadologia) e, como faremos aqui, para tendências de mercado na parte mais estratégica. Existem várias possibilidades com essa ferramenta e com este projeto.

Nós vamos nos ater a um projeto específico, que é o pesquisador de mercado, mas você pode utilizar essa ferramenta para outras finalidades. Reforçando: nós a utilizaremos para pesquisa de mercado, mas é possível aplicá-la a SEO (otimização para mecanismos de busca), dentro de marketing (mercadologia), ao enriquecimento de leads (potenciais clientes) e à busca de informações para uma base de vendas e de negócios. Outras aplicações são possíveis e dependerão do seu dia a dia ao planejar seu uso.

Adotando mentalidade de processos e estruturando o fluxo de trabalho

Se já concluímos o desafio, ou se estamos pensando em como realizá-lo, proposto no vídeo anterior, precisamos adotar uma mentalidade de processos para segui-lo.

Além de falar sobre produto, falaremos sobre processos, pois automatizaremos algumas tarefas. Ao final deste curso, utilizaremos o n8n para automação, como mencionado. O n8n, nessa visão de processos, é uma ferramenta muito eficaz e simples.

Todo processo começa com um gatilho; há um motivo para iniciar esse processo. Ele é dividido em etapas, e cada etapa terá uma entrada (informações necessárias para que a etapa seja executada), a execução em si (que pode ser o processamento dessa entrada, uma transformação, um filtro das informações fornecidas na entrada ou uma busca de informações, que incluiremos aqui) e uma saída. Cada parte do processo tem uma entrada, uma execução e uma saída de informações.

Ao pensar no processo, devemos desenhá-lo com essa mentalidade: quais são as etapas, de que informação inicial cada uma precisa, que tipo de processamento será realizado e qual saída será repassada à etapa anterior ou à etapa seguinte.

Indicando recursos complementares e introduzindo o BrightData

Se não houver muita familiaridade com a visão de processos e com o n8n e quisermos saber mais, para este curso não é necessário conhecer o n8n especificamente; utilizaremos o MCP, então a nuvem nos ajudará bastante nesse sentido. Ainda assim, podemos consultar um curso de n8n e gestão de processos que temos aqui na Alura, no qual essa visão de processos é explicada em mais detalhes e que é importante para pensar na automação de tarefas no dia a dia.

Vamos às ferramentas do nosso curso e discutir por que utilizaremos o BrightData e para que ele serve.

Sobre o curso Ferramentas MCP: da coleta de dados à LLM Wiki

O curso Ferramentas MCP: da coleta de dados à LLM Wiki possui 97 minutos de vídeos, em um total de 37 atividades. Gostou? Conheça nossos outros cursos de IA para Produto & Negócio em Inteligência Artificial, ou leia nossos artigos de Inteligência Artificial.

Matricule-se e comece a estudar com a gente hoje! Conheça outros tópicos abordados durante o curso:

• Estruturação do projeto
• Coleta de dados
• Banco de dados
• Automação
• LLM Wiki