O problema
Sistemas de IA em contexto empresarial precisam responder com base em conhecimento específico — processos, tabelas, regras, histórico de atendimento. Sem um índice unificado, cada agente refaz a varredura por conta própria, erra em recência e alucina vocabulário.
O núcleo
O senior-mcp indexa conhecimento estruturado (dicionários de dados HCM/ERP, telas, tabelas) e não-estruturado (tickets, fórum) numa única base PostgreSQL com pgvector. A busca combina três estágios:
- Vetorial (75%) — similaridade semântica sobre embeddings.
- Textual (25%) — matching por termo, que captura o vocabulário exato que o embedding perde.
- Rerank — o top-25 passa por um reranker (Voyage) antes de voltar ao agente.
O catálogo
Acesso e integração
O serviço expõe 8 tools MCP — entre elas senior_search (busca híbrida com rerank), senior_get_chunk (contexto completo de um resultado), senior_catalog e senior_stats. Roda em Node.js atrás de Cloudflare Tunnel (seniormcp.gbbragadev.com), com autenticação por token — segredos nunca chegam ao cliente.
Consumo real
Agentes de código (Claude Code, Codex) usam o senior-mcp como ferramenta de grounding no dia a dia — a consulta vira parte do fluxo do agente, não uma aba de documentação. Na Braga Suite, ele é a camada de conhecimento desenhada no BFF, server-side e gateada por allowlist — a consulta live está em validação controlada.
Meu papel
Concepção da indexação híbrida, arquitetura de rerank, integração PostgreSQL/pgvector, design do contrato MCP e operação do serviço.
senior-mcp é uma infraestrutura independente. Marcas citadas pertencem aos seus respectivos titulares.