Componentes próprios para acelerar a implantação e a governança de IA.
A Contextfy usa componentes próprios e soluções de mercado para acelerar diagnóstico, integração, avaliação, governança e geração de evidências. Essas capacidades são aplicadas dentro dos projetos e evoluem a partir das necessidades encontradas nas implantações. O Context Engine organiza, versiona e serve o contexto a qualquer agente via MCP, API e conectores.
A consultoria mapeia e organiza o contexto; a plataforma o mantém governado, mensurado e disponível continuamente (ContextOps), para qualquer runtime.
- Fontes
- Escopo
- Governança
- Qualidade
O que o Context Engine faz
A capacidade técnica por trás da promessa: do conhecimento bruto ao contexto governado que os agentes consomem.
Conexão e aprovação de fontes
Conecte documentos, bases, ERPs e drives. Cada fonte com status de aprovação e versão.
Context Engine
Ingestão, normalização e versionamento do conhecimento em coleções prontas para agentes.
Governança e escopo
Fontes aprovadas, permissões por agente e audit log de cada consulta.
Observabilidade e quality score
Context Quality Score, lacunas de conhecimento e perguntas sem resposta para melhorar a base.
API, MCP e conectores
Sirva o mesmo contexto governado a qualquer runtime, sem lock-in.
ContextOps
Operação contínua do contexto: monitoramento, evidências e melhoria, do piloto à escala.
A metodologia já nasce preparada para evoluir para uma camada operacional contínua de contexto (ContextOps).
Agendar conversaSem ruptura operacional
Acopla ao que você já tem. Sem big bang.
Aproveite os investimentos que você já fez
Em vez de reconstruir processos ou migrar sistemas, a camada de contexto conecta documentos, sistemas e fontes existentes e entrega valor já no primeiro caso de uso.
Gere resultado sem esperar um projeto de meses
Um caso prioritário e uma fonte aprovada já bastam para validar valor antes de expandir para outras áreas.
Escale com evidências, não por percepção
Antes de ampliar um agente para toda a empresa, você sabe quais fontes ele cobre, onde há lacunas e qual o nível de confiança das respostas.
Sua base continua valiosa mesmo que a tecnologia mude
A mesma estrutura de contexto serve novos agentes, modelos e runtimes, reduzindo a dependência de fornecedores específicos.
Funciona com a sua stack
Integra com as ferramentas de IA e as fontes que você já usa
A mesma base de contexto governado serve modelos, agentes e fontes diferentes, via API, MCP e conectores. Sem lock-in.
Modelos
- OpenAI
- Claude
- Gemini
- Azure OpenAI
Agentes & frameworks
Dados
- Databricks
- Snowflake
- PostgreSQL
- S3
Conhecimento
- Google Drive
- SharePoint
- Confluence
- PDFs
Integração
- MCP
- API REST
- Webhook
- Python
- Node.js
- TypeScript
Marcas de seus respectivos proprietários. Contextfy é uma camada independente de contexto governado, compatível com arquiteturas baseadas em API e MCP.
Preparado para agentes em equipe
Preparada para agentes em canais e equipes
Quando agentes passam a atuar em Slack, Teams, GitHub, CRM, data warehouses e workflows, o contexto deixa de ser individual. A plataforma mantém fontes, escopo, versões e evidências consistentes entre diferentes agentes, canais e runtimes, para que uma resposta dada num canal compartilhado tenha a mesma origem confiável de sempre.
Ver agentes de IA em equipeA plataforma na prática
Os ativos que você opera com a Contextfy
Não apenas organizamos contexto: você passa a operá-lo. Registro, governança, qualidade, cobertura e trilha em um só lugar.
Context Registry
Catálogo das coleções de contexto: fontes, versões, donos e status de aprovação em um inventário único.
Source Governance
Quem-vê-o-quê por agente e por equipe, com a fonte aprovada separada da fonte bruta.
Quality Score
Preparo do contexto em um indicador: cobertura, frescor, consistência e lacunas.
Coverage
O que os agentes já cobrem com confiança e onde faltam fontes para responder.
Audit Trail
Trilha por interação: fontes, versão, escopo e permissão. Evidência pronta para auditoria.
Agent Metrics
Agentes em produção por área, adoção, respostas com evidência e custo por consulta.
Como a Contextfy é construída
Arquitetura em camadas
A Contextfy separa o ciclo do contexto em camadas independentes: ingerir e curar fontes, governar o que vira oficial, servir para qualquer agente e observar cada resposta. Você troca o runtime sem reconstruir nenhuma dessas camadas.
Ingestão e curadoria
O Context Engine recebe documentos, bases e conhecimento disperso e organiza tudo em coleções e context packs. A fonte bruta nunca chega ao agente sem passar por curadoria.
Governança da fonte
Uma Approval Queue separa rascunho de oficial: o conteúdo só vira fonte aprovada (DRAFT para OFFICIAL) com escopo, versão e owner definidos. É a camada que decide o que o agente pode consumir.
Serving para qualquer agente
O contexto governado é entregue por REST (/v1/search, /v1/ask), por MCP e por conectores. O mesmo acervo aprovado alimenta agentes diferentes sem rebuild a cada runtime.
Escopo aplicado no serving
Cada chamada respeita o escopo da coleção e a interseção com as API keys (allowedCollectionIds). O agente só enxerga o que sua alçada permite, decidido na hora de servir, não na configuração de cada app.
Observabilidade e evidência
O Evidence Log registra pergunta, contexto usado, fontes, resultado e um traceId por interação. Analytics expõe lacunas, recusas e fontes mais usadas para você melhorar a base de forma contínua.
Qualidade do contexto
Sobre essa trilha, a arquitetura prevê um Context Quality Score que sintetiza cobertura, frescor, consistência e rastreabilidade. É como a empresa mede se uma base está apta a alimentar agentes antes de escalar.
Controle de dados
Segurança e controle de dados
Quem-vê-o-quê não é configuração paralela: a Contextfy aplica o acesso que sua empresa já tem e isola cada área. Sem fonte aprovada, o agente recusa em vez de inventar, e cada consulta deixa rastro.
Escopo por coleção e workspace
O acesso é governado por tenant, organização, workspace e escopo de coleção. Cada agente recebe uma alçada explícita sobre quais fontes pode usar, em vez de acesso amplo demais ao acervo inteiro.
Permissões herdadas
O serving respeita as permissões via interseção de escopo das API keys (allowedCollectionIds). A regra de acesso acompanha quem consulta, sem recriar um modelo de permissão só para a IA.
Isolamento entre áreas
Coleções e workspaces mantêm jurídico, comercial e suporte separados. O contexto de uma área não vaza para o agente de outra, mesmo quando ambos rodam no mesmo runtime.
Sem fonte, sem resposta
Quando falta material aprovado, o agente recusa por insufficient_context em vez de improvisar. A recusa honesta é parte do controle, não uma falha de produto.
Trilha por interação
Cada consulta gera um registro no Evidence Log com fontes, score, resultado e traceId. Se segurança ou auditoria perguntar de onde veio uma resposta, há prova ligada à interação.
Dado sensível e LGPD
O ciclo DRAFT para OFFICIAL e o escopo por coleção ajudam a manter conteúdo sensível fora do alcance indevido. Os controles foram pensados para sustentar exigências de LGPD sobre acesso e finalidade.
Sem lock-in
Padrões e interoperabilidade
O contexto vive fora do runtime. A Contextfy fala REST, MCP e conectores, então o mesmo acervo governado serve Claude, OpenAI, Copilot, LangGraph ou CrewAI sem reescrever a camada de contexto a cada troca.
API REST
Endpoints como /v1/search e /v1/ask entregam contexto e respostas com fonte por HTTP. Qualquer aplicação ou pipeline consome o acervo aprovado sem acoplar a um runtime específico.
MCP governado
O MCP server expõe tools como search_context, ask_with_sources, report_feedback e report_unanswered. O agente recebe contexto pelo Model Context Protocol já dentro do escopo e da trilha de evidência.
Conectores e pipelines
A arquitetura é preparada para integrar fontes via conectores, jobs e exportações. Você começa por uma fonte prioritária e amplia sem reconstruir a base a cada nova integração.
Independência de runtime
Compatível com arquiteturas baseadas em API e MCP, o contexto governado alimenta runtimes diferentes em paralelo. Trocar de agente vira decisão de produto, não migração de dados.
Sem cada agente recriando a base
Em vez de cada runtime montar sua própria fonte de contexto, todos consomem o mesmo acervo aprovado e versionado. Uma curadoria, vários agentes, controle consistente.
O contexto fica com você
Porque o conhecimento corporativo vive na camada de contexto, e não preso ao runtime, a empresa preserva a reversibilidade. Você adota um novo agente sem refém de um único fornecedor.
Perguntas frequentes
- O que é a plataforma da Contextfy?
- É a infraestrutura de contexto governado que alimenta agentes de IA em produção. A plataforma prepara, versiona, governa e audita o conhecimento corporativo (documentos, dados, políticas, CRM, ERP) e o entrega de forma controlada para os agentes consumirem. A Contextfy governa o contexto; o runtime de execução é escolha sua.
- Como a plataforma se integra à minha stack atual?
- Por API REST, MCP (Model Context Protocol) e conectores, sem substituir o que você já usa. A arquitetura é projetada para acoplar às suas fontes (SharePoint, Google Drive, bancos de dados, APIs internas) e para servir contexto a frameworks de agentes via integração por API, MCP ou pipelines assistidos. É uma camada que se encaixa na operação existente, não uma plataforma que exige migração.
- Como a plataforma trata segurança e dados sensíveis sob a LGPD?
- O acesso é controlado por escopo e permissões por agente: cada agente só enxerga as fontes aprovadas dentro da sua alçada. A plataforma separa fonte bruta de fonte aprovada, registra quem-vê-o-quê e mantém trilha de cada interação, o que apoia o tratamento de dados sensíveis em linha com a LGPD. O objetivo é reduzir exposição e dar rastreabilidade, não substituir o programa de privacidade da empresa.
- Com qual runtime de agentes a plataforma funciona?
- Com o que você preferir. A Contextfy é agnóstica de runtime e foi pensada para complementar frameworks e plataformas de agentes baseadas em API ou MCP, como OpenAI Agents, Claude, Copilot Studio, LangGraph, CrewAI e orquestradores próprios. A plataforma não compete com esses runtimes; ela governa o contexto que eles consomem.
- O que já existe hoje e o que é capacidade em construção?
- Hoje a Contextfy entrega a preparação e a governança do contexto via diagnóstico, organização de fontes e pilotos controlados, com entrega por API e MCP. Capacidades como Context Registry e Evidence Vault descrevem a direção da plataforma para registro de fontes, versões e evidências, e evoluem junto com cada implantação. Não vendemos isso como produto pronto de prateleira; a entrega começa pelo seu caso prioritário e escala a partir daí.
- Como começo a usar a plataforma e há risco de lock-in?
- Você começa por um diagnóstico que mapeia fontes, riscos e o caso prioritário, evolui para um piloto controlado e escala em semanas, sem big bang. Como o contexto é servido por padrões abertos (API REST e MCP) e suas fontes permanecem onde estão, não há lock-in: você troca de runtime sem reconstruir a base de contexto. A camada se acopla ao que já existe e mede resultado antes de expandir.
Comece pelo diagnóstico
Pronto para sair do piloto e colocar agentes em operação?
Comece pelo diagnóstico gratuito. Você entende quais dados, processos e riscos precisam de atenção antes de colocar agentes em operação.