Elium

Pesquise e leia a base de conhecimento governada da Elium de uma empresa, com as permissões do usuário autenticado.

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Documentação

MCP

Conecte o Elium ao ChatGPT, Claude ou ao seu próprio sistema.

Sobre

O Model Context Protocol (MCP) é um padrão aberto que permite que modelos de IA e aplicações externas acessem com segurança dados contextuais em tempo real de sistemas conectados. No contexto do Elium, o MCP possibilita uma ponte entre sua base de conhecimento e ferramentas de IA, como o ChatGPT ou outros assistentes compatíveis.

Por meio do MCP, um assistente de IA pode consultar seu conteúdo no Elium, por exemplo, para responder perguntas de usuários, resumir documentação ou fornecer suporte contextualizado sem a necessidade de copiar ou exportar dados manualmente. O acesso é gerenciado via autenticação OAuth, garantindo que apenas usuários e aplicações autorizados possam recuperar informações com base em suas permissões no Elium.

Cada instância do Elium expõe seu endpoint MCP em https://your-platform-name.elium.com/services/mcp, que pode ser usado para conectar o conhecimento da sua plataforma com segurança a ecossistemas externos de IA.

Ferramentas disponíveis

Uma vez estabelecida a conexão, o servidor MCP do Elium expõe cinco ferramentas somente leitura que um assistente de IA pode chamar para recuperar informações da sua base de conhecimento. Cada ferramenta opera com as permissões do usuário autenticado, portanto, um assistente só pode acessar conteúdo que esse usuário já tem permissão de ver no Elium.

Ferramenta	O que faz
`findRelevantArticles`	Pesquisa toda a base de conhecimento por significado. A forma padrão de responder a uma pergunta.
`findSpecificArticles`	Pesquisa com filtros: palavras-chave, modelo, espaços, intervalo de datas.
`readArticle`	Retorna o conteúdo completo e os metadados de um artigo.
`findSpaces`	Lista os espaços que o usuário pode acessar.
`findTemplates`	Lista os modelos de artigo disponíveis.

findRelevantArticles

Realiza uma pesquisa semântica (baseada em significado) em toda a base de conhecimento a partir de uma pergunta em linguagem natural e retorna os artigos mais relevantes, classificados por relevância. Não aceita filtros nem escopo. Esta é a ferramenta que um assistente usa por padrão para responder a uma pergunta.

Cada resultado inclui o título do artigo, um link para abri-lo e um trecho de conteúdo correspondente. Os trechos também podem vir de documentos anexados, quando estes forem a melhor correspondência.

findSpecificArticles

Executa uma pesquisa mais direcionada, para quando um assistente precisa filtrar em vez de classificar por significado. Ela suporta:

pesquisa por palavras-chave (um resultado deve conter todos os termos fornecidos)
filtro por modelo, por espaços específicos e por intervalo de datas
escolha da ordem de classificação
limite do número de resultados (10 por padrão, até 50)

Isso é útil para solicitações como "os cinco artigos mais recentes criados a partir do modelo Policy no espaço de RH".

readArticle

Recupera o conteúdo completo de um único artigo a partir do seu identificador, retornado como Markdown, juntamente com seus principais metadados: proprietário, espaço, modelo, tags, atributos personalizados (rótulo e valor), data de revisão ou expiração, status de aprovação, data da última versão e se o artigo está arquivado.

Um assistente normalmente chama esta ferramenta após uma pesquisa, quando precisa de mais contexto do que um trecho fornece. Ele usa os metadados para avaliar o quão atual e confiável é o conteúdo.

Observação: artigos muito longos (corpos com mais de cerca de 15.000 caracteres) são truncados. Nesse caso, o assistente recebe um link para ler a versão completa online.

findSpaces

Lista os espaços que o usuário pode acessar. Isso mostra a um assistente como a base de conhecimento está organizada e retorna os IDs dos espaços necessários para delimitar uma pesquisa com findSpecificArticles.

Um filtro opcional por nome restringe a lista. Ele corresponde a qualquer parte do nome e ignora maiúsculas/minúsculas e acentos. Omita-o para listar todos os espaços acessíveis.

Cada resultado fornece o espaço e os direitos do usuário nele: se pode publicar conteúdo, se a publicação é direta ou passa por um fluxo de aprovação, seu papel e o número de membros.

Isso é útil como primeiro passo antes de uma pesquisa direcionada ou para solicitações como "em quais espaços posso publicar?".

findTemplates

Lista os modelos de artigo (tipos de artigo) disponíveis e mostra se cada modelo é global ou instalado em espaços específicos. Aceita o mesmo filtro opcional por nome que findSpaces.

Isso permite que um assistente encontre o modelo certo antes de filtrar uma pesquisa, para solicitações como "encontre todos os artigos que usam o modelo FAQ".

Exemplos na prática

Aqui estão algumas coisas que um assistente conectado pode fazer e as ferramentas que ele usa nos bastidores.

"Como faço para solicitar licença parental?" Uma pesquisa baseada em significado (findRelevantArticles) responde a partir dos artigos de RH mais relevantes, com links.
"Resuma as políticas que atualizamos neste trimestre." Um filtro por modelo e intervalo de datas (findSpecificArticles), seguido de uma leitura de cada resultado (readArticle) para resumi-lo.
"Nossa política de retenção de dados ainda está atualizada?" Uma leitura do artigo (readArticle) e, em seguida, uma verificação da data de revisão e do status de aprovação antes de responder.
"Em quais espaços posso publicar?" Uma lista dos espaços do usuário e seus direitos (findSpaces).
"Encontre todos os artigos de FAQ no espaço de Suporte." Uma consulta de modelo (findTemplates), uma consulta de espaço (findSpaces) e, em seguida, uma pesquisa filtrada (findSpecificArticles).

Cada exemplo opera com as permissões do próprio usuário. O assistente nunca vê conteúdo que o usuário já não pudesse abrir no Elium.

Sobre autenticação

O Elium usa o protocolo OAuth 2.0 para autenticar e autorizar o acesso ao endpoint MCP. O OAuth garante que aplicações externas só possam acessar dados do Elium em nome de usuários que concederam permissão explicitamente.

Existem duas formas de configurar a autenticação OAuth para integrações MCP:

1. Criação manual de cliente OAuth (preferida)

Administradores da plataforma podem criar manualmente um cliente OAuth diretamente no Painel de Administração do Elium. (Há um tutorial passo a passo logo abaixo)

Uma vez criado, as credenciais do cliente (ID do cliente e segredo do cliente) podem ser usadas para autenticar com o endpoint MCP de acordo com o fluxo OAuth 2.0.

Essa abordagem dá aos administradores controle total sobre a configuração do cliente e as URLs de redirecionamento.

2. Registro dinâmico de cliente (DCR)

Opcionalmente, o Elium suporta Dynamic Client Registration (DCR).

Quando o DCR está habilitado, sistemas externos podem se registrar dinamicamente como clientes OAuth na sua instância.

Para habilitar o DCR, o Elium solicitará:

Um client_name para identificar a aplicação externa
Uma lista de redirect_uris permitidos que definem para onde os usuários são redirecionados após a autenticação

Somente solicitações que correspondem às URLs de redirecionamento na lista de permissões são aceitas, garantindo que os tokens de acesso sejam emitidos com segurança para aplicações legítimas.

Essa opção é sob demanda e está disponível mediante simples solicitação em support@elium.com

Embora esse mecanismo seja seguro em uso padrão, recomendamos permitir apenas URLs de redirecionamento confiáveis para reduzir riscos de ataques.

Recomendação

Para integrações de terceiros ou experimentais, recomendamos usar a criação manual de cliente OAuth para um controle administrativo mais rigoroso.