Servidor MCP

O Model Context Protocol é um padrão compartilhado que permite que um cliente de IA se conecte diretamente a uma ferramenta e execute ações nela, em vez de ler documentação e fazer suposições. Ele é compatível nativamente com ChatGPT, Claude, Cursor, Gemini, Microsoft Copilot e outros.

É a conexão entre seu cliente de IA e seu Space da DecisionRules. Depois de conectado, seu assistente pode criar regras, explicá-las, gerar dados de teste, executá-las com entradas reais, gerenciar versões e tags e rastrear dependências.

Não. Você se conecta com a conta da DecisionRules que já possui e escolhe durante a configuração em qual Space o assistente trabalhará.

Sim. O Space precisa ter uma Management API Key configurada. Fora isso, ele pode estar vazio, e sua primeira solicitação pode criar algo nele.

Sim. O servidor Distribution opcional disponibiliza documentação, templates e funções reutilizáveis da DecisionRules na sua conversa sem exigir login. Ele nunca acessa seu Space.

Claude, ChatGPT, GitHub Copilot, VS Code e Codex têm suas próprias entradas de conector. Cursor e outros clientes compatíveis com MCP se conectam pelo Smithery. A DecisionRules também está publicada no Docker MCP Catalog e no Azure MCP Center.

Abra a lista de conectores no seu cliente, encontre a DecisionRules, faça login e escolha um Space. Clientes que não conseguem concluir um fluxo de login podem se autenticar com uma Management API Key.

Ela define tudo o que o assistente pode ver e alterar. Ele não pode acessar regras de outro Space nem trocar de Space por conta própria. Para um primeiro teste, use um Space de sandbox em vez de um que execute decisões de produção.

Normalmente, o Space errado foi selecionado. Conecte-se novamente e verifique o seletor de Space, especialmente se sua conta tiver vários Spaces.

Verifique se seu cliente está no modo agente, e não no modo de chat comum. No Copilot e no Cursor, essa é uma opção separada, embora as ferramentas possam continuar visíveis nos dois modos.

Qualquer coisa, de uma regra completa a uma única consulta. Pedidos comuns incluem criar uma Decision Table a partir de uma descrição, transformar uma lista de preços anexada em uma nova versão, gerar casos de teste, executar uma regra com dados de entrada, comparar versões e encontrar dependências.

Não. A geração passa pelo AI Assistant da DecisionRules, o mesmo presente no editor, treinado em lógica de regras real e boas práticas e ciente da estrutura das suas tabelas.

Sim. Você pode resolver uma regra com qualquer entrada e receber o resultado na conversa. Para uma suíte completa de testes de aprovação e reprovação, use Rule Tests no editor.

Sim. Clientes MCP podem manter várias conexões de servidor ao mesmo tempo, e seu assistente pode usá-las em uma única solicitação. Cada servidor é conectado separadamente, e a DecisionRules não precisa saber que os outros existem.

O assistente pode alterar regras, mas o acesso é limitado a um único Space, cada alteração entra no histórico de versões e nada chega aos chamadores até que uma versão seja publicada. Os Event Logs registram cada alteração e quem a iniciou.

O histórico da regra registra cada salvamento, as versões são instantâneos explícitos e ambos permitem reverter com um clique. O pior resultado realista é uma reversão.

Não. As solicitações são processadas sob termos empresariais, sem treinamento com seus dados. A DecisionRules possui certificações SOC 2 e ISO 27001, com residência de dados configurável e SSO disponível. Quando você usa seu próprio provedor de modelo, os termos dele determinam a garantia de não treinamento.

A API é para sistemas e chamadas repetíveis. O MCP é para conversas, criação e depuração. A maioria das equipes cria e depura pelo MCP e depois promove e mantém as alterações sincronizadas pela API.

Não. Tudo que é agendado, reproduzível ou de alto volume pertence à Management API. Um pipeline que ocasionalmente interpreta instruções de forma diferente não é um pipeline.

Sim. As regras podem ser criadas e depuradas pelo MCP e depois promovidas e mantidas sincronizadas pela API. O MCP escreve o rascunho, e a API faz a entrega.