Deel
Construindo ferramentas de IA com MCP
O design de um servidor e de ferramentas MCP conectou produtos internos apoiados por IA a contexto útil, mantendo o julgamento de produto e engenharia no processo.
Problema
Na Deel, equipes internas precisavam de produtos e ferramentas orientados por IA capazes de analisar dados entre clientes e serviços internos. O objetivo era oferecer contexto útil a trabalhadores e equipes sem expor detalhes confidenciais de implementação.
Restrições
Relatórios de Global Payroll envolvem dados financeiros e de folha de pagamento complexos, grandes conjuntos de dados no frontend e fluxos de comparação para cerca de 1.000 clientes. As interfaces precisam continuar responsivas, e o trabalho de produto busca reduzir o suporte direto ao cliente.
Decisão e implementação
Implementei um servidor MCP e ferramentas usados por equipes internas, definindo seus contratos e contexto a partir de fluxos reais de análise. O trabalho acontece junto a produtos internos orientados por IA, interfaces frontend sensíveis a performance e colaboração próxima com Produto, Design e clientes.
Trade-off
Ferramentas de IA só são confiáveis na medida da qualidade de seus contratos e contexto. Trabalho de performance, debugging em produção e investigação de incidentes ainda exigem que engenheiros raciocinem sobre o sistema, em vez de delegar o julgamento a uma ferramenta.
Impacto e aprendizado
O servidor e as ferramentas MCP se tornaram produtos internos para desenvolvedores analisarem dados entre serviços. Code review e investigação em produção continuam fazendo parte do fluxo: já identifiquei causas de regressões mesmo quando o debugging apoiado por IA não as encontrou.