Eu vou criar agente IA Claude servidor MCP pipeline RAG código Claude desenvolvedor


Sobre este Serviço
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Sua empresa funciona 24 horas. Seu agente Claude também deve.
Você chegou ao ponto em que o gargalo não é estratégia, mas a diferença entre seus dados e as decisões que precisam ser tomadas com base neles. Leads sem pontuação. Faturas esperando para serem extraídas. Consultas de clientes na fila durante a noite. Relatórios que deveriam ter sido elaborados antes de alguém fazer login.
Eu crio agentes alimentados pela API do Claude que fecham essa lacuna, sistemas autônomos que qualificam, extraem, roteiam, elaboram, pontuam e agendam sem intervenção humana.
O que entrego:
- Pipeline de agentes autônomos
- Servidores MCP personalizados
- Agentes de base de conhecimento RAG
- Pipeline de inteligência de documentos
- Tudo de nível produção
Como trabalhamos juntos:
Passo 1: Você compartilha sua stack, seu gargalo e seu resultado desejado.
Passo 2: Eu retorno uma proposta de arquitetura com escopo e estimativas de custo por execução antes de começar a construir.
Passo 3: Construímos etapa por etapa, com pontos de verificação documentados, até seu sistema estar funcionando.
O que preciso de você: acesso à API, um objetivo claro e feedback responsivo durante a semana de construção.
Pronto para ver se isso se encaixa na sua situação? Envie sua configuração atual para uma revisão de viabilidade antes de fazer o pedido.
Conheça mais sobre Williams
I build custom Claude MCP servers, SKILL md workflows
- A partir deNigéria
- Membro desdemai. de 2026
- Responde em aprox.:2 horas
- Última entrega2 semanas
Idiomas
Inglês, Espanhol, Francês
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Perguntas frequentes
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Você pode conectar o Claude ao meu CRM, ERP ou plataforma interna existentes?
Sim, é exatamente para isso que servem os servidores MCP. Eu crio conectores MCP personalizados que envolvem a API REST da sua plataforma como ferramentas Claude acionáveis, para que o Claude leia e aja com seus dados ao vivo de forma nativa.
Como posso ter certeza de que o agente Claude não vai inventar ou retornar resultados não confiáveis em produção?
Cada pipeline que entrego usa validação de saída estruturada com esquemas Pydantic v2. Se a resposta do Claude falhar na validação, ele tenta novamente uma vez com contexto corretivo, e depois gera um erro estruturado limpo, não uma falha silenciosa que você descobre depois.
Os custos de token vão sair do controle à medida que o uso aumenta?
Não, o gerenciamento de custos é planejado antes mesmo de escrever a primeira linha.
Qual a diferença entre o que você entrega e uma automação básica n8n + ChatGPT?
Três coisas: validação, observabilidade e avaliações. Uma automação básica não tem imposição de esquema (então saídas malformadas quebram o fluxo downstream), não tem monitoramento de produção (então falhas são invisíveis) e não faz testes de regressão (então você não sabe se uma atualização do modelo mudou o comportamento).
Você consegue construir um sistema multi-agente onde diferentes agentes Claude lidam com partes diferentes do meu fluxo de trabalho?
Sim, a orquestração multi-agente é uma parte central do que eu construo.
Você usa LangChain, e isso é obrigatório?
Eu uso o SDK de Agente da Anthropic na maioria das construções, não LangChain por padrão.

