MTS: de RAG a agentes, análise de tickets do Jira via MCP e logs

Ilya Paramoshin, engenheiro líder da MTS Web Services, publicou no Habr o terceiro artigo da série sobre a evolução de um assistente RAG para suporte técnico. Desta vez, ele aborda a transição da busca em documentação para uma plataforma com acesso MCP a logs e bancos de dados, além da análise automática de tickets do Jira.

Três artigos, uma série

O texto dá sequência a duas publicações anteriores do mesmo autor no Habr. A primeira tratou da arquitetura de um assistente RAG (Retrieval-Augmented Generation, geração de respostas com base em documentos recuperados) para suporte técnico: indexação de Confluence e Jira, busca híbrida, geração de respostas com citações e avaliação da qualidade da busca. A segunda, mais recente, contou como a MTS Web Services construiu um agente de IA para análise automática de tickets.

• Autor: Ilya Paramoshin, engenheiro líder da MTS Web Services
• Primeiro artigo: arquitetura do assistente RAG para suporte técnico (indexação de Confluence e Jira, busca híbrida, avaliação da qualidade da busca)
• Segundo artigo: agente de IA para análise automática de tickets
• Terceiro artigo (analisado aqui): MCP, logs e o caminho do ticket da criação até o comentário

Por que o RAG precisou de logs e MCP?

Depois da implantação do assistente RAG, os engenheiros da empresa passaram a encontrar mais rápido as instruções e normas de que precisavam. Paramoshin aponta isso como efeito direto da primeira versão do sistema. Investigar incidentes, porém, exigia também trabalhar com logs, bancos de dados e o próprio Jira, e não apenas com o texto da documentação no Confluence. Por isso, a equipe decidiu ampliar o sistema além da busca, em vez de se limitar a ajustes na base de conhecimento.

Como funciona a nova plataforma

Os engenheiros da MTS Web Services não reescreveram o sistema RAG do zero. Eles o desenvolveram como uma plataforma em torno de três tarefas.

"Não reescrevemos o RAG, mas começamos a desenvolvê-lo como uma plataforma em torno de três tarefas: interface única, acesso a dados operacionais e automação da análise de tickets", —

Ilya Paramoshin, engenheiro líder da MTS Web Services, no artigo do Habr.

A busca continua sendo o núcleo da plataforma, mas ao redor dela surgiram serviços separados: uns para o trabalho interativo do engenheiro durante uma investigação, outros para a análise de tickets em segundo plano, sem participação humana. Das três tarefas, a primeira é uma interface única, por meio da qual o engenheiro acessa tanto a busca na documentação quanto os demais serviços. A segunda é o acesso a dados operacionais (logs, bancos de dados e o próprio Jira), implementado, a julgar pelo título do artigo, por meio do protocolo MCP (Model Context Protocol), um padrão aberto que dá aos agentes de IA acesso estruturado a fontes externas de dados, em vez de uma integração distinta para cada serviço.

A terceira tarefa é automatizar a análise de tickets, ou seja, transferir parte do trabalho rotineiro do engenheiro para serviços em segundo plano.

Segundo o autor, o artigo examina em seguida a arquitetura da solução, os motivos pelos quais certos componentes foram retirados do sistema RAG e transformados em serviços autônomos, e o caminho do ticket desde a criação até um comentário gerado automaticamente no Jira. O texto se intitula "A vida depois do RAG: MCP, logs e análise automática de tickets do Jira", e o título já indica uma mudança de foco: da busca pura na base de conhecimento para o trabalho com dados operacionais em tempo real.

O que isso significa

O caso da MTS Web Services mostra um caminho típico de evolução dos sistemas RAG corporativos: de um chatbot pontual sobre documentação para uma infraestrutura que reúne busca, dados operacionais e automação de operações rotineiras em torno dos tickets de suporte. Os três artigos da série no Habr, que vão da arquitetura de busca a um agente de IA e depois ao acesso MCP e aos logs, registram como mudam as exigências sobre os assistentes de IA corporativos à medida que os engenheiros os usam não só para ler documentação, mas também para investigar incidentes.