MCP na prática: conectando IA a Reportei, Asaas e RD Station

Categoria: Tecnologia e IA

Por Tripulação da Astronauta Martech

9 min de leitura

Dentro do Cérebro Astronauta, o nosso sistema interno de agentes de IA, já rodam MCPs conectando IA a sistemas como Reportei e Asaas, entre outras ferramentas que fazem parte da nossa operação. MCP (Model Context Protocol) é o protocolo aberto que permite a um assistente de IA se conectar diretamente a esses sistemas e responder perguntas em linguagem natural, sem que alguém precise exportar planilha ou copiar dado de tela em tela. Já explicamos esse conceito com profundidade em nosso guia completo sobre o tema; aqui o objetivo é outro, mostrar com exemplos reais como essa mesma lógica roda em produção.

Já mostramos um primeiro caso aplicado à RD Station em outro artigo. Este texto não repete aquele caso. Aqui o foco é mostrar como a mesma lógica se estende para dois sistemas com naturezas bem diferentes: o Reportei, plataforma de relatórios e dados de marketing, e o Asaas, sistema de gestão financeira e cobranças. Reportei, Asaas e RD Station são alguns exemplos de conexões que já operamos, não a lista completa de tudo o que conectamos.

Por que Reportei e Asaas, e não apenas RD Station

Uma agência de marketing ou uma instituição de ensino não vive só de CRM. No dia a dia, três perguntas se repetem em reuniões e grupos de WhatsApp: como estão as campanhas, como está a base de leads e como está o caixa. Cada uma dessas perguntas geralmente mora em um sistema diferente.

• O Reportei concentra dados de performance de marketing, unificando métricas de diferentes fontes de mídia e canais em relatórios e dashboards.
• O Asaas concentra a operação financeira: cobranças, boletos, assinaturas e status de pagamento de clientes.
• A RD Station, já coberta em outro caso aplicado, concentra marketing e vendas propriamente ditos (leads, funil, e-mail marketing). Não por acaso: somos parceiros oficiais da RD Station desde 2018, e fomos a primeira agência convidada pela própria RD Station para testar o MCP deles ainda na fase alpha, antes de chegar ao mercado.

Sem MCP, responder "como fechou o mês" exige abrir três sistemas, exportar três planilhas e cruzar tudo manualmente. Com MCP, a IA consulta cada sistema pela via oficial de dados dele e devolve uma resposta consolidada, no tempo de uma pergunta.

O MCP do Reportei: o que dá para fazer

O Reportei mantém o próprio servidor MCP, documentado em developers.reportei.com/mcp, conectável via a URL app.reportei.com/mcp diretamente no cliente de IA (sem precisar editar arquivo de configuração). Com uma única conexão autorizada pela sua conta Reportei, o assistente de IA consegue:

• Listar os projetos e contas de clientes cadastrados na plataforma.
• Buscar métricas de qualquer uma das mais de 40 plataformas de mídia conectadas ao Reportei (Instagram, Google Ads, GA4, Facebook, entre outras).
• Gerar relatórios e gerenciar dashboards a partir de um pedido em linguagem natural.
• Acompanhar KPIs e configurar automações existentes na plataforma.

Exemplos do tipo de pergunta que esse tipo de conexão viabiliza:

• "Qual conta teve queda de desempenho no último relatório do Reportei?"
• "Resume os principais números de marketing dessa cliente neste mês."
• "Compara o resultado deste mês com o mês anterior para essa conta."

Ponto de avaliação: a autorização do MCP do Reportei é feita por conta (via OAuth), e essa conta normalmente tem acesso a múltiplos projetos e clientes. Antes de conectar, vale mapear quais projetos essa conta enxerga, e se faz sentido segmentar por conta/usuário quando o assistente de IA não deveria ter visão de todos os clientes ao mesmo tempo.

O MCP do Asaas: o que dá para fazer

O Asaas publicou o próprio servidor MCP, documentado em docs.asaas.com/docs/mcp-1, expondo mais de 120 APIs públicas da plataforma. Diferente do Reportei, que já entrega tools prontas para tarefas específicas, o MCP do Asaas funciona mais como uma porta de entrada para toda a API: o assistente de IA consegue

• Listar os endpoints disponíveis na API do Asaas.
• Obter os schemas detalhados de requisição e resposta de qualquer endpoint.
• Gerar exemplos de código para interagir com um endpoint específico.
• Executar chamadas de API diretamente, mediante autenticação com o seu access_token.
• Pesquisar a documentação técnica da plataforma.

Exemplos plausíveis de uso:

• "Quais clientes estão com cobrança em aberto há mais de 15 dias?"
• "Qual o status da assinatura desse cliente no Asaas?"
• "Lista as cobranças que vencem essa semana."

Ponto de avaliação, e o motivo técnico real por trás dele: como o MCP do Asaas expõe a API inteira (mais de 120 endpoints, incluindo os que criam, alteram ou cancelam cobranças), ele não vem com uma restrição de "somente leitura" embutida por padrão. Quem define o que a IA pode ou não fazer é o escopo de permissão do access_token usado na conexão, além das instruções dadas ao assistente. Isso reforça, com base técnica real, a mesma recomendação de segurança deste artigo: comece com um token de acesso apenas leitura, e só libere ações de escrita (emitir, cancelar, transferir) com revisão humana explícita.

A prova de que isso não é teoria: o Cérebro Astronauta

Existe uma diferença grande entre explicar como o MCP funciona em tese e mostrar que ele roda em produção, todos os dias, dentro de uma operação real. Dentro do Cérebro Astronauta, o sistema interno que organiza conhecimento, processos e conexões de dados da nossa própria operação, já rodam MCPs vivos conectando RD Station, Reportei e Asaas lado a lado, entre outras ferramentas, cada uma com seu escopo de acesso e sua função, mas todas acessíveis pelos mesmos assistentes de IA quando faz sentido cruzar informação entre elas.

Essa é a diferença entre "ler sobre MCP" e "operar MCP": a mesma pergunta de negócio (por exemplo, "esse cliente está satisfeito e em dia?") pode puxar dado de marketing no Reportei, de relacionamento na RD Station e de pagamento no Asaas, tudo na mesma resposta. O Cérebro Astronauta em si é um assunto amplo o suficiente para um conteúdo próprio, que pretendemos publicar em breve explicando o que é e como funciona por dentro.

O que considerar antes de conectar sistemas financeiros a uma IA

Conectar um assistente de IA a um sistema de relatórios de marketing e conectar esse mesmo tipo de assistente a um sistema financeiro não têm o mesmo nível de risco. Estas são as boas práticas que recomendamos, e que aplicamos internamente na Astronauta Martech, para qualquer sistema sensível conectado via MCP (financeiro, dados de aluno, dados de pagamento), não só para o Asaas:

• Acesso somente leitura por padrão: a IA consulta dados de cobrança e assinatura, mas não recebe, por padrão, nenhuma ferramenta que emita, cancele ou transfira valores.
• Nenhuma ação que altere saldo, emita cobrança ou movimente dinheiro deve ficar disponível para a IA sem uma etapa explícita de confirmação humana.
• Restringir o escopo de acesso por perfil de usuário, do mesmo jeito que se restringiria o acesso de uma pessoa nova na equipe.
• Registrar (logar) toda consulta feita via MCP a um sistema financeiro, para auditoria posterior.

Essa decisão de arquitetura, quando faz sentido usar MCP e quando uma API tradicional já resolve com menos risco e menos superfície de exposição, é discutida com mais profundidade em outro artigo do nosso material. Para quem quiser ir além da teoria e configurar essa conexão na prática, mostramos o passo a passo em outro texto.

Esse tipo de cuidado com segurança e permissões também é abordado em nosso guia mais completo sobre o protocolo, e o passo seguinte, depois que a conexão técnica já existe, está descrito em outro material sobre como ensinar a IA a interpretar os dados conectados.

Perguntas frequentes

O que é MCP aplicado a Reportei e Asaas?

É o uso do Model Context Protocol para permitir que um assistente de Inteligência Artificial consulte dados do Reportei (relatórios e métricas de marketing) e do Asaas (cobranças e informações financeiras) diretamente por linguagem natural, sem exportar planilhas ou abrir cada sistema separadamente.

A Astronauta usa MCP na própria operação, ou só para clientes?

As duas coisas. O Cérebro Astronauta, nosso sistema interno de agentes de IA, opera MCPs conectados a RD Station, Reportei, Asaas e outras ferramentas para a própria operação da Astronauta Martech, e o mesmo conhecimento é aplicado em projetos de clientes.

É seguro conectar um sistema financeiro como o Asaas a uma IA?

Pode ser, desde que o acesso seja somente leitura por padrão, nenhuma ferramenta de emissão, cancelamento ou transferência de valores fique exposta sem confirmação humana, e todo acesso via MCP fique registrado para auditoria. Isso importa ainda mais no caso do Asaas porque o MCP dele expõe a API completa, sem restrição de escopo embutida por padrão: essa restrição precisa vir do token de acesso e das instruções dadas à IA.

Preciso ser desenvolvedor para usar MCP com Reportei ou Asaas?

Para configurar a conexão inicial, geralmente não no caso do Reportei, que oferece uma URL própria de conexão nativa sem exigir edição de arquivos. Já o MCP do Asaas expõe a API técnica completa, o que pede mais atenção na hora de definir o que a IA pode ou não acessar. Para usar o assistente depois de configurado, em ambos os casos, não: o usuário final apenas conversa com a IA em linguagem natural, sem precisar entender o que acontece por trás.

Qual a diferença entre o caso de MCP com RD Station e este de Reportei e Asaas?

O caso de RD Station cobre a conexão de IA com dados de marketing e vendas dentro do CRM. Este artigo mostra dois outros sistemas que operam lado a lado dentro do Cérebro Astronauta: relatórios de marketing (Reportei) e operação financeira (Asaas), evidenciando que a mesma lógica de MCP se estende para além do CRM.