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# Conectar via ChatGPT
> Integre o MCP Server da strattum.ai ao ChatGPT usando GPT Actions — a interface de plugins e ferramentas externas da OpenAI.
O ChatGPT não suporta o protocolo MCP nativamente. A integração é feita via **GPT Actions**: o MCP Server da strattum.ai expõe um schema OpenAPI que o ChatGPT consome para chamar as ferramentas `search_entity`, `get_entity_context` e `search_knowledge` como se fossem Actions nativas.
GPT Actions estão disponíveis no plano **ChatGPT Plus, Team ou Enterprise** e também via API da OpenAI para desenvolvedores. Não estão disponíveis no plano gratuito.
## Como funciona
O MCP Server opera em modo SSE (HTTP) e o ChatGPT se comunica com ele via HTTPS usando um schema OpenAPI que descreve os três endpoints. O fluxo é:
```
ChatGPT → HTTPS POST → MCP Server (/sse ou endpoint REST) → Memory API / Knowledge API
```
O ChatGPT precisa acessar o MCP Server via internet pública com HTTPS e certificado válido. Não é possível conectar a serviços em `localhost` ou em redes privadas sem um tunnel ou proxy reverso com domínio público.
## Pré-requisitos
* MCP Server em execução no modo SSE (porta 8005)
* URL pública HTTPS apontando para o MCP Server (ex: `https://mcp.sua-empresa.com`)
* `MCP_API_KEY` configurado para autenticação Bearer
* Conta ChatGPT Plus, Team ou Enterprise (para criar GPTs customizados)
## Schema OpenAPI para o GPT Action
Crie um arquivo `strattum-mcp-openapi.json` com o schema abaixo. Substitua `https://mcp.sua-empresa.com` pela URL real do seu servidor:
```json theme={null}
{
"openapi": "3.1.0",
"info": {
"title": "Strattum Memory & Knowledge",
"description": "Acessa Memory (entidades) e Knowledge (documentos) da plataforma strattum.ai.",
"version": "1.0.0"
},
"servers": [
{
"url": "https://mcp.sua-empresa.com"
}
],
"paths": {
"/v1/memory/search": {
"post": {
"operationId": "search_entity",
"summary": "Busca entidades em Memory",
"description": "Busca entidades (clientes, empresas, associados) por nome, e-mail, telefone, external_id ou texto livre. Use este endpoint para encontrar o entity_id antes de chamar get_entity_context.",
"requestBody": {
"required": true,
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"type": "object",
"required": ["query"],
"properties": {
"query": {
"type": "string",
"description": "Texto livre para busca. Ex: 'TechCorp', 'Maria Silva CTO'."
},
"email": { "type": "string", "description": "Filtro por e-mail exato." },
"name": { "type": "string", "description": "Filtro por nome (busca aproximada)." },
"phone": { "type": "string", "description": "Filtro por telefone." },
"external_id": { "type": "string", "description": "Filtro pelo identificador externo do cliente." },
"limit": { "type": "integer", "minimum": 1, "maximum": 100, "default": 10 }
}
}
}
}
},
"responses": {
"200": { "description": "Lista de entidades encontradas." }
}
}
},
"/v1/memory/entity/{entity_id}/context": {
"get": {
"operationId": "get_entity_context",
"summary": "Contexto completo de uma entidade",
"description": "Retorna o perfil consolidado, timeline de eventos e relações de grafo da entidade. O resultado é um documento Markdown pronto para consumo.",
"parameters": [
{
"name": "entity_id",
"in": "path",
"required": true,
"schema": { "type": "string" },
"description": "UUID da entidade strattum (ex: ent_8f3a2b1c) ou external_id do cliente."
},
{
"name": "depth",
"in": "query",
"schema": { "type": "string", "enum": ["immediate", "none"], "default": "immediate" },
"description": "Profundidade do grafo. 'immediate' inclui vizinhos de 1 grau."
}
],
"responses": {
"200": { "description": "Contexto Markdown da entidade." },
"404": { "description": "Entidade não encontrada." }
}
}
},
"/v1/knowledge/search": {
"post": {
"operationId": "search_knowledge",
"summary": "Busca semântica na base de conhecimento",
"description": "Busca documentos, políticas e procedimentos indexados usando busca vetorial. Resultados ranqueados por relevância.",
"requestBody": {
"required": true,
"content": {
"application/json": {
"schema": {
"type": "object",
"required": ["query"],
"properties": {
"query": {
"type": "string",
"description": "O que você quer encontrar. Ex: 'política de SLA enterprise', 'checklist de onboarding'."
},
"filters": {
"type": "object",
"properties": {
"source": {
"type": "string",
"description": "Filtro por fonte. Ex: 'gdrive', 'sharepoint'."
}
}
},
"top_k": { "type": "integer", "minimum": 1, "maximum": 50, "default": 5 }
}
}
}
}
},
"responses": {
"200": { "description": "Trechos de documentos ranqueados por relevância." }
}
}
}
},
"components": {
"securitySchemes": {
"BearerAuth": {
"type": "http",
"scheme": "bearer"
}
}
},
"security": [{ "BearerAuth": [] }]
}
```
Este schema chama diretamente as APIs internas (Memory API e Knowledge API) via proxy reverso. Alternativamente, você pode criar endpoints REST no próprio MCP Server que façam o bridge — consulte a equipe de engenharia da strattum.ai para a opção mais adequada ao seu deployment.
## Configuração no ChatGPT (GPT Builder)
No ChatGPT, clique em **Explore GPTs** > **Create a GPT** (ou acesse [chatgpt.com/gpts/editor](https://chatgpt.com/gpts/editor)).
Na aba **Configure**:
* **Name:** `Strattum Assistant`
* **Description:** Assistente com acesso à Memory e Knowledge da strattum.ai.
* **Instructions:** Cole o texto abaixo no campo de instruções:
```
Você é um assistente que tem acesso à plataforma strattum.ai.
Use search_entity para localizar clientes ou empresas pelo nome ou e-mail.
Use get_entity_context para obter o perfil completo de uma entidade após ter o entity_id.
Use search_knowledge para encontrar documentos, políticas e procedimentos corporativos.
Sempre busque o entity_id com search_entity antes de chamar get_entity_context.
Apresente os resultados de forma clara e estruturada.
```
Clique em **Add actions** > **Import from URL** e forneça a URL pública do schema OpenAPI, ou cole o conteúdo do JSON diretamente.
* **Authentication type:** API Key
* **Auth type:** Bearer
* **API Key:** ``
Use o painel de preview para testar: pergunte sobre um cliente ou busque uma política. Quando funcionando corretamente, salve e publique para sua equipe.
## Exemplos de uso no ChatGPT
### Consultar um cliente
```
Busque a empresa "Acme Tecnologia" na strattum e me dê o contexto completo dela.
```
O GPT chamará `search_entity` → obterá o `entity_id` → chamará `get_entity_context` e apresentará perfil, eventos e relações.
### Consultar documentação interna
```
Qual é a nossa política de renovação de contratos para clientes enterprise?
```
O GPT chamará `search_knowledge` e retornará os trechos mais relevantes dos documentos indexados.
## Limitações desta integração
| Aspecto | Detalhe |
| ------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Protocolo** | O ChatGPT usa REST/JSON, não o protocolo MCP binário. A integração é uma aproximação funcional, não uma conexão MCP nativa. |
| **Contexto** | O ChatGPT não mantém estado entre chamadas de Action — cada conversa começa do zero. |
| **Latência** | Chamadas passam pela internet pública, adicionando latência em relação ao uso local (Claude Code). |
| **Disponibilidade** | GPT Actions exigem que o servidor esteja acessível publicamente via HTTPS — incompatível com deployments puramente internos sem proxy. |