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Rascunhos de resposta a comentários com um servidor MCP remoto
Todo dia útil de manhã, um agente coleta os comentários novos nas redes, classifica, escreve respostas no tom da marca e avisa a gestora de social, que aprova, edita ou descarta cada uma no assistente de IA que já usa.
- Status
- Fase 1 (Facebook, X) no ar · Fase 2 (LinkedIn) em construção
- Papel no projeto
- Arquitetura e desenvolvimento
- Stack
- TypeScript
- MCP remoto
- Google Cloud Run
- Firestore
- Secret Manager
- OAuth 2.0
- Claude Code Routines
- Claude Desktop
- Slack
- Facebook API
- X API
- LinkedIn API
Números do projeto
- economizadas por anoestimativa*
- ~547 h
- categorias de comentário
- 6
- respostas publicadas automaticamente no MVP
- 0
* Estimativa: vem do business case feito no início do projeto, não de medição em produção.
Nomes de empresas, clientes e pessoas foram omitidos.
I / O problema
A gestão de social passava boa parte do dia alternando entre plataformas para triar comentários e rascunhar respostas, cerca de metade do tempo contratado. Com isso, o trabalho de estratégia em alguns canais ficava sempre para depois.
II / A solução
Um servidor MCP remoto e sem estado expõe ferramentas de redes sociais e um prompt de fluxo nomeado. Uma rotina no servidor roda em dias úteis, busca comentários novos, classifica, rascunha respostas adequadas a cada plataforma usando respostas aprovadas como exemplo e manda um aviso no Slack. A revisão acontece dentro do assistente de IA que a gestora já usa: sem interface própria, sem app separado.
Fluxo
Como funciona
respostas-comentarios.workflow
- gatilho
- processo
- IA
- pessoa
01gatilho
Agenda
Uma rotina dispara às 08:00 nos dias úteis.
02processo
Busca e deduplicação
Comentários, menções, respostas e citações novas; IDs já vistos ficam no Firestore e não se repetem.
03IA
Classificação
Suporte, reclamação, elogio, parceria, spam ou risco de imagem.
04pessoa
Escala para pessoa
Reclamação, risco de imagem e parceria só são sinalizados, sem rascunho.
05IA
Rascunho
Resposta no tom da marca, com regras de tom e emoji por plataforma.
06processo
Aviso no Slack
A gestora sabe que os rascunhos estão prontos.
07pessoa
Revisão e publicação
Aprova, edita ou descarta; só a resposta aprovada é publicada. Aprovadas viram exemplos.
Em detalhe · A triagem
O que é sensível nunca ganha rascunho.
Seis categorias, dois destinos. Nos casos sensíveis, o modelo não escreve nada: quem define o tom da conversa é uma pessoa.
08:00
dias úteis
Só sinaliza, sem rascunho
- Reclamação
- Risco de imagem
- Parceria
Rascunho para revisão
- Suporte
- Elogio
- Spam
Publicação só depois do sim da gestora
Respostas aprovadas viram exemplos para os próximos rascunhos: a qualidade puxa para a voz real do time, não para a do modelo.
Decisões técnicas
O que faz o fluxo ser confiável
- 01
O servidor MCP é o produto.
Ferramentas e um prompt nomeado fazem o fluxo rodar em qualquer cliente MCP, sem front-end para construir ou manter.
- 02
Processamento sem estado, estado pequeno e explícito.
O Cloud Run escala a zero; o Firestore guarda só IDs vistos e exemplos aprovados.
- 03
Nenhuma chave em prompt.
Os tokens OAuth das plataformas ficam no Secret Manager; o acesso ao modelo passa por uma conta de serviço compartilhada.
- 04
Categorias de escalação nunca ganham rascunho.
Comentários arriscados chegam intactos a uma pessoa, então o modelo não define o tom de uma conversa sensível.
- 05
A aprovação humana é o portão de publicação.
Nada é publicado sozinho no MVP; publicar elogios automaticamente é opção da fase 2, só depois de 30 dias de teste.
- 06
Aprende com aprovações, não com o modelo.
Os exemplos few-shot vêm só de respostas aprovadas por uma pessoa.
- 07
Rollout medido.
Os KPIs da fase 2 são tempo de resposta, horas redirecionadas, taxa de engajamento e cliques rastreados por UTM.
Resultado
Triagem e primeiros rascunhos acontecem antes de o dia começar. A gestora passa minutos revisando em vez de horas trocando de aba, e esse tempo volta para a estratégia dos canais.
Qual destes fluxos resolve o seu gargalo?
Quatro perguntas e uma calculadora. A recomendação sai na hora, a partir do seu processo.