Credal

O Credal permite reunir as ferramentas, os dados e as instruções certas em um servidor MCP para uma equipe, e depois compartilhá-lo pela empresa inteira. Todo o resto fica fora do contexto do agente. A NVIDIA e outras empresas descrevem esse escopo como a diferença entre um agente que adivinha e um que responde a partir dos dados corretos.

Você define quais ferramentas um agente pode chamar e fixa parâmetros como região, limite de linhas ou fase do registro, de modo que o agente lê só o que deve e executa só as ações permitidas. O ganho é um contexto menor por consulta. O Credal cita um cliente que reduziu o contexto por consulta em 87%.

Cada agente e servidor MCP alimenta um log de auditoria que atribui o custo à equipe, ao fluxo de trabalho e ao modelo que gastou. O sistema aponta onde um modelo mais barato mantém a precisão e deixa você direcionar os fluxos para lá, para cortar o gasto sem adivinhar o equilíbrio.

O registro versiona cada agente e servidor MCP, com reversão e um histórico de auditoria completo de cada ação e chamada de ferramenta. As equipes de plataforma veem em um só lugar o que está no ar, enquanto os donos de domínio mantêm o controle dos próprios servidores.

O Credal herda as permissões de cada sistema de origem no momento da consulta, então se um usuário não pode abrir um arquivo no Google Drive ou no Confluence, também não vai vê-lo por meio de um agente. As ações sensíveis podem exigir a assinatura de uma pessoa antes de rodar.

O Credal funciona com vários provedores, então você usa o modelo certo para cada tarefa sem refazer nada por causa de cada um. Conecte sua própria implantação do Azure OpenAI, modelos abertos auto-hospedados ou o acesso gerenciado do Credal a modelos de ponta da OpenAI e da Anthropic.