1. Introdução
Este documento apresenta uma proposta para a modernização do tratamento de alertas de monitoramento no Tribunal de Contas da União (TCU). O projeto visa substituir a análise manual e os sistemas tradicionais por uma solução de automação inteligente, utilizando a API Google Gemini como o cérebro para a tomada de decisão e um Servidor MCP (Model Context Protocol) para a coleta de informações em tempo real.
A cada alerta do Zabbix, o sistema consultará dinamicamente diversas fontes de dados internas do TCU para construir um contexto rico. Com base nesse contexto, a Inteligência Artificial decidirá a ação mais apropriada, como abrir, relacionar ou ignorar um chamado, otimizando o trabalho da equipe de operações e aumentando a resiliência da nossa infraestrutura.
2. Solicitação de Acesso para Desenvolvimento
Para a viabilização deste projeto inovador, é imprescindível o acesso a determinadas APIs e fontes de dados internas do TCU. Este acesso permitirá a construção e os testes das "tools" de contexto que são o alicerce da inteligência do sistema.
Solicito formalmente que a equipe de TI do TCU conceda as chaves de API e as permissões de acesso necessárias para as seguintes consultas:
- Consulta ao sistema de chamados (para verificar tickets recentes ou relacionados).
- Acesso a informações sobre janelas de manutenção e blackouts programados.
- Consulta ao status de comissionamento de novos ativos de TI.
- Acesso a documentações e notas técnicas associadas a triggers e hosts específicos.
Este acesso será utilizado exclusivamente para o desenvolvimento e teste da aplicação em um ambiente controlado, seguindo todas as normas de segurança e governança de dados do TCU.
3. Objetivos Estratégicos
- Inteligência Flexível: Adotar um sistema dinâmico baseado em IA capaz de interpretar contextos complexos, superando as limitações de modelos estáticos.
- Eficiência Operacional: Reduzir drasticamente o tempo gasto em análise manual de alertas, liberando a equipe de operações para atividades de maior valor estratégico.
- Tomada de Decisão Baseada em Dados: Garantir que cada decisão sobre um alerta seja informada por um conjunto completo e atualizado de dados contextuais.
- Rastreabilidade para Auditoria: Manter um registro detalhado de cada decisão automatizada, incluindo o contexto utilizado e a justificativa da IA, para total transparência. }
4. Arquitetura da Solução
5. Fluxo de Trabalho Detalhado
- O Zabbix dispara um alerta.
- O Orquestrador consulta o Servidor MCP para buscar contexto (blackouts, chamados recentes, etc.).
- O Orquestrador envia o alerta + contexto para a API Gemini.
- A Gemini retorna uma decisão estruturada (ex: `{ "action": "CREATE_TICKET", ... }`).
- O Executor realiza a ação (ex: abre um chamado no sistema do TCU).
- Todo o processo é logado para auditoria.
6. Visão de Futuro
Este projeto é o primeiro passo para uma gestão de operações de TI mais proativa e inteligente. As evoluções futuras incluem a utilização de "Function Calling" do Gemini para que a IA decida autonomamente quais informações buscar, e a criação de um loop de feedback onde os operadores possam treinar e refinar as decisões do sistema continuamente.