A adoção da IA generativa teve início em 2024, inicialmente pelas equipes de Marketing e Design. No começo de 2026, a tecnologia foi disponibilizada para toda a empresa, tornando-se parte da rotina de diferentes áreas. Entretanto, essa expansão evidenciou uma limitação comum das IAs generativas, a falta de continuidade entre as conversas. Cada nova interação exigia que o contexto fosse reapresentado, comprometendo a consistência e a produtividade.
Na prática, isso significava que, sempre que alguém solicitava um conteúdo para a GShield, a IA precisava reconstruir o contexto da marca. O tom de voz variava, a personalidade nem sempre era respeitada, surgiam expressões que não faziam parte da comunicação da empresa e, em muitos casos, o resultado se afastava das diretrizes definidas no Brand Guide.
O problema não era a ausência de informação. Nosso Brand Guide já reunia todo o posicionamento da marca, tom de voz, vocabulário recomendado, termos a serem evitados, princípios de comunicação e diretrizes de identidade. O desafio era que esse conhecimento existia apenas como documentação estática. As IAs não tinham acesso a esse contexto antes de gerar uma resposta.
Foi então que, em meados de 2025, iniciei o desenvolvimento de um MCP Server para a GShield, transformando o Brand Guide em um contexto vivo e consultável. Em vez de depender de prompts extensos ou de reconstruir o briefing a cada conversa, qualquer IA conectada ao servidor passa a receber automaticamente o contexto da marca antes mesmo de gerar a primeira resposta.
O resultado foi uma comunicação muito mais consistente, independentemente da ferramenta de IA utilizada. O retrabalho diminuiu, a produção de conteúdo tornou-se mais ágil e a identidade da marca passou a ser preservada em todas as interações.
A solução
Em vez de deixar o Brand Guide armazenado em um PDF, transformei-o em um sistema vivo.
Desenvolvi um servidor MCP da GShield que centraliza todo o conhecimento da marca e disponibiliza esse conteúdo em tempo real para qualquer IA compatível.
Na prática, antes de escrever um texto, criar uma campanha ou responder a qualquer solicitação, a IA consulta esse servidor e recebe automaticamente o contexto da marca. Dessa forma, ela passa a responder considerando o tom de voz, o posicionamento, o vocabulário recomendado, os termos que devem ser evitados e todas as diretrizes definidas no Brand Guide, com isso a IA deixa de "adivinhar" como a GShield deve se comunicar.
O servidor permanece publicado na internet e disponível 24 horas por dia, funcionando como uma camada permanente de conhecimento da marca. Em vez de depender de alguém anexar um PDF ou reexplicar o briefing a cada conversa, esse conhecimento passa a estar sempre acessível às ferramentas conectadas.
A base dessa solução é o MCP (Model Context Protocol), um padrão aberto para fornecer contexto a modelos de IA por meio de uma interface padronizada. Ferramentas compatíveis, como ChatGPT, Claude, Gemini e outras, podem consultar o mesmo servidor e acessar exatamente o mesmo conjunto de informações, sem a necessidade de manter integrações específicas para cada plataforma.
Isso significa que diferentes IAs passam a compartilhar a mesma referência de marca, produzindo respostas muito mais consistentes independentemente da ferramenta utilizada.
O que foi construído
O projeto foi dividido em duas partes.
1. O Brand System da GShield
O primeiro passo foi transformar todo o conhecimento da marca em um sistema estruturado e versionado, eliminando a dependência de um Brand Guide estático em PDF.
Em vez de existir apenas como um documento, a identidade da GShield passou a ser organizada como uma base de conhecimento modular, dividida por áreas de responsabilidade:
gshield://identityIdentidade: Identidade, propósito, manifesto e posicionamento da marca
gshield://voice: Tom de voz, estilo de escrita e diretrizes de comunicação
gshield://do-not: Restrições de conteúdo, linguagem e uso da marca
gshield://tokens: Sistema visual completo: cores, tipografia e diretrizes de aplicação
gshield://email-system: Templates de e-mail marketing, sistema de logos e padrões de campanhas
gshield://vip-channel: Estrutura de comunicação do Canal VIP, organização das mensagens e padronização dos links
Essa foi a estrutura da primeira versão (beta) do Brand System. Desde então, a base de conhecimento foi expandida e hoje compreende todas as áreas de comunicação da marca, dando suporte tanto à geração de texto quanto de imagens por IA, sempre com a mesma consistência de tom de voz, identidade visual e diretrizes, independentemente da ferramenta conectada.
2. O MCP Server
Com o Brand System estruturado, o passo seguinte foi disponibilizar esse conhecimento por meio de um servidor MCP (Model Context Protocol).
Em vez de depender de briefings manuais ou do envio do Brand Guide a cada nova conversa, as ferramentas de IA conectadas ao servidor passam a consultar automaticamente a base de conhecimento antes de gerar qualquer conteúdo.
Dessa forma, diferentes modelos de IA utilizam a mesma fonte de verdade para acessar identidade, posicionamento, tom de voz, sistema visual, restrições da marca e padrões de comunicação, garantindo respostas consistentes independentemente da ferramenta utilizada.
Por que essa arquitetura faz sentido
Hoje, muitas equipes ainda dependem de copiar trechos do Brand Guide para dentro de cada conversa com a IA — quando lembram de fazer isso. Como consequência, o contexto varia entre usuários, ferramentas e sessões, tornando difícil manter uma comunicação consistente e uma única fonte de verdade.
Com uma arquitetura baseada em MCP, essa lógica muda.
Independência da ferramenta: O servidor foi desenvolvido utilizando o Model Context Protocol (MCP), permitindo que diferentes ferramentas compatíveis consultem a mesma base de conhecimento da GShield. Dessa forma, o contexto da marca deixa de ficar preso a uma plataforma específica.
O contexto passa a ser compartilhado: Em vez de anexar um PDF ou reconstruir o briefing a cada nova conversa, as ferramentas conectadas ao servidor consultam automaticamente o Brand System antes de gerar conteúdo. O conhecimento da marca passa a ser reutilizado de forma consistente entre diferentes interações.
Uma única fonte de verdade: Todo o Brand System é mantido em um repositório versionado. Cada alteração fica registrada, permitindo histórico, rastreabilidade e controle sobre a evolução da identidade da marca, sem dúvidas sobre qual é a versão vigente das diretrizes.
Escalabilidade operacional: Depois de configurada a conexão com o servidor, qualquer membro da equipe pode utilizar ferramentas de IA tendo acesso ao mesmo conjunto de diretrizes da marca. Isso reduz a necessidade de repetir briefings, manter diferentes coleções de prompts ou adaptar o contexto para cada plataforma.
Uma solução aplicada na prática: O projeto foi implementado e utilizado em diferentes ferramentas de IA compatíveis com MCP, demonstrando que é possível centralizar identidade, tom de voz e diretrizes de comunicação em uma única infraestrutura, preservando a consistência da marca em diferentes fluxos de trabalho.
Resultado
Hoje, qualquer pessoa da equipe da GShield pode utilizar uma ferramenta de IA compatível com MCP e produzir conteúdo alinhado à identidade da marca sem precisar anexar o Brand Guide ou reconstruir um briefing a cada nova conversa.
Quando conectadas ao servidor, as ferramentas de IA consultam automaticamente o Brand System antes de gerar conteúdo, garantindo maior consistência no tom de voz, na identidade da marca e nas diretrizes de comunicação, independentemente da plataforma utilizada.
Além da aplicação na GShield, a mesma arquitetura serviu de base para o desenvolvimento do diego-brand-system, demonstrando que o modelo pode ser replicado para outras marcas e identidades, transformando Brand Guides tradicionais em sistemas vivos de conhecimento para IA.
Tecnologias e arquitetura
Arquitetura de Brand System
Model Context Protocol (MCP)
Design Tokens (W3C DTCG)
TypeScript
Vercel (Serverless)
Git e GitHub
Templates HTML para e-mail marketing
Documentação técnica e guia de onboarding
Período
Final de 2023: Início da pesquisa para tornar o Brand Guide da GShield acessível e interpretável por IA, em paralelo ao desenvolvimento do próprio Brand Guide da marca.
Meados de 2025: Início do desenvolvimento do MCP Server, evoluindo a pesquisa para uma arquitetura de Brand Intelligence System.
2026: Consolidação da arquitetura, publicação do servidor e adoção em ambiente de produção.
Meados de 2025: Início do desenvolvimento do MCP Server, evoluindo a pesquisa para uma arquitetura de Brand Intelligence System.
2026: Consolidação da arquitetura, publicação do servidor e adoção em ambiente de produção.
