Funcionalidade Integrações via MCP, LLM
Traga seu próprio modelo, conecte seus agentes via MCP e mantenha o dado de pessoas dentro da sua política — sem lock-in de fornecedor.
Nosso ecossistema de integrações profundas facilita a otimização dos seus processos de contratação técnica.
MCP (Model Context Protocol) é um padrão aberto que permite a um assistente de IA, como Claude ou ChatGPT, acessar ferramentas e dados de outros sistemas de forma segura, com autorização explícita do usuário. Conectar a Coodesh via MCP significa que o seu assistente passa a enxergar a sua área de trabalho: vagas, candidaturas, avaliações e resultados. Em vez de copiar nomes e notas para um chat, você pergunta direto ao assistente "quem são os cinco melhores na avaliação de backend desta semana" ou "convide os aprovados para a entrevista com IA", e ele consulta ou executa na Coodesh em seu nome.
O assistente tem acesso a ações de leitura e de alteração, separadas na tela de autorização. Na leitura, ele consulta vagas, candidaturas, avaliações, resultados e relatórios. Na alteração, ele executa o que você já faria manualmente, como criar convites de avaliação e disparar entrevistas com IA. O princípio é simples: o assistente nunca faz nada que você não poderia fazer com o seu próprio login. Ele acelera o trabalho do recrutador; não cria um usuário com superpoderes.
Qualquer cliente que implemente o padrão MCP com autenticação OAuth. Hoje isso inclui o Claude Desktop e o Claude Code, da Anthropic, que são os fluxos documentados passo a passo na Central de Ajuda, além de agentes construídos internamente com frameworks que suportam MCP. Como o protocolo é aberto, o mesmo servidor funciona com outros assistentes à medida que eles adotam o padrão, sem a Coodesh precisar construir uma integração por fornecedor. Se a sua empresa usa um agente próprio, a conexão é a mesma: endereço do servidor, autorização no navegador, pronto.
Em cinco passos, sem instalar nada do lado da Coodesh. No seu assistente, adicione um servidor MCP com o endereço informado na Central de Ajuda. O assistente abre o navegador na tela de autorização da Coodesh. Você faz login, escolhe quais áreas de trabalho o assistente poderá acessar (pode ser mais de uma) e clica em Autorizar. A conexão fica ativa na hora. Para reconectar depois, a tela abre com as áreas já selecionadas e você ajusta o que quiser.
A autorização segue OAuth e herda as suas permissões, nunca as amplia. Se você não vê dados de talentos em uma área de trabalho, o assistente também não vê. O acesso vale só para as áreas que você selecionou. Em Minha conta, na aba Segurança, o cartão Assistentes conectados lista cada aplicativo autorizado, as áreas de trabalho, as permissões e a atividade recente. Desconectar é um clique, e o corte é imediato. Para equipes, a recomendação é que cada pessoa conecte o próprio assistente com o próprio login, em vez de compartilhar uma conexão, justamente para que o histórico de ações fique atribuído à pessoa certa.
Sim, o que o assistente lê da Coodesh passa pelo modelo que você escolheu, e isso é uma decisão da sua empresa como controladora. A Coodesh não envia dados para nenhum modelo por conta própria via MCP; ela responde às chamadas que o seu assistente faz, dentro das permissões que você autorizou. O que acontece com o dado no provedor do LLM depende do contrato da sua empresa com ele: planos corporativos de Anthropic e OpenAI costumam ter retenção zero e não usam o conteúdo para treino, mas isso precisa estar no seu contrato, não no nosso. Antes de conectar, vale alinhar com o DPO qual assistente é aprovado, qual conta deve ser usada e quais áreas de trabalho podem ser expostas.
Significa que os recursos de IA da Coodesh, como a revisão automática por critérios e a entrevista conversacional, são construídos sobre uma camada de roteamento que não depende de um fornecedor único de modelo. Para contas enterprise com exigências de residência de dados ou de fornecedor aprovado, a Coodesh pode operar esses recursos com o modelo e a infraestrutura definidos pela empresa, mantendo o dado de candidatos dentro da política de IA que ela já tem. Isso evita lock-in e resolve a objeção mais comum de segurança da informação: "nosso dado não pode passar por um modelo que não homologamos". A configuração é feita com o time técnico da Coodesh, caso a caso.
Não. Os dados de candidatos, respostas, transcrições e resultados da sua área de trabalho são usados para operar o serviço contratado, não para treinar modelos de linguagem. Os recursos de IA da plataforma funcionam por instrução e critérios definidos no momento do uso, e o conteúdo da sua empresa não entra na base de treino de nenhum modelo, nem da Coodesh nem de fornecedores. Se o seu contrato ou questionário de segurança exigir essa declaração por escrito, o time da Coodesh fornece.
A API REST é para integrações de sistema: o seu ATS, o seu data lake ou o seu portal interno chamam a Coodesh de forma programada, com chave de API, e recebem webhooks quando algo acontece. O MCP é para pessoas trabalhando com um assistente: o recrutador conversa, o assistente decide quais chamadas fazer e executa com as permissões daquele recrutador. Na prática, muitas empresas usam os dois: a API para sincronizar candidatos com o ATS e o MCP para o time de recrutamento operar o dia a dia por linguagem natural. Os dois compartilham o mesmo modelo de permissões e o mesmo registro de atividade.
Os que economizam mais tempo são os repetitivos e os que exigem cruzar informação. Exemplos que aparecem com frequência: pedir ao assistente um resumo dos resultados de uma avaliação com os destaques de cada candidato; convidar, de uma vez, todos os aprovados em um teste técnico para a entrevista com IA; comparar dois candidatos pelas transcrições; gerar uma mensagem de feedback a partir do relatório de quem não avançou; e responder perguntas de gestor do tipo "quantos candidatos de dados temos em triagem agora" sem abrir a plataforma. O ganho não é substituir o recrutador, é tirar dele as tarefas de consulta e cópia.
