Pesquisa · Text-to-SQL · MCP · Apache Atlas
Interfaces de Linguagem Natural para Bancos de Dados via MCP
Arquitetura em que um agente LLM consulta metadados governados por catálogo canônico, invoca tools via Model Context Protocol, valida SQL estruturalmente e executa consultas sob ambiente controlado — com trilha completa por corrida.
Fundamentos da pesquisa
Quatro pilares técnicos que estruturam o artefato e a avaliação experimental.
Pipeline Text-to-SQL
Geração, validação sintática e execução de SQL a partir de perguntas em linguagem natural, com desfechos rastreáveis por corrida.
Model Context Protocol
Camada de integração tipada entre o agente e o domínio: tools para catálogo, schema, validação e execução sob orçamento de chamadas.
Catálogo e governança
Apache Atlas como fonte canônica de metadados; HDFS e Hive como substrato de dados massivos do ambiente laboratorial.
Infraestrutura e implantação
Cluster Hadoop em Ubuntu 24.04, topologia AWS mínima e pipeline de carga reprodutível para massa de teste e experimentos.