Como otimizar o uso do Claude com RAG e contexto eficiente
Eleve o potencial da sua IA com menos tokens, mais performance e resultados mais inteligentes.
Por que isso é importante
A maioria dos desenvolvedores não está usando o Claude próximo de sua capacidade total. Com janelas de contexto mal otimizadas e uso excessivo de tokens, você compromete performance, acurácia e até os seus limites de uso.
Claude está operando com 30% do potencial?
Toda vez que você envia o código completo para o Claude realizar pequenas edições ou localizar bugs, ele precisa ler todo o conteúdo desnecessário. Isso não apenas consome mais tokens, mas também prejudica a performance do modelo com informações irrelevantes.
O problema da janela de contexto cheia
Claude precisa analisar tudo que estiver presente na janela de contexto — mesmo que a maior parte não esteja relacionada à tarefa. Isso significa latência maior, uso ineficiente de tokens e menor precisão nas respostas.
⚠️Atenção
Enviar grandes quantidades de código sem filtragem faz com que Claude perca performance e aumente o custo do seu uso. Organizar o contexto é fundamental.
Pesquisa textual vs. pesquisa semântica
A maioria das interações com IA usam busca textual — um método lento e limitado. Já a pesquisa semântica retorna apenas as partes relevantes do código, permitindo respostas mais rápidas e precisas.
O que é RAG e como ele entra no jogo
Com RAG (Retrieval-Augmented Generation), o Claude pode buscar exatamente as partes do código que precisa, tornando a janela de contexto mais enxuta e objetiva. Em vez de absorver tudo, ele recebe exatamente o que importa.
ℹ️Dica técnica
RAG pode ser aplicado a qualquer base de código, mesmo com milhares de arquivos. Com isso, a IA identifica exatamente o que precisa ler para responder sua pergunta.
Conheça o Serena MCP
O Serena MCP trabalha como servidor de contexto otimizado. Ele indexa sua base de código, permitindo que Claude só leia o necessário. Isso economiza tokens, acelera inferência e traz resultados mais precisos.
Serena MCP
Servidor inteligente para contexto filtrado em bases de código grandes
Claude Code
Interface poderosa para interação com o modelo Claude
Monitor de Uso Claude
Dashboard para acompanhar uso de tokens e mensagens
Como instalar o Serena MCP
✅Importante
O Serena MCP opera por diretório. Você precisa instalá-lo em cada novo projeto onde utilizá-lo — caso contrário, Claude não terá acesso ao servidor de contexto.
Interface de monitoramento do Claude
A ferramenta de monitoramento de uso do Claude permite acompanhar o consumo de mensagens, tokens, custos e distribuição de modelos — essencial para se manter dentro dos limites e otimizar o uso.
Indexando seu projeto
Após iniciar o servidor MCP com o projeto aberto, use o comando adequado para indexar o código. O modelo então terá acesso às estruturas certas e poderá responder com precisão sem varrer todo o repositório.
❌Atenção
A indexação não funciona com linguagens que não têm suporte no MCP ainda (como puro HTML). Utilize em projetos com TypeScript, Python, etc.
Como orientar o Claude após indexação
Após indexado, envie ao Claude orientações de como interagir com o MCP. Isso desbloqueia o uso total do sistema e torna a IA mais focada e responsiva.
Sem MCP
Claude analisa toda a base de código com busca textual
Prós
- Fácil de começar
Contras
- Performance lenta
- Resposta imprecisa
- Alto uso de tokens
Com Serena MCP
Claude responde com contexto filtrado via busca semântica
Prós
- Mais rápido
- Alta precisão
- Menor consumo
Contras
- Requer setup inicial
Claude com foco no que importa
Ao usar ferramentas como o Serena MCP e busca semântica, Claude opera de forma muito mais eficiente. Ele responde com o que é essencial e evita consumo desnecessário de poder computacional.