mcp-brasil

MCP Server para 41 APIs públicas brasileiras

363 tools · 87 resources · 62 prompts · 11 áreas temáticas

Conecte AI agents (Claude, GPT, Copilot, etc.) a dados governamentais do Brasil — economia, legislação, transparência, judiciário, eleições, meio ambiente, saúde, segurança pública e mais.

38 APIs não requerem chave · 3 usam chaves gratuitas (cadastro em 1 min)

Quick Start · Fontes de dados · Documentação · Desenvolvimento

• 363 tools em 41 features cobrindo 11 áreas — economia, legislativo, transparência, judiciário, eleitoral, ambiental, saúde, segurança pública, compras públicas, utilidades e mais
• Cross-referencing com planejar_consulta — cria planos de execução combinando múltiplas APIs (ex: gastos de um deputado + votações + proposições)
• Execução em lote com executar_lote — dispara consultas em paralelo numa única chamada
• Smart discovery — BM25 search transform filtra 363 tools para só mostrar as relevantes ao contexto
• Auto-registry — adicionar uma feature é criar uma pasta; zero configuração manual
• Async everywhere — httpx async + Pydantic v2 + rate limiting com backoff

pip install mcp-brasil

uv add mcp-brasil

Adicione ao claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-brasil": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "mcp-brasil", "python", "-m", "mcp_brasil.server"],
      "env": {
        "TRANSPARENCIA_API_KEY": "sua-chave-aqui",
        "DATAJUD_API_KEY": "sua-chave-aqui",
        "META_ACCESS_TOKEN": "seu-token-aqui"
      }
    }
  }
}

As chaves são opcionais — sem elas, as 36 APIs restantes funcionam normalmente.

Crie .vscode/mcp.json na raiz do projeto:

{
  "servers": {
    "mcp-brasil": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "mcp-brasil", "python", "-m", "mcp_brasil.server"],
      "env": {
        "TRANSPARENCIA_API_KEY": "sua-chave-aqui",
        "DATAJUD_API_KEY": "sua-chave-aqui",
        "META_ACCESS_TOKEN": "seu-token-aqui"
      }
    }
  }
}

claude mcp add mcp-brasil -- uvx --from mcp-brasil python -m mcp_brasil.server

fastmcp run mcp_brasil.server:mcp --transport http --port 8000
# Server disponível em http://localhost:8000/mcp

Conecte o server e faça perguntas em linguagem natural:

Legislativo: "Quais projetos de lei sobre inteligência artificial tramitaram na Câmara em 2024? Quem foram os autores?"

Econômico: "Qual a tendência da taxa Selic nos últimos 12 meses? Compare com a inflação (IPCA) no mesmo período."

Transparência: "Quais os 10 maiores contratos do governo federal em 2024? Quem são os fornecedores?"

Cross-reference: "Compare os gastos per capita com saúde em São Paulo e Minas Gerais cruzando dados do TCE-SP e IBGE."

Judiciário: "Busque processos sobre licitação irregular no TCU. Quais foram as penalidades aplicadas?"

Eleitoral: "Quais os maiores doadores da campanha do candidato X? Qual o total arrecadado?"

O server raiz também expõe 4 meta-tools: listar_features, recomendar_tools, planejar_consulta e executar_lote.

Configure via variáveis de ambiente ou .env:

TRANSPARENCIA_API_KEY=sua-chave
DATAJUD_API_KEY=sua-chave
META_ACCESS_TOKEN=seu-token

git clone https://github.com/jxnxts/mcp-brasil.git
cd mcp-brasil
make dev              # Instalar dependências (prod + dev)
make test             # Rodar todos os testes
make test-feature F=ibge  # Testes de uma feature
make lint             # Lint + format check
make ruff             # Auto-fix lint + format
make types            # mypy strict
make ci               # lint + types + test
make run              # Server stdio
make serve            # Server HTTP :8000
make inspect          # Listar tools/resources/prompts

O projeto usa Package by Feature com Auto-Registry — cada feature é uma pasta auto-contida:

src/mcp_brasil/
├── server.py              # Auto-registry (nunca editado manualmente)
├── _shared/               # Utilitários compartilhados
├── data/                  # 40 features de consulta a APIs
│   ├── ibge/
│   │   ├── __init__.py    # FEATURE_META
│   │   ├── server.py      # FastMCP instance
│   │   ├── tools.py       # Lógica das tools
│   │   ├── client.py      # HTTP async
│   │   ├── schemas.py     # Pydantic models
│   │   └── constants.py   # URLs, códigos
│   ├── bacen/
│   └── ...
└── agentes/               # Features de agentes inteligentes
    └── redator/

Para adicionar uma nova feature, basta criar o diretório seguindo a convenção — o registry descobre automaticamente.

1. Fork o repositório
2. Crie uma feature em src/mcp_brasil/data/{feature}/ ou agentes/{feature}/
3. Exporte FEATURE_META no __init__.py e mcp: FastMCP no server.py
4. Adicione testes em tests/data/{feature}/
5. Rode make ci e abra um PR

Este projeto integra um número significativo de APIs governamentais brasileiras, muitas com documentação inconsistente ou incompleta. Embora todo esforço tenha sido feito para garantir precisão, alguns endpoints podem retornar resultados inesperados ou ter cobertura parcial de parâmetros.

Este é um projeto open-source da comunidade — se encontrar algo quebrado ou que possa ser melhorado, abra uma issue ou envie um PR. O objetivo é tornar dados públicos brasileiros acessíveis via IA, juntos.

Todos os dados vêm de APIs oficiais do governo brasileiro — o server não gera, modifica ou editorializa nenhum dado.

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