Configura MCPs de dados BR (mcp-brasil, bcb-br, ibge-br) e skills de pesquisa de negócio

- Registra mcp-brasil (venv local), bcb-br e ibge-br em ~/.config/mcp/mcp.json (arquivo global compartilhado; não commitable, fora do repo) - Skills do projeto em .pi/skills/: analise-mercado, pesquisa-competitiva, relatorio-negocio, clipping-tendencias - README e notas/pesquisa-ferramentas-agentes.md atualizados com status
2026-08-21 12:58:05 -03:00 · 2026-08-21 12:58:05 -03:00 · be9069dec5
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+++ b/.pi/skills/analise-mercado/SKILL.md
@ -0,0 +1,111 @@
 ---
 name: analise-mercado
 description: Análise estruturada de oportunidade de negócio no Brasil — macroeconomia, dimensionamento de mercado (TAM/SAM/SOM), demanda, concorrência e riscos, sempre com dados primários das fontes oficiais (BCB, IBGE, Receita/CNPJ, dados gov). Use ao avaliar uma ideia de negócio, setor ou região, antes de escrever a nota de investimento.
 ---
 # Análise de Mercado (Brasil)
 Metodologia de 6 etapas para avaliar uma oportunidade de negócio no Brasil.
 Cada etapa usa dados primários; nenhuma conclusão sem fonte. Ao final, grave o
 resultado em `analises/AAAA-MM-DD-<tema>.md` seguindo o template do item [7](#7-saída).
 ## Ferramentas
 - **mcp-brasil** (`mcp({ server: "mcp-brasil", tool: ... })`): tool de
  descoberta `search_tools` (args `{ query }`) e `call_tool` (args
  `{ feature, tool, args }`); use também `listar_features`. Features
  relevantes: `/bacen` (séries BCB: juros, inflação, câmbio, PIB, emprego),
  `/ibge` (estados/municípios/agregados), `/brasilapi` (CNPJ, CEP, FIPE),
  `/compras` (PNCP licitações e contratos), `/camara`, `/senado`,
  `/diario_oficial`, `/tse`, `/inep`.
 - **bcb-br** (`mcp({ server: "bcb-br", tool: ... })`): séries do BCB com
  provenance — `bcb_indicadores_atuais`, `bcb_series_populares`,
  `bcb_buscar_serie`, `bcb_serie_ultimos` (`{ codigo, quantidade }`),
  `bcb_serie_valores`, `bcb_focus_selic`, `bcb_focus_expectativas`,
  `bcb_cambio_cotacao`, `bcb_variacao`, `bcb_deflacionar`.
 - **ibge-br** (`mcp({ server: "ibge-br", tool: ... })`): `ibge_estados`,
  `ibge_municipios` (`{ uf }`), `ibge_populacao`, `ibge_censo`, `ibge_sidra`
  (tabelas), `ibge_cnae`, `ibge_indicadores`.
 - **jina** (`mcp({ server: "jina", tool: ... })`): `jina_search_web` e
  `jina_read_url` para contexto qualitativo (relatórios setoriais, notícias,
  concorrentes). Nunca use web como fonte primária se existir dado oficial.
 ## Fluxo
 ### 1. Macro e contexto (cenário)
 - `bcb_indicadores_atuais`: Selic meta, IPCA mensal/12m, dólar PTAX, IBC-Br.
 - `bcb_focus_selic` e/ou `bcb_focus_expectativas` para expectativas de médio prazo.
 - Se relevante para o negócio (juros de crédito, câmbio de insumo, renda):
  séries específicas via `bcb_buscar_serie`.
 - Anote: o que o cenário favorece e o que penaliza a ideia.
 ### 2. Tamanho do mercado (top-down)
 - População e renda do público-alvo: `ibge_populacao`, `ibge_municipios`
  (UF), `ibge_censo`, e séries de renda no SIDRA (`ibge_sidra` — PNAD
  Contínua).
 - Setor econômico: contas nacionais no `mcp-brasil` `/ibge` ou `/bacen`
  (PIB por atividade); produção/exportação via `mcp-brasil` se aplicável.
 - Então calcule **TAM**: mercado total em R$/ano **SAM**: parcela
  endereçável (região/segmento) **SOM**: meta realista em 2–3 anos.
  Documente **todas** as premissas (base populacional, penetração, ticket
  médio) e as fontes de cada número. Prefira bottom-up (nº clientes × ticket)
  quando possível; use top-down só como sanity check.
 ### 3. Demanda e intenção (sinais)
 - Tendência de busca: `jina_search_web` para relatórios recentes do setor.
 - Indicadores de consumo: PNAD/SIDRA (renda, despesa), séries setoriais do
  `mcp-brasil` `/bacen`.
 - Sazonalidade e eventos regulatórios recentes: notícias via
  `jina_search_web` e `diario_oficial` (mcp-brasil) quando o setor for
  regulado.
 ### 4. Concorrência (ver skill pesquisa-competitiva)
 - Resumo aqui; detalhe completo na skill dedicada. Levante:
  - nº de empresas ativas no CNAE-alvo (CNPJ via `brasilapi`/Receita)
  - 5–10 players principais com posicionamento e preço
  - concentração (poucos dominam? mercado pulverizado?)
 ### 5. Riscos e barreiras
 - Regulatório: anotar leis/tributos que afetam o setor (Simples, anexos,
  licenças, ANVISA/agências quando couber).
 - Licenças de dados: se usar dados do mcp-brasil, respeitar restrições
  (saúde = LGPD; DataJud = chave CNJ; eleitoral = Lei 9.504/97) — ver
  `notas/pesquisa-ferramentas-agentes.md` §8.
 - Barreiras de entrada (capital, tecnologia, acesso a fornecedor/canal).
 ### 6. Veredito
 - Nota 1–5 para: tamanho, crescimento, margem potencial, barreira de entrada,
  alinhamento com recursos da equipe.
 - Recomendação: **avançar / investigar mais / descartar**, com justificativa
  de 2–5 linhas baseada nos dados das etapas 1–5.
 ## 7. Saída
 Salvar em `analises/AAAA-MM-DD-<tema>.md` com:
 ```markdown
 # Análise: <tema>
 Data: AAAA-MM-DD · Autor: agente+<usuário>
 ## Resumo executivo (5 linhas)
 ## 1. Cenário macro
 ## 2. TAM / SAM / SOM
   - TAM: R$ X — premissas + fonte
   - SAM: R$ Y — premissas + fonte
   - SOM: R$ Z (2–3 anos) — premissas
 ## 3. Demanda
 ## 4. Concorrência (resumo, ver pesquisa-competitiva)
 ## 5. Riscos e barreiras
 ## 6. Veredito (notas 1–5 por critério + recomendação)
 ## Fontes
 - Nome da fonte | URL | Acessado em (data) — para cada dado usado
 ```
 ## Regras
 1. Todo número com fonte primária e data de acesso; sem "estimativa de
   mercado" de blog como fonte única.
 2. Se um dado oficial falhar, marcar `[dado não obtido]` em vez de inventar.
 3. Preços corrigidos por inflação quando comparar anos (usar
   `bcb_deflacionar`).
 4. PT-BR, conciso, sem adjetivos vazios.
--- a/.pi/skills/clipping-tendencias/SKILL.md
+++ b/.pi/skills/clipping-tendencias/SKILL.md
@ -0,0 +1,72 @@
 ---
 name: clipping-tendencias
 description: Varredura periódica e organizada de sinais setoriais para ideias de negócio no Brasil — notícias (Agência Brasil, RSS Câmara/Senado), dados econômicos novos (BCB/IBGE), diários oficiais e tendências de demanda. Produz um resumo curto filtrado. Use ao monitorar um setor entre análises ou abastecer o funil de ideias.
 ---
 # Clipping de Tendências (Brasil)
 Monitora sinais úteis para o funil de ideias, de forma barata e repetível.
 Saída: um resumo de mudanças relevantes, não um dump de notícias.
 ## Ferramentas
 - **mcp-brasil** — feature `/diario_oficial` (Querido Diário, 5000+
  municípios, e DOU): novidades regulatórias do setor. Feature `/camara` /
  `/senado`: proposições que afetam o segmento (tributos, licenças, regras).
  Feature `/bacen` ou `bcb-br`: indicadores recém-publicados (IPCA, Selic,
  PIB). `listar_features`/`search_tools` para descobrir mais.
 - **ibge-br** — `ibge_noticias` e `ibge_indicadores` (cotações de pesquisas
  novas, IPCA do IBGE, etc.).
 - **jina** — `jina_search_web` com recorte temporal (ex.: `tbs: "qdr:m"`)
  para notícias recentes do setor; `jina_read_url` para ler 2–3 fontes
  primárias (Agência Brasil, veículos setoriais, associações).
 ## Fluxo
 ### 1. Definir o escopo
 - Setor/segmento (ex.: "agronegócio na Bahia", "educação continuada EAD",
  "energia solar residencial").
 - Horizonte: desde a última varredura (padrão: últimos 30 dias).
 - Frequência sugerida no próprio resumo (semana/quinzena).
 ### 2. Coletar sinais
 - Regulatório: proposições na Câmara/Senado (`mcp-brasil`) buscando termos
  do setor; diários oficiais para mudanças já publicadas.
 - Econômico: `bcb_indicadores_atuais` + IPCA/Selic/PIB recentes e o que
  mudou desde a última varredura.
 - Setorial: 5–10 buscas `jina_search_web` com recorte de 30 dias
  (lembrete: usar `tbs: qdr:m`); priorizar fontes primárias (agências,
  ministérios, associações, DataSebrae quando houver estudo).
 ### 3. Filtrar e pontuar
 - Manter apenas sinais com potencial de impacto na ideia monitorada
  (1 = ruído, 5 = muda jogo). Categorizar: regulatório / econômico /
  tecnológico / demanda / concorrência.
 - Descartar redundâncias da mesma pauta (ficar com a fonte primária).
 ### 4. Compilar
 ```markdown
 # Clipping: <setor> — <período>
 Data da varredura: AAAA-MM-DD
 ## Regulatório (n=…)
 - [5] Lei X / Projeto Y — impacto: … — fonte + link + data
 ## Econômico (n=…)
 - [3] IPCA 12m em Z% — impacto no ticket do cliente — fonte + data
 ## Setorial / demanda / concorrência (n=…)
 - …
 ## Repercussão para nossas ideias
 - Ideia A: sinal positivo/neutro/negativo (+1 linha)
 ## Próxima varredura sugerida: <data>
 ```
 ### 5. Arquivar e alimentar o funil
 - Salvar em `notas/clipping-AAAA-MM-<setor>.md` (um por mês, substituir pelos
  mais recentes conforme crescer).
 - Atualizar avaliação das ideias afetadas em `ideias/` (campo "sinais").
 ## Regras
 1. Sempre link + data para cada item; sem isso, não entra no clipping.
 2. Não condensar faturamento; o valor está em filtrar, não em colecionar.
 3. Se nada mudou no período, entregar resumo vazio honesto com datas
   varridas — é resultado válido que evita re-trabalho.
--- a/.pi/skills/pesquisa-competitiva/SKILL.md
+++ b/.pi/skills/pesquisa-competitiva/SKILL.md
@ -0,0 +1,74 @@
 ---
 name: pesquisa-competitiva
 description: Mapeamento de concorrentes no Brasil — identificar players de um segmento por CNAE/CNPJ, posicionamento, preço e distribuição, com dados de Receita Federal (BrasilAPI), web e marketplaces. Use ao analisar um setor, validar a entrada num nicho ou preparar comparação competitiva.
 ---
 # Pesquisa Competitiva (Brasil)
 Levanta o cenário competitivo de um segmento ou região. Resultado consolidado
 vira a seção "Concorrência" da análise de mercado (`analise-mercado`).
 ## Ferramentas
 - **mcp-brasil** — feature `/brasilapi`: consulta CNPJ (dados cadastrais),
  CEP; `search_tools`/`call_tool` para descoberta. Feature `/compras` (PNCP)
  quando a concorrência incluir fornecedores de governo (licitações,
  contratos por CNPJ).
 - **ibge-br** — `ibge_cnae` (categorias econômicas) e `ibge_municipios`
  para delimitar a região.
 - **jina** — `jina_search_web` (players, reviews, notícias), `jina_read_url`
  (páginas de concorrentes).
 - **browser-tools** (skill) se precisar interagir com sites que bloqueiam
  scraping (ex.: comércio eletrônico com proteção).
 ## Fluxo
 ### 1. Definir o alvo
 - Segmento + CNAE principal (ex.: 5611-2/01 restaurantes, 4772-5/00
  calçados, 6201-5/00 desenvolvimento de software sob encomenda).
 - Região: UF/municípios (`ibge_municipios`).
 ### 2. Contagem e identificação
 - `brasilapi` CNPJ (via mcp-brasil): buscar empresas com CNAE e UF →
  nº estimado de players; listar as maiores/mais antigas.
 - Validar via busca web (`jina_search_web "<segmento>" + "<UF>"`) para não
  depender só do cadastro (CNPJ ativo ≠ mercado atuante).
 ### 3. Perfilamento dos 5–10 principais
 Para cada player relevante (busca web + site):
 | Player | Porte (func./receita) | Região atendida | Oferta principal | Faixa de preço | Canal (loja/online/ML/IaaS) | Diferencial/posicionamento | Fortalezas | Fraquezas |
 |---|---|---|---|---|---|---|---|---|
 ### 4. Preço e oferta
 - Marketplace: Mercado Livre (via MCP de catálogo ou scraping/browser) para
  comparar preços de produto físico; anotar faixas e volumes de venda.
 - Serviços: sites/linkedin dos players, tabelas publicadas, portfólios.
 ### 5. Estrutura do mercado
 - Concentrado (HHI alto, 3–5 dominam) ou pulverizado?
 - Barreiras: capital, licença/regulação, acesso a fornecedor, efeitos de rede.
 - Tendências de entry/exit recentes (abertura/fechamento na região via
  `jina_search_web` e dados do Sebrae quando citados).
 ## Saída
 Salvar em `analises/competitivo-AAAA-MM-DD-<segmento>.md`:
 ```markdown
 # Pesquisa competitiva: <segmento> (<UF/região>)
 Data: AAAA-MM-DD
 ## Escopo (CNAE, região, data dos dados)
 ## Nº de players ativos (fonte CNPJ, data)
 ## Tabela de perfil (top 5–10)
 ## Faixas de preço observadas (fonte e data)
 ## Estrutura e barreiras
 ## Implicações para entrada (3–5 linhas)
 ## Fontes (nome | URL | acessado em)
 ```
 ## Regras
 1. Preço sempre com data e fonte (marketplaces mudam rápido).
 2. Não inferir receita de player privado sem fonte; marcar "não público".
 3. CNPJ cadastral ≠ atuante: sempre cruzar com web antes de concluir.
--- a/.pi/skills/relatorio-negocio/SKILL.md
+++ b/.pi/skills/relatorio-negocio/SKILL.md
@ -0,0 +1,78 @@
 ---
 name: relatorio-negocio
 description: Gera a nota/documento final de um estudo de negócio no Brasil em markdown estruturado, com sumário executivo, análise, cenários e anexos; converte para docx/xlsx/pdf quando solicitado. Use ao fechar uma análise (analise-mercado/pesquisa-competitiva) e entregar o resultado.
 ---
 # Relatório de Negócio
 Converte análises concluídas em documento final legível (markdown por padrão),
 com opções de exportação. É a etapa de entrega do fluxo: ideia →
 `analise-mercado` → `pesquisa-competitiva` → este skill.
 ## Ferramentas
 - **Já no pi**: escrita de markdown via tool `write` no repo
  (`analises/`, `ideias/`, `notas/`). Conversão condicional:
  - **docx / pdf**: skill oficial **docx** da Anthropic (ver
    `~/Code/estudo-negocios/.pi/skills/` ou
    `~/.pi/agent/git/.../anthropics-skills`); PDF via o browser-tools ou
    LibreOffice headless se disponível, senão entregar markdown.
  - **xlsx**: skill oficial **xlsx** quando houver tabelas de modelagem
    financeira (DRE 3 anos, premissas, TAM/SAM/SOM numérico).
 - **jina** (`jina_read_url`) apenas para citar fielmente fontes externas.
 > Se a skill de conversão não estiver disponível no ambiente, entregue
 > markdown e avise que a conversão fica pendente. Nunca improvise formato
 > binário manualmente.
 ## Fluxo
 ### 1. Coletar insumos
 - Análises concluídas em `analises/` (ver `analise-mercado` e
  `pesquisa-competitiva`).
 - Ideia original e notas em `ideias/`, `notas/`.
 - Verificar que toda análise tem seção de fontes com data de acesso.
 ### 2. Estrutura padrão do documento
 ```markdown
 # <Título do estudo> — Nota de negócio
 Data: AAAA-MM-DD · Status: rascunho / revisão / final
 ## 1. Resumo executivo (máx. ½ página: oportunidade, tamanho, veredito)
 ## 2. Contexto e problema (por que agora, por que aqui)
 ## 3. Solução/oferta (o que seria vendido, para quem)
 ## 4. Mercado (TAM/SAM/SOM + fontes) [vem da analise-mercado]
 ## 5. Concorrência [vem da pesquisa-competitiva]
 ## 6. Modelo de negócio e financeiro (unidades, preço, margem, ponto de
   equilíbrio; premissas explícitas)
 ## 7. Riscos e mitigação (tabela: risco | probabilidade | impacto | mitigação)
 ## 8. Plano de validação (próximos 30/90 dias: quem validar, com que dado)
 ## 9. Decisão recomendada
 ## 10. Fontes (nome | URL | acessado em)
 ```
 ### 3. Regras de redação
 - Conciso: 3–8 páginas equivalentes; resumo executivo antes do resto.
 - Todo número com fonte; premissas financeiras numa tabela única no topo do
  item 6 (colunas: premissa | valor | fonte | data).
 - PT-BR, sem "AI-slop": frases diretas, verbo no indicativo, zero adjetivos
  de marketing. Usar `–` (en dash) quando houver intervalos.
 - Hipóteses marcadas como `[hipótese]`, fatos como `[fato]`, dados
  não obtidos como `[dado não obtido]`.
 ### 4. Exportação (sob demanda)
 - Markdown: salvar em `analises/AAAA-MM-DD-tema.md` (padrão).
 - docx/pdf/xlsx: usar as skills oficiais de documento; validar que o arquivo
  abriu (se houver ferramenta de checagem) antes de declarar pronto.
 ## Saída
 - `analises/AAAA-MM-DD-<tema>.md` (sempre) + `docx/pdf/xlsx` quando pedido.
 - Atualizar o estado da ideia em `ideias/` (status: em análise → validada /
  descartada) e o README raiz se a estrutura mudar.
 ## Regras
 1. Nunca inventar fonte; se citar URL, conferir via `jina_read_url` que ela
   existe e diz o que afirmamos.
 2. Financeiro sem premissas explícitas não é entregável (voltar ao passo 6).
 3. Se conversão falhar, entregar markdown e sinalizar em vez de forçar.
--- a/README.md
+++ b/README.md
@ -9,8 +9,17 @@ com notas sobre viabilidade, mercado e próximos passos.
 - `ideias/` – ideias e oportunidades em investigação
 - `analises/` – análises de mercado e viabilidade
- `notas/` – notas de pesquisa e referências
+- `notas/` – notas de pesquisa e referências (ver `pesquisa-ferramentas-agentes.md`, mapeamento de MCPs e skills)
 ## Estado atual
 Em fase inicial – nenhuma ideia foi escolhida ainda.
 ## Ferramentas dos agentes
 - **MCPs ativos** (definidos em `~/.config/mcp/mcp.json`): `mcp-brasil`
  (dados gov BR), `bcb-br` (Banco Central), `ibge-br` (IBGE) + jina/context7/
  deepwiki/forgejo/github/stalwart.
 - **Skills do projeto** (`.pi/skills/`): `analise-mercado`,
  `pesquisa-competitiva`, `relatorio-negocio`, `clipping-tendencias`.
 - Detalhes e stack recomendada: `notas/pesquisa-ferramentas-agentes.md`.
--- a/notas/pesquisa-ferramentas-agentes.md
+++ b/notas/pesquisa-ferramentas-agentes.md
@ -0,0 +1,316 @@
 # Pesquisa: ferramentas para capacitar agentes em estudos de negócio no Brasil
 > Nota de pesquisa – atualizada em 2026-08. Objetivo: mapear **MCP servers** e
 > **skills** (padrão Agent Skills) que aumentem a qualidade e a velocidade dos
 > estudos de oportunidade de negócio no Brasil (coleta de dados, análise de
 > mercado, viabilidade, documentação).
 ---
 ## Sumário
 1. [Arquitetura recomendada](#1-arquitetura-recomendada)
 2. [MCP servers – dados brasileiros (prioriade alta)](#2-mcp-servers-dados-brasileiros)
 3. [MCP servers – web research e mercado](#3-mcp-servers-web-research-e-mercado)
 4. [MCP servers – análise de dados e documentação](#4-mcp-servers-análise-e-documentação)
 5. [Skills (padrão Agent Skills)](#5-skills-padrão-agent-skills)
 6. [O que já temos instalado](#6-o-que-já-temos-instalado)
 7. [Stack recomendada para este projeto](#7-stack-recomendada)
 8. [Riscos e cuidados](#8-riscos-e-cuidados)
 9. [Próximos passos](#9-próximos-passos)
 10. [Onde procurar mais ferramentas](#10-onde-procurar-mais-ferramentas)
 ---
 ## 1. Arquitetura recomendada
 Para um projeto como este (ideias → análise de mercado → viabilidade → notas),
 a divisão de trabalho sugerida:
 ```
 COBERTURA DE DADOS (MCP)                ANÁLISE (MCP + skill)          ENTREGA (skills)
 ─────────────────────────────          ─────────────────────────      ─────────────────
 mcp-brasil (dados gov Brasil)     →    python/pandas (bash local) →   docx/xlsx/pdf
 bcb-br-mcp (BCB: Selic, IPCA, …)      mcp-excel / mcp-pandas        (relatórios)
 ibge-br-mcp (IBGE/SIDRA)               jupyter-mcp                    skill de
 mcp-cnpj-intelligence (empresas)        skill TAM/SAM/SOM              análise de mercado
 brapi (B3, FIIs, câmbio)          →    skill pesquisa competitiva →   markdown no repo
 Google Trends MCP (demanda)
 jina MCP (web search) ✓ já temos
 ```
 Fio condutor: **dados primários oficiais sempre que possível** (IBGE, BCB, CGU,
 Receita) e web research para contexto qualitativo (concorrência, tendência,
 demanda). Tudo documentado em markdown no repo; exportação para xlsx/docx/pdf
 quando entregar relatórios.
 ---
 ## 2. MCP servers – dados brasileiros
 ### 2.1. mcp-brasil (⭐ a instalar – já baixado no venv local)
 - **Repo:** https://github.com/Mcp-Brasil/mcp-brasil · `pip install mcp-brasil`
 - **O que faz:** 70 fontes de dados públicas brasileiras → **533 tools**, 131
  resources, 102 prompts, 15 áreas temáticas. 66 APIs sem chave; 4 com chave
  gratuita (Transparência CGU, DataJud, Meta Ad Library).
 - **Áreas:** economia e finanças (BACEN, IPEADATA, BNDES, CVM, B3 via brapi),
  IBGE, legislativo (Câmara, Senado), transparência (CGU, TCU, 12 TCEs,
  SICONFI, TransfereGov), judiciário (DataJud, jurisprudência STF/STJ/TST),
  eleitoral (TSE 2014–2024), compras públicas (PNCP), saúde (DataSUS, ANVISA),
  educação (INEP/ENEM), segurança pública, meio ambiente (INPE, ANA, IBAMA),
  energia (ANEEL), aviação (ANAC, OpenSky), diários oficiais (Querido Diário).
 - **Diferenciais:** cross-referencing entre APIs (`planejar_consulta`),
  execução em lote (`executar_lote`), datasets locais pesados em DuckDB
  (TSE, INEP, ANP, SIAPA ~813k imóveis).
 - **Uso no nosso contexto:** estudos setoriais (saúde, educação, agronegócio,
  energia), compras públicas como canal de venda (PNCP), análise de
  concorrência em licitações, dados regionais para localização de negócio.
 - ⚠️ Laudo do próprio projeto: vários conjuntos têm risco LGPD/CNJ –
  ver secção [8](#8-riscos-e-cuidados).
 ### 2.2. bcb-br-mcp (Banco Central)
 - **Repo:** https://github.com/sidneybissoli/bcb-br-mcp
 - **O que faz:** séries do BCB – Selic, IPCA, câmbio (PTAX, todas as moedas),
  PIB, IBC-Br, expectativas Focus (mediana, min, max, respondentes), inflação
  acumulada 12/24 meses, Selic por reunião do Copom.
 - **Uso:** cenário macro para qualquer estudo de viabilidade (custo de
  capital, inflação de insumos, câmbio para importação/exportação).
 ### 2.3. ibge-br-mcp (IBGE + SIDRA)
 - **Repo:** https://github.com/SidneyBissoli/ibge-br-mcp
 - **O que faz:** APIs do IBGE – população, municípios, PIB per capita,
  Censo 2022, e **SIDRA** (tabelas de pesquisas: PNAD, PIB, séries
  históricas). Ex.: "população de Belo Horizonte no Censo 2022", "PIB per
  capita das capitais do Sudeste".
 - **Alternativa:** `ab-ibge-mcp-server` (SIDRA com consulta de tabelas por
  nome) e `mcp-ibge` (FilipePessoa30).
 - **Uso:** dimensionar mercado por município/UF, renda domiciliar, estrutura
  demográfica do público-alvo.
 ### 2.4. mcp-cnpj-intelligence (Receita Federal / empresas)
 - **Repo:** https://github.com/raphaelmarra/mcp-cnpj-intelligence
 - **O que faz:** consulta a **~27 milhões de empresas** do CNPJ – razão
  social, CNAE, situação cadastral, quadro societário, endereço. Pesquisa por
  CNPJ, nome, CNAE.
 - **Uso:** estimar concorrência por CNAE/UF, validar fornecedores/parceiros,
  mapear porte de empresas num segmento.
 - ⚠️ Não confundir com `mcp-fiscal-brasil` (DeHor-Labs), que é focado em
  obrigações fiscais (NF-e, NFS-e, SPED, eSocial, Simples Nacional) – útil
  depois, quando o negócio estiver definido, não para pesquisa de ideias.
 ### 2.5. APIs sem MCP pronto (consultar via script/browser)
 | Fonte | O que oferece | Uso |
 |---|---|---|
 | **DataSebrae** (datasebrae.com.br) | painéis e séries sobre MPEs – abertura/fechamento, sobrevivência, digitalização | base para avaliar segmentos de pequenos negócios |
 | **Mapa de Empresas** (gov.br) | tempo de abertura, densidade empresarial por município | fricção regulatória local |
 | **BrasilAPI** (brasilapi.com.br) | CEP, CNPJ, bancos, FIPE, feriados – MIT (não oficial) | utilidades; já há MCP `lucianfialho/mcp-brasil-api` e `mcp.apibrasil.io` |
 | **dados.gov.br** (CGU) | catálogo nacional de dados abertos | descoberta de novas bases |
 | **PNCP** (pncp.gov.br) | API REST de contratações públicas (Lei 14.133) | já coberto pelo mcp-brasil |
 ---
 ## 3. MCP servers – web research e mercado
 ### 3.1. Já instalado
 - **jina MCP** ✓ (ativo nesta máquina): `search_web`, `search_web_deep`,
  `read_url`, `parallel_*`, `extract_pdf`, screenshots. É nossa porta de
  entrada para qualquer conteúdo online. Não precisa instalar nada.
 ### 3.2. Complementares (avaliar conforme necessidade)
 | Ferramenta | Tipo | Para quê |
 |---|---|---|
 | **Firecrawl MCP** | scraping + busca | extrair páginas de concorrentes, catálogos, sites de fornecedores; crawling estruturado |
 | **Tavily MCP / Serper / Brave** | API de busca para agentes | busca com API dedicada a agentes (mais barata/determinística que browsers) |
 | **Google Trends MCP** (Two Minute Reports; Apify Google Trends Scraper) | demanda | validar demanda de uma ideia: sazonalidade, interesse por região do Brasil, palavras-chave |
 | **Apify MCP** (ecossistema) | scraping como serviço | crawlers prontos: Mercado Livre, Shopee/Amazon price, CNPJ, Google Trends, Crunchbase |
 | **Crunchbase MCP** (oficial + community) | dados de startups/funding | referência de capital e movimentação em startups BR (necessário plano pago para volume) |
 | **brapi MCP** (brapi.dev) | B3, FIIs, câmbio, cripto | dados de mercado quando a ideia envolve setor financeiro/investimentos; já embrulhado dentro do mcp-brasil |
 | **maisretorno.com/mcp** | fundos, FIIs, composição CVM | nicho investimentos |
 | **Dados B3 MCP** (mcpmarket.com/server/dados-b3) | fundamentalista B3 auditável | análise de listadas por setor |
 ### 3.3. ML / e-commerce (preço e concorrência)
 - **Mercado Livre MCP oficial** – catálogo público (preços, disponibilidade,
  descrições). + **newerton/mcp-mercado-livre** (scraping) e **Apify
  MercadoLivre Scraper**.
 - Uso: precificar ideia de produto físico, ver players, posicionamento de
  preço, demanda por categoria.
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 ## 4. MCP servers – análise e documentação
 ### 4.1. Análise de dados
 | Ferramenta | Repo/ref | Uso |
 |---|---|---|
 | **mcp-excel-server** (yzfly) | github.com/yzfly/mcp-excel-server | ler/editar planilhas de modelagem financeira |
 | **mcp-pandas / mcp-excel pandas** | pulsemcp (categoria excel) | análise via pandas com schema-aware |
 | **jupyter-mcp-server** (datalayer) | github.com/datalayer/jupyter-mcp-server | execução interativa de notebooks – bom para análise exploratória de séries |
 | **quadratic** (spreadsheet local) | quadratic.com | alternativa open source a planilha |
 > Na prática, no pi, rodar **pandas/duckdb/polars direto via bash** costuma
 > bastar; MCP de planilha só vale se o deliverable for um .xlsx real.
 ### 4.2. Documentação e conhecimento
 | Ferramenta | Repo/ref | Uso |
 |---|---|---|
 | **Notion MCP** (makenotion/notion-mcp-server) | github.com/makenotion | se a base de conhecimento do estudo morar no Notion |
 | **Obsidian MCP** (ex.: TheOutcastVirus/obsidian-knowledge-mcp) | github | se usar vault local como base de conhecimento |
 | **Markdown + git (default aqui)** | – | o repo já é a base; zero dependência. Recomendado enquanto o projeto está pequeno |
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 ## 5. Skills (padrão Agent Skills)
 Pi segue o padrão [Agent Skills](https://agentskills.io/specification)
 (`SKILL.md` com frontmatter), carregadas sob demanda de
 `~/.pi/agent/skills/` ou `.pi/skills/` do projeto. Skills são **instruções +
 scripts** – ideais para metodologia repetível (análise de mercado, sizing,
 competição).
 ### 5.1. Repositórios oficiais
 | Repo | Conteúdo relevante |
 |---|---|
 | **anthropics/skills** | oficinais: `xlsx`, `docx`, `pdf`, `pptx` (gerar relatórios), `skill-creator`, `mcp-builder`, `doc-coauthoring`, `webapp-testing` |
 | **badlogic/pi-skills** (usado aqui) | `brave-search`, `browser-tools`, `gmcli` (GMail), `gccli` (Calendar), `gdcli` (Drive), `transcribe`, `youtube-transcript`, `vscode` |
 | **VoltAgent/awesome-agent-skills** | agregador com 1000+ skills (Anthropic, Google Labs, Vercel, Stripe, …) |
 | **VoltAgent/awesome-openclaw-skills** | categorias prontas: Marketing & Sales (107), Communication (146), Productivity (1184), Browser & Automation (323) |
 | **awesomeskill.ai / skills.re / skills.sh** | marketplaces de busca de skills |
 ### 5.2. Skills de pesquisa de mercado (comunidade – inspiração)
 | Skill | Autor | O que faz |
 |---|---|---|
 | **market-sizing-frameworks** | slgoodrich (ai-pm-copilot) | TAM/SAM/SOM e metodologias de dimensionamento |
 | **tam-sam-som-calculator** | deanpeters/Product-Manager-Skills | calcula TAM/SAM/SOM com premissas explícitas e caveats |
 | **market-researcher-agent** | michaelboeding | 4 agentes especializados (demanda, competição, tendência, síntese) → relatório completo |
 | **market-research** | affaan-m/everything-claude-code | pesquisa de mercado + due diligence com atribuição de fontes |
 | **market-sizing-analysis** | wshobson | responde "calcule TAM/estime SAM/SOM" |
 | **market-researcher** (subagent) | VoltAgent/awesome-claude-code-subagents | análise de mercado, consumidor, cenário competitivo |
 > Estas skills vêm em inglês e com fontes genéricas. **Vale adaptá-las para o
 > Brasil**, trocando as fontes por IBGE/BCB/DataSebrae/PNCP e incluindo os
 > MCPs da secção 2. Ver [7.2](#72-skills-a-criar).
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 ## 6. O que já temos instalado
 Levantamento local (pi nesta máquina):
 | Recurso | Estado |
 |---|---|
 | **MCP jina** (22 tools) | ✓ ativo – search, read, pdf, screenshots |
 | **MCP context7 / deepwiki** | ✓ ativo (docs de libs) |
 | **MCP forgejo / github / stalwart** | ✓ ativo (infra e comunicação) |
 | **mcp-brasil 0.14.0** | instalado no venv `~/.pi/venvs/mcp-brasil` mas **não registrado** como servidor MCP ativo |
 | **script mcp-brasil-datajud.sh** | ✓ `~/.pi/bin/` – resolve chave DataJud via Keychain |
 | **pi-skills** (brave-search, browser-tools, gmcli, gccli, gdcli, transcribe, youtube-transcript, vscode) | ✓ ativos |
 | **Google Workspace** (gmcli/gccli/gdcli) | ✓ útil para agendar entrevistas de validação, arquivar pesquisas |
 **Gap principal:** os MCPs de dados brasileiros (mcp-brasil, bcb-br, ibge-br,
 CNPJ intelligence) ainda não estão ligados ao pi; e não há skills de
 metodologia de análise de mercado ainda.
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 ## 7. Stack recomendada
 ### 7.1. MCPs a ativar (por ordem de prioridade)
 1. **mcp-brasil** – ativar o que já está no venv; usar env para chaves
   (TRANSPARENCIA_API_KEY, DATAJUD via script existente, META se preciso).
 2. **bcb-br-mcp** – macro (Selic, IPCA, câmbio) para qualquer viabilidade.
 3. **ibge-br-mcp** – demografia e renda por município/UF (SIDRA).
 4. **mcp-cnpj-intelligence** – concorrência por CNAE/UF.
 5. **Google Trends (MCP ou Apify)** – validação de demanda; usar já no
   funil de ideias (avaliar assinatura paga depois).
 6. **Excel/pandas (mcp-excel ou bash+pandas)** – modelagem financeira de
   casos promissores.
 7. **Crunchbase MCP** – só quando formos olhar contexto de startups/VC.
 ### 7.2. Skills a criar (adaptar ao contexto Brasil)
 1. **analise-mercado** (metodologia): premissas → dados (IBGE/BCB/CNPJ) →
  TAM/SAM/SOM → concorrência → riscos → veredito; sempre com fontes e data.
 2. **pesquisa-competitiva**: identificar players por CNAE, posicionamento,
  preço (Mercado Livre + web), barreiras.
 3. **relatorio-negocio**: gera o documento estruturado (markdown + opcional
  docx/xlsx usando skills oficiais da Anthropic).
 4. **clipping-tendencias**: varredura periódica de notícias setoriais
  (Agência Brasil, RSS Câmara/Senado via mcp-brasil `noticias`, newsletters).
 ### 7.3. Fluxo de trabalho no pi
 ```
 ideia → skill/cliping (validação rápida: tamanho, demanda, concorrência)
     → skill analise-mercado (dados quantitativos dos MCPs BR)
     → skill relatorio-negocio (entrega em notas/analises/)
 ```
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 ## 8. Riscos e cuidados
 - **Licenças de dados** (documento SOURCES.md do mcp-brasil é referência):
  - Saúde (DataSUS, imunização): **LGPD art. 11** – vedado uso comercial com
    identificação de indivíduos; CC BY-ND proíbe derivadas.
  - Judicial (DataJud): acesso com chave CNJ; vedada redistribuição em massa.
  - Eleitoral (TSE/Meta): Lei 9.504/97 e Res. TSE sobre dados sensíveis;
    Meta Ad Library com cobertura reduzida no Brasil em 2026.
  - Compra/derivação: dados abertos CGU/IBGE/BCB permitem uso comercial com
    atribuição. **Sempre citar fonte, URL e data de acesso.**
 - **Ferramentas de scraping** (Apify, Firecrawl, scrapers de ML): respeitar
  ToS dos sites; preferir APIs oficiais (ML tem MCP oficial).
 - **Confiabilidade:** MCPs comunitários podem ter endpoints quebrados ou
  cobertura parcial; validar todo número crítico na fonte oficial.
 - **Segurança:** só registrar MCPs de fontes confiáveis; chaves via Keychain/.env
  (padrão já usado: `~/.pi/bin/mcp-brasil-datajud.sh`).
 - **Alinhamento com as regras do usuário:** priorizar open source / gratuito /
  não-dependência dos EUA. Todos os recomendados acima são open source ou com
  camada gratuita; brapi, brapi(br), BrasilAPI são brasileiros e MIT/free.
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 ## 9. Próximos passos
 **Status da implementação (2026-08-21):**
 - [x] `mcp-brasil` registrado em `~/.config/mcp/mcp.json` (venv `~/.pi/venvs/mcp-brasil`, v0.14; DATAJUD_API_KEY resolvida via `~/.pi/bin/mcp-brasil-datajud.sh`) – handshake OK
 - [x] `bcb-br` registrado (`npx -y bcb-br-mcp`, 15 tools) – testado: IPCA, indicadores atuais OK
 - [x] `ibge-br` registrado (`npx -y ibge-br-mcp`, 22 tools) – testado: municípios BA OK
 - [x] Skills criadas em `.pi/skills/`: `analise-mercado`, `pesquisa-competitiva`, `relatorio-negocio`, `clipping-tendencias`
 - [ ] `/reload` no pi para registrar os servidores MCP (feito pelo usuário)
 - [ ] Piloto: rodar `analise-mercado` numa primeira ideia
 - [ ] Decidir depois: Google Trends (Apify) e mcp-cnpj-intelligence, apenas se o fluxo pedir
 1. **Ativar mcp-brasil como servidor MCP no pi** (já está no venv) e testar
   3-4 queries de exemplo (Selic vs IPCA; contratos PNCP; população SIDRA).
 2. **Instalar bcb-br-mcp e ibge-br-mcp** (pip/uvx) e adicionar ao pi.
 3. **Criar o skill `analise-mercado`** (SKILL.md em `.pi/skills/` do repo)
   seguindo o guia de skills do pi (docs/skills.md) – com fontes BR.
 4. **Rodar um piloto**: pegar a 1ª ideia do funil, aplicar o skill com os
   MCPs ativos e produzir a 1ª análise em `analises/`.
 5. Decidir depois: Google Trends pago (Apify) e/ou Crunchbase, só se o fluxo
   pedir.
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 ## 10. Onde procurar mais ferramentas
 - Diretórios de MCP: glama.ai · pulsemcp.com · mcpmarket.com · mcp.so ·
  mcpservers.org · smithery.ai · langdb.ai
 - Skills: github.com/anthropics/skills · github.com/VoltAgent/awesome-agent-skills
  · awesomeskill.ai · skills.re · agentskills.io (spec)
 - Comunidade BR: r/mcp (vários posts de MCPs brasileiros), blog da
  elisaterumi.substack.com (guia prático de mcp-brasil)