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- 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
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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
- Arquitetura recomendada
- MCP servers – dados brasileiros (prioriade alta)
- MCP servers – web research e mercado
- MCP servers – análise de dados e documentação
- Skills (padrão Agent Skills)
- O que já temos instalado
- Stack recomendada para este projeto
- Riscos e cuidados
- Próximos passos
- 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.
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) emcp-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.
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 |
5. Skills (padrão Agent Skills)
Pi segue o padrão Agent Skills
(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.
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.
7. Stack recomendada
7.1. MCPs a ativar (por ordem de prioridade)
- mcp-brasil – ativar o que já está no venv; usar env para chaves (TRANSPARENCIA_API_KEY, DATAJUD via script existente, META se preciso).
- bcb-br-mcp – macro (Selic, IPCA, câmbio) para qualquer viabilidade.
- ibge-br-mcp – demografia e renda por município/UF (SIDRA).
- mcp-cnpj-intelligence – concorrência por CNAE/UF.
- Google Trends (MCP ou Apify) – validação de demanda; usar já no funil de ideias (avaliar assinatura paga depois).
- Excel/pandas (mcp-excel ou bash+pandas) – modelagem financeira de casos promissores.
- Crunchbase MCP – só quando formos olhar contexto de startups/VC.
7.2. Skills a criar (adaptar ao contexto Brasil)
- analise-mercado (metodologia): premissas → dados (IBGE/BCB/CNPJ) → TAM/SAM/SOM → concorrência → riscos → veredito; sempre com fontes e data.
- pesquisa-competitiva: identificar players por CNAE, posicionamento, preço (Mercado Livre + web), barreiras.
- relatorio-negocio: gera o documento estruturado (markdown + opcional docx/xlsx usando skills oficiais da Anthropic).
- 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/)
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.
9. Próximos passos
Status da implementação (2026-08-21):
mcp-brasilregistrado em~/.config/mcp/mcp.json(venv~/.pi/venvs/mcp-brasil, v0.14; DATAJUD_API_KEY resolvida via~/.pi/bin/mcp-brasil-datajud.sh) – handshake OKbcb-brregistrado (npx -y bcb-br-mcp, 15 tools) – testado: IPCA, indicadores atuais OKibge-brregistrado (npx -y ibge-br-mcp, 22 tools) – testado: municípios BA OK- Skills criadas em
.pi/skills/:analise-mercado,pesquisa-competitiva,relatorio-negocio,clipping-tendencias /reloadno pi para registrar os servidores MCP (feito pelo usuário)- Piloto: rodar
analise-mercadonuma primeira ideia - Decidir depois: Google Trends (Apify) e mcp-cnpj-intelligence, apenas se o fluxo pedir
- 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).
- Instalar bcb-br-mcp e ibge-br-mcp (pip/uvx) e adicionar ao pi.
- 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. - Rodar um piloto: pegar a 1ª ideia do funil, aplicar o skill com os
MCPs ativos e produzir a 1ª análise em
analises/. - Decidir depois: Google Trends pago (Apify) e/ou Crunchbase, só se o fluxo pedir.
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)