bcra-deudores-mcp
Enables consultation of Argentine credit situations (Central de Deudores) via BCRA API, providing tools for current status, historical trends, rejected checks, and consolidated reports.
README
BCRA Central de Deudores — MCP
Conector MCP sobre la API pública del Banco Central de la República Argentina para consultar situación crediticia por CUIT/CUIL/CDI.
- Fuente:
https://api.bcra.gob.ar/CentralDeDeudores/v1.0 - Consulta web equivalente: https://www.bcra.gob.ar/situacion-crediticia/
- Autenticación: no requerida
- Costo: gratuito
- Manual oficial: https://www.bcra.gob.ar/archivos/Catalogo/Content/files/pdf/central-deudores-v1.pdf
Herramientas expuestas
| Tool | Qué devuelve |
|---|---|
bcra_estado |
Health-check. No consulta datos de ninguna persona. |
bcra_deudas |
Situación crediticia del último período informado, entidad por entidad. |
bcra_deudas_historicas |
Serie de 24 meses + cálculo de tendencia (deterioro / mejora / estable). |
bcra_cheques_rechazados |
Cheques rechazados, causal, monto y estado de la multa. |
bcra_informe_consolidado |
Los tres anteriores en una llamada, con bloque de alertas graduadas. |
Todas aceptan el CUIT con o sin guiones o puntos.
Valor agregado sobre la API cruda
- Decodifica el campo
situacion(1 a 5) a su etiqueta normativa según el T.O. de Clasificación de Deudores del BCRA. - Convierte los montos: el BCRA informa en miles de pesos. Se devuelven ambos valores.
- Levanta banderas explícitas para los encuadres especiales, en particular
situacionJuridica(concurso, quiebra, gestión judicial o concordato), que es el dato de mayor relevancia para el Fisco. - Calcula deuda total por período y peor clasificación vigente.
- Detecta deterioro de la clasificación a lo largo de la serie histórica.
Despliegue en Railway
- Crear repositorio nuevo en GitHub (cuenta
patricioargota-collab), por ejemplobcra-deudores-mcp, y subir los cuatro archivos:server.py,requirements.txt,Dockerfile,.gitignore.Cuidado con el artefacto de renombrado del navegador (
server (3).py). Si aparece, crear el archivo a mano en el editor web de GitHub y pegar el contenido. - En Railway: New Project → Deploy from GitHub repo y seleccionar el repositorio.
- Railway detecta el
Dockerfile. No hace falta configurar variables de entorno:PORTla inyecta Railway automáticamente. - Settings → Networking → Generate Domain. Queda algo como
https://bcra-deudores-mcp-production.up.railway.app. - En Claude, agregar el conector con la URL terminada en
/mcp:https://<dominio>.up.railway.app/mcp - Abrir una conversación nueva y llamar
bcra_estadopara validar el handshake.
Notas de configuración ya resueltas en el código
FastMCP(..., host="0.0.0.0", transport_security=TransportSecuritySettings(enable_dns_rebinding_protection=False))- Transporte
streamable-http(con guion). - El puerto se fija vía
mcp.settings.port, no como argumento demcp.run(). - Sin instrucción
VOLUMEen el Dockerfile.
Cold start
Igual que los otros conectores del ecosistema, Railway duerme el servicio. Si falla el handshake, abrir una conversación nueva: la llamada previa despierta el servidor y la sesión nueva captura el catálogo completo.
Prueba local opcional
Para probar desde el contenedor de Claude hay que agregar api.bcra.gob.ar al
allowlist de egreso de red. Sin eso, la lógica interna se puede testear pero las
llamadas HTTP devuelven Host not in allowlist.
python server.py # levanta en :8000
Advertencias de uso
- La difusión de estos datos no implica conformidad del BCRA. La información la suministran las entidades informantes.
- No acredita deuda tributaria ni patrimonio. Solo refleja financiaciones del sistema financiero, más cheques rechazados.
- Ley 25.326. Los campos
enRevision(art. 16 inc. 6) yprocesoJud(art. 38 inc. 3) señalan datos impugnados. Los derechos de rectificación se ejercen ante la entidad cedente, no ante el BCRA ni ante el organismo consultante. - Para incorporar a un expediente administrativo, verificar contra la consulta web oficial y dejar constancia de fecha y hora de la consulta. La salida del conector es insumo de trabajo, no constancia oficial.
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。