cvm-mcp

cvm-mcp

MCP server that fetches Brazilian financial data from the CVM open data portal and exposes tools for LLM clients to query companies and calculate financial indicators from published financial statements.

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cvm-mcp

Servidor MCP que busca e trata dados financeiros direto do Portal de Dados Abertos da CVM (dados.cvm.gov.br), sem depender de terceiros. Expõe tools para um cliente LLM (Claude Desktop, Claude Code, etc.) buscar empresas e calcular indicadores a partir das demonstrações financeiras (DFP) publicadas.

O que ele faz

Tool Quando usar
buscar_empresa Resolver nome/CNPJ/código CVM antes de qualquer análise
analisar_empresa Pedido genérico ("analise a empresa X") — últimos 5 anos, indicadores padrão
obter_indicadores Pedido customizado de período (outro intervalo de anos, individual vs consolidado)
obter_demonstrativo_bruto Pesquisa livre em uma conta contábil específica, sem cálculo

Todos os valores monetários são normalizados para R$ milhões. Veja Limitações abaixo — a IA sempre recebe avisos quando um dado não pôde ser obtido ou é uma estimativa.

Instalação

Requer Python 3.10+. Funciona da mesma forma em Windows, macOS e Linux.

Opção 1 — pipx (recomendado, isola o ambiente)

pipx install .

Roda em qualquer pasta depois, como o comando cvm-mcp.

Opção 2 — pip em ambiente virtual

python -m venv .venv
# Windows (PowerShell)
.venv\Scripts\Activate.ps1
# macOS / Linux
source .venv/bin/activate

pip install -e .

Opção 3 — direto do código-fonte, sem instalar

pip install -r requirements.txt   # ou: pip install mcp[cli] httpx pandas platformdirs
python -m cvm_mcp

Configurando no Claude Desktop

Edite claude_desktop_config.json (Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json; macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json) e adicione:

{
  "mcpServers": {
    "cvm": {
      "command": "cvm-mcp"
    }
  }
}

Se preferir não instalar com pipx (Opção 3), use:

{
  "mcpServers": {
    "cvm": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "cvm_mcp"]
    }
  }
}

Cache local

Os arquivos baixados da CVM (cadastro + ZIPs anuais de DFP) ficam em cache local para não baixar de novo a cada consulta — a checagem usa ETag/Last-Modified, então atualizações no portal da CVM são detectadas automaticamente. Local padrão (via platformdirs, sem hardcode de SO):

  • Windows: %LOCALAPPDATA%\cvm-mcp
  • macOS: ~/Library/Caches/cvm-mcp
  • Linux: ~/.cache/cvm-mcp

Para usar outro diretório (ex: ambientes restritos/CI), defina CVM_MCP_CACHE_DIR antes de rodar o servidor.

Limitações importantes

  • EBITDA é sempre uma estimativa calculada a partir de EBIT (conta padrão da DRE) + Depreciação/Amortização extraída do fluxo de caixa — não é necessariamente igual ao "EBITDA ajustado" que a empresa divulga em release de resultados.
  • Sem dado de mercado: a CVM não publica cotação, valor de mercado ou múltiplos (P/L, EV/EBITDA). Pedidos desse tipo ficam fora do escopo desta fonte.
  • Bancos, seguradoras e afins usam um plano de contas de DRE diferente (não têm uma linha de "resultado antes do financeiro"), então EBIT/EBITDA estimado não é comparável ao de empresas não financeiras — o servidor sinaliza isso quando detecta o setor.
  • Dívida líquida só é calculada quando a empresa usa os códigos contábeis padrão de Empréstimos e Financiamentos; quando não usa, o indicador é omitido (não estimado por aproximação).
  • Nem toda empresa tem 5 anos de histórico (IPO recente, suspensão, cancelamento de registro) — anos sem dado vêm com aviso, não com zero.

Desenvolvimento

python -m venv .venv
.venv\Scripts\Activate.ps1   # ou source .venv/bin/activate
pip install -e .
python -m cvm_mcp            # roda o servidor via stdio

Estrutura do projeto:

src/cvm_mcp/
  config.py       # constantes e diretório de cache (cross-platform)
  cache.py        # download HTTP com cache condicional + extração de ZIP
  parsers.py      # leitura dos CSVs (encoding/separador da CVM)
  accounts.py     # mapa do plano de contas da CVM -> itens financeiros
  cvm_client.py   # busca de empresas e carregamento dos demonstrativos
  indicators.py   # cálculo dos indicadores a partir dos demonstrativos
  models.py       # estruturas de dados (Company, YearFinancials)
  server.py       # servidor MCP (FastMCP) e definição das tools

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