🚗 MCP – Sistema de Análise de Dados Automotivos

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Sistema inteligente de análise de dados utilizando Google Gemini e MariaDB

Projeto desenvolvido para fins de estudo e portfólio.

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📋 Sobre o Projeto

Este é um projeto MCP (Model Context Protocol) que demonstra a integração entre um modelo de IA generativa (Google Gemini) e um banco de dados MariaDB, permitindo realizar análises de dados usando linguagem natural.

🎯 Objetivos Educacionais

• Demonstrar na prática a comunicação entre LLMs e bancos de dados
• Implementar um sistema completo de análise utilizando NLP
• Criar um ambiente funcional com Docker + Python + SQL
• Servir como material de estudo em IA aplicada e engenharia de dados

🏗️ Arquitetura do Sistema

projeto-mcp-automotivo/
├── 📁 database/
│   └── dados_fake_completo.sql
├── 📁 src/
│   ├── database.py
│   ├── mcp_gemini.py
│   ├── requirements.txt
│   └── .env
├── docker-compose.yml
└── README.md

🚀 Tecnologias Utilizadas

• Python 3.10+
• MariaDB 11.4
• Google Gemini 2.0 Flash
• Docker
• pandas

⚙️ Funcionalidades

🔍 Análise com Linguagem Natural

• Perguntas diretas em português
• Geração automática de queries SQL
• Execução e interpretação inteligente dos resultados

🛠️ Instalação Rápida

git clone https://github.com/raphamaster/projeto-mcp-automotivo.git
cd projeto-mcp-automotivo

# Subir banco de dados via Docker
docker-compose up -d

# Instalar dependências do Python
pip install -r src/requirements.txt

# Executar o sistema
python src/mcp_gemini.py

💡 Como Usar

Exemplos de perguntas simples:

"Qual o faturamento total?"
"Quais são os 5 produtos mais vendidos?"
"Quem são os melhores vendedores?"

Perguntas mais elaboradas para testar a LLMs:

"Qual categoria de produtos tem a melhor margem de lucro (diferença entre preço de venda e custo) e quantas unidades foram vendidas de cada categoria no último mês?"

"Quais clientes do tipo 'Oficina' têm o maior ticket médio e qual a frequência de compras deles? Mostre também o valor total gasto por cada um."

"Como evoluiu o faturamento mensal nos últimos 6 meses? Mostre a variação percentual mês a mês e identifique se há alguma tendência de crescimento ou queda."

"Compare a performance dos vendedores considerando não apenas o faturamento, mas também o número de vendas realizadas e o tempo que cada um está na empresa. Quem tem a melhor eficiência?"

"Quais produtos têm alta demanda (muitas vendas) mas estoque baixo, representando risco de ruptura? E quais têm estoque alto mas pouca saída, representando capital parado?"

"Qual é o produto 'carro-chefe' de cada categoria em termos de faturamento?"

"Existe correlação entre o valor da venda e a forma de pagamento escolhida?"

"Quais vendedores são mais eficientes em vender produtos de alta margem?"

📘 Projeto desenvolvido para aprendizado prático

Sinta-se à vontade para explorar, modificar e ampliar o sistema.