CEMIS
Servidor MCP de solo lectura sobre el directorio de datos de CEMIS: empresas cubanas registradas, oportunidades de negocio derivadas de las reformas económicas de Cuba 2026, y las transformaciones/reformas en sí.
README
CEMIS — servidor MCP
Servidor MCP de solo lectura sobre el directorio de datos de CEMIS: empresas cubanas registradas, oportunidades de negocio derivadas de las reformas económicas de Cuba 2026, y las transformaciones/reformas en sí.
Listado en el registry oficial de MCP como io.github.francofuji/cemis-directorio.
Conectarse
Servidor público, sin autenticación (todos los datos ya son públicos en cemis.io):
https://mcp.cemis.io/mcp
Transporte: streamable-http. Compatible con cualquier cliente MCP (Claude Desktop, ChatGPT con conectores personalizados, etc.) — agregalo como servidor remoto de tipo HTTP.
Herramientas
| Tool | Qué hace |
|---|---|
buscar_empresas |
Filtra empresas por sector, provincia, objetivo comercial o si están verificadas |
ficha_empresa |
Perfil completo de una empresa, con sus oportunidades y transformaciones relacionadas |
oportunidades_por_sector |
Oportunidades de negocio relevantes para un sector dado |
empresas_por_oportunidad |
Empresas relacionadas con una oportunidad de negocio concreta |
impacto_de_reforma |
Dada una transformación económica, devuelve sectores/tipos de empresa afectados, empresas concretas, y oportunidades que se abren |
listar_sectores |
Taxonomía de sectores válidos, derivada de datos reales |
listar_provincias |
Las 16 provincias cubanas válidas para filtrar |
Desarrollo local
cd mcp_server
python3.11 -m venv venv
./venv/bin/pip install -r requirements.txt
./venv/bin/python -m pytest tests/ -v # 25 tests, 100% local
MCP_TRANSPORT=stdio ./venv/bin/python server.py
Para correr en modo HTTP (el mismo server.py, sin bifurcar código):
MCP_TRANSPORT=streamable-http MCP_PORT=8000 ./venv/bin/python server.py
Docker
docker build -f mcp_server/Dockerfile -t cemis_mcp .
docker run -p 8000:8000 cemis_mcp
Estructura
cemis_core/: keywords de matching y funciones compartidas (empresa↔oportunidad↔transformación), sin dependencia del sitio.data.py,oportunidades_data.py,estados_transformaciones.py,empresas_data.json: los mismos datos publicados en cemis.io.mcp_server/: el servidor MCP propiamente dicho.
Este repo es un subconjunto extraído del proyecto completo de cemis.io (que incluye además el generador del sitio estático) — acá vive únicamente lo necesario para correr el servidor MCP de forma independiente.
Licencia
MIT — ver LICENSE. Los datos expuestos son los mismos ya publicados públicamente en cemis.io.
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.