cvm-mcp

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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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