Banco Central do Brasil (BCB) — SGS Time Series MCP Server

Comparar séries

bcb_comparar

Read-onlyIdempotent

Compara de 2 a 5 séries temporais no MESMO período (dataInicial e dataFinal obrigatórias), calculando a variação percentual de cada uma e ordenando-as num ranking (maior para menor variação). Série de nível entra pela variação entre as pontas; série que já é variação por período (IPCA, INPC, IGP-M mensais do catálogo; Selic/CDI acumulados no mês; poupança) entra pelo ACUMULADO encadeado do período — cada item diz em metodo qual conta foi feita, então "qual índice de preço subiu mais em 2024" é esta tool. Quando usar: para comparar/correlacionar a evolução de vários indicadores lado a lado. Quando NÃO usar: para uma única série use bcb_variacao. Retorna: periodo, totalSeries, seriesComDados, seriesComErro, ranking (cada item com posicao, codigo, nome, metodo, valorInicial, valorFinal, variacaoPercentual, maximo, minimo, media) e erros. Resiliente: séries sem dados no período, e séries de acumulado móvel (IPCA em 12 meses), são isoladas em erros sem invalidar a comparação. Periodicidades diferentes: comparar uma série diária com uma mensal alinha pontos que não são comparáveis, e a resposta avisa isso em aviso; informe frequencia (mensal|trimestral|anual) para harmonizar todas na mesma grade antes de comparar, escolhendo a convenção em agregacao. Janelas longas em séries diárias são fatiadas automaticamente (limite de 10 anos da API do BCB). Comportamento: consome a API pública SGS do Banco Central do Brasil — sem autenticação, chave de API ou cadastro, e sem limite de requisições divulgado (uso é best-effort). Em falha transitória ou timeout a chamada é repetida automaticamente (até 3 tentativas, backoff exponencial); persistindo o erro, retorna isError: true com mensagem em português (HTTP 404 = série inexistente ou sem dados no período solicitado). O resultado vem como JSON tanto em texto quanto em structuredContent (conforme o outputSchema); datas no formato dd/MM/yyyy e valores numéricos (ponto decimal).

Input Schema

TableJSON Schema

Name	Required	Description	Default
`codigos`	Yes	Array com 2 a 5 códigos de séries para comparar
`agregacao`	No	Como agregar os valores de cada período quando `frequencia` é informada. `ultimo` (padrão) serve a nível de preço, taxa e índice; `soma` a fluxo; `acumulada` a séries que JÁ SÃO variação percentual (IPCA mensal, por exemplo), compondo geometricamente — somar 12 variações mensais NÃO dá a inflação do ano.	ultimo
`dataFinal`	Yes	Data final (yyyy-MM-dd ou dd/MM/yyyy)
`frequencia`	No	Opcional: reamostra a série para esta frequência antes de responder (só agrega para períodos MAIORES; pedir frequência mais fina que a da série é recusado). Útil para comparar séries de periodicidades diferentes.
`dataInicial`	Yes	Data inicial (yyyy-MM-dd ou dd/MM/yyyy)

Output Schema

TableJSON Schema

Name	Required	Description
`aviso`	No	Presente quando as séries comparadas têm periodicidades diferentes e nenhuma harmonização foi pedida — os números do ranking, nesse caso, não são diretamente comparáveis entre si.
`erros`	Yes	Séries que não retornaram dados, com o motivo
`periodo`	Yes	Janela temporal comparada
`ranking`	Yes	Séries ordenadas pela variação percentual (maior para menor)
`derivacao`	Yes	Origem dos números calculados: o que é derivado, por qual motor e com quais convenções
`provenance`	Yes	Bloco de proveniência (contrato v1.2): fonte, URL, competência, extração, diagnóstico de origem, citação e licença; e, só quando a resposta junta partes de origens ou momentos distintos, de onde veio cada parte
`attribution`	Yes	URLs canônicas das fontes desta resposta (lista de atribuição)
`totalSeries`	Yes	Quantidade de séries solicitadas
`harmonizacao`	No	Presente quando `frequencia` foi informada: descreve a reamostragem aplicada. Valor DERIVADO — calculado por este servidor, não publicado pelo Banco Central.
`seriesComErro`	Yes	Quantidade de séries sem dados ou com erro
`seriesComDados`	Yes	Quantidade de séries com dados no período

Schema Changelog

Changes observed during successful MCP inspections.

Changed3 schema fields changedOct 6, 2026

changedOutput schema / properties / provenance / description

Previous value: -"Bloco de proveniência (contrato v1.1): fonte, URL, competência, extração, diagnóstico de origem, citação e licença"New value: +"Bloco de proveniência (contrato v1.2): fonte, URL, competência, extração, diagnóstico de origem, citação e licença; e, só quando a resposta junta partes de origens ou momentos distintos, de onde veio cada parte"

addedOutput schema / properties / provenance / properties / field_sources

Added value: +{
+  "description": "Presente só quando a resposta junta partes de origens ou momentos distintos: para cada grupo de campos, a URL, a extração e se veio do cache. Ausente nas respostas de uma origem só",
+  "items": {
+    "additionalProperties": false,
+    "description": "Proveniência de um grupo de campos da resposta: de onde veio e quando foi extraído",
+    "properties": {
+      "data_vintage": {
+        "description": "Vintage/competência da sub-fonte",
+        "type": [
+          "string",
+          "null"
+        ]
+      },
+      "dataset_id": {
+        "description": "Identificador do conjunto da sub-fonte",
+        "type": [
+          "string",
+          "null"
+        ]
+      },
+      "fields": {
+        "description": "Campos do payload atribuídos a esta sub-fonte",
+        "items": {
+          "type": "string"
+        },
+        "minItems": 1,
+        "type": "array"
+      },
+      "retrieved_at": {
+        "description": "ISO-8601 da extração desta sub-fonte na origem",
+        "type": [
+          "string",
+          "null"
+        ]
+      },
+      "served_from_cache": {
+        "description": "true se esta sub-fonte veio do cache do servidor (retrieved_at é o da extração original); false se foi buscada nesta chamada; null se o servidor não distingue",
+        "type": [
+          "boolean",
+          "null"
+        ]
+      },
+      "source_url": {
+        "description": "URL canônica da sub-fonte que originou estes campos",
+        "type": "string"
+      }
+    },
+    "required": [
+      "fields",
+      "source_url",
+      "dataset_id",
+      "data_vintage",
+      "retrieved_at"
+    ],
+    "type": "object"
+  },
+  "minItems": 1,
+  "type": "array"
+}

changedOutput schema / properties / provenance / properties / retrieved_at / description

Previous value: -"Instante REAL da extração na origem (ISO-8601, fuso do servidor). Resposta servida de cache mantém o instante do fetch original, que é a data de extração relevante"New value: +"Instante REAL da extração na origem (ISO-8601, fuso do servidor). Resposta servida de cache mantém o instante do fetch original, que é a data de extração relevante. Quando a resposta junta partes extraídas em momentos distintos, é o MAIS ANTIGO deles (field_sources diz cada um)"

Changed8 schema fields changedSep 27, 2026

changedOutput schema / properties / provenance / description

Previous value: -"Bloco de proveniência (contrato v1.0): fonte, URL, competência, extração e licença"New value: +"Bloco de proveniência (contrato v1.1): fonte, URL, competência, extração, diagnóstico de origem, citação e licença"

changedOutput schema / properties / provenance / properties / citation / description

Previous value: -"Citação pronta para uso"New value: +"Citação/atribuição pronta para uso"

changedOutput schema / properties / provenance / properties / data_vintage / description

Previous value: -"Competência do dado segundo a fonte; null quando a fonte não expõe"New value: +"Competência/vintage do dado segundo a fonte; null quando a fonte não expõe"

changedOutput schema / properties / provenance / properties / license / description

Previous value: -"Regime legal do dado"New value: +"Regime legal do dado (id SPDX quando há, senão o nome da licença)"

addedOutput schema / properties / provenance / properties / retrieval

Added value: +{
+  "description": "Diagnóstico de origem da chamada: como o dado foi obtido. Medição real do servidor; unstable=true pede ao agente que trate o dado como obtido com dificuldade; null quando o servidor não mede",
+  "oneOf": [
+    {
+      "additionalProperties": false,
+      "description": "Diagnóstico de origem da chamada: como o dado foi obtido. Medição real do servidor; unstable=true pede ao agente que trate o dado como obtido com dificuldade",
+      "properties": {
+        "anomalies": {
+          "description": "Anomalias superadas até o sucesso, somadas por classe, em ordem fixa; [] se nenhuma",
+          "items": {
+            "additionalProperties": false,
+            "properties": {
+              "count": {
+                "description": "Ocorrências desta classe na chamada",
+                "minimum": 1,
+                "type": "integer"
+              },
+              "kind": {
+                "description": "Classe da anomalia (vocabulário fechado do contrato)",
+                "enum": [
+                  "timeout",
+                  "network",
+                  "http_4xx",
+                  "http_5xx",
+                  "rate_limited",
+                  "malformed_body"
+                ],
+                "type": "string"
+              }
+            },
+            "required": [
+              "kind",
+              "count"
+            ],
+            "type": "object"
+          },
+          "type": "array"
+        },
+        "attempts": {
+          "description": "Tentativas somadas, incluindo as repetidas (>= requests)",
+          "minimum": 1,
+          "type": "integer"
+        },
+        "requests": {
+          "description": "Idas distintas à origem que compõem esta resposta (fatias, páginas)",
+          "minimum": 1,
+          "type": "integer"
+        },
+        "unstable": {
+          "description": "true se houve repetição (attempts > requests) ou alguma anomalia",
+          "type": "boolean"
+        }
+      },
+      "required": [
+        "requests",
+        "attempts",
+        "anomalies",
+        "unstable"
+      ],
+      "type": "object"
+    },
+    {
+      "type": "null"
+    }
+  ]
+}

changedOutput schema / properties / provenance / properties / retrieved_at / description

Previous value: -"Instante REAL da extração na origem (ISO-8601, horário de Brasília). Resposta servida de cache mantém o instante do fetch ORIGINAL, que é a data de extração relevante."New value: +"Instante REAL da extração na origem (ISO-8601, fuso do servidor). Resposta servida de cache mantém o instante do fetch original, que é a data de extração relevante"

changedOutput schema / properties / provenance / properties / source_url / description

Previous value: -"URL canônica que reproduz a consulta"New value: +"URL canônica que reproduz a consulta na fonte"

changedOutput schema / properties / provenance / required

Previous value: -[
-  "source",
-  "source_url",
-  "data_vintage",
-  "retrieved_at",
-  "citation",
-  "license"
-]New value: +[
+  "source",
+  "source_url",
+  "data_vintage",
+  "retrieved_at",
+  "retrieval",
+  "citation",
+  "license"
+]

First observedSep 6, 2026

TDQS

A4.8/5.0

Behavior5/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

Far exceeds the annotations: discloses no auth/API key, undisclosed rate limits (best-effort), automatic retry (3 attempts, exponential backoff), HTTP 404 semantics, error isolation for series without data, the BCB 10-year slicing limit, and the periodicity-mismatch warning surfaced in `aviso`. This is exactly the behavioral context annotations cannot carry.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness4/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

Purpose, when-to-use, and return surface are front-loaded, and the content is organized. It is on the long side and some return-field enumeration duplicates the output schema, but every sentence carries substantive information rather than filler.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness5/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

Despite the tool's real complexity (multi-series comparison, resampling, resilience, retries), the description covers invocation, edge cases, and failure modes. Since an output schema exists, return values are bonus rather than required, and nothing an agent needs to call this correctly is missing.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters4/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

Schema coverage is 100%, so baseline is 3, but the description adds real meaning beyond the schema — e.g. why `agregacao=acumulada` composes geometrically ('somar 12 variações mensais NÃO dá a inflação do ano') and the harmonization purpose of `frequencia`. It clarifies the nivel-vs-variação handling that maps to the `metodo` output.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose5/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

States a specific verb and resource (compara 2 a 5 séries temporais no mesmo período) plus scope and output (variação percentual + ranking). Explicitly distinguishes itself from the nearest sibling: 'para uma única série use bcb_variacao'. An agent can route correctly without opening the schema.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines5/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

Provides explicit 'Quando usar' and 'Quando NÃO usar' sections naming the alternative (bcb_variacao) and even an example query ('qual índice de preço subiu mais em 2024'). Nothing is left to inference for tool selection.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

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