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

Variação percentual da série

bcb_variacao

Read-onlyIdempotent

Calcula a variação percentual de UMA série no período, mais estatísticas descritivas. Para série de NÍVEL (dólar, Selic, dívida, produção) é a variação entre o primeiro e o último ponto; para série que JÁ É uma variação por período (IPCA 433, INPC 188, IGP-M 189 e demais índices de preço mensais do catálogo; Selic/CDI acumulados no mês 4390/4391; rentabilidade da poupança 25/195) é o ACUMULADO do período por encadeamento — "quanto o IPCA acumulou em 2024" ou "quanto a Selic rendeu em 2024" é esta tool. O campo analise.metodo diz qual das duas contas foi feita; código fora do catálogo curado é tratado como nível. Série de acumulado móvel (IPCA em 12 meses, 13522) é recusada com orientação — o valor publicado já é a resposta. O período pode ser definido por datas (dataInicial/dataFinal) OU pelos últimos N períodos (parâmetro periodos, que tem precedência e ignora as datas). Quando usar: para medir tendência/variação/acumulado de uma única série. Quando NÃO usar: para comparar várias séries use bcb_comparar; para os valores brutos use bcb_serie_valores. Requer ao menos 2 observações no período (senão retorna isError). Retorna: serie, periodo (dataInicial, dataFinal, totalPeriodos), analise (metodo, valorInicial, valorFinal, diferencaAbsoluta — nula quando encadeado —, variacaoPercentual, variacaoFormatada) e estatisticas (maximo, minimo, media, amplitude). Períodos longos são tratados automaticamente: janela diária acima de 10 anos é fatiada (a API do BCB responde 406) e periodos acima de 20 é atendido por janela de datas; chunking e janelaAplicada aparecem na resposta quando isso acontece. 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
`codigo`	Yes	Código da série no SGS/BCB
`periodos`	No	Alternativa: calcular variação dos últimos N períodos (ignora datas se informado). Acima de 20 o servidor busca por janela de datas, porque o endpoint nativo do BCB tem esse teto.
`dataFinal`	No	Data final (yyyy-MM-dd ou dd/MM/yyyy). Se não informada, usa o último valor disponível.
`dataInicial`	No	Data inicial (yyyy-MM-dd ou dd/MM/yyyy). Se não informada, usa o primeiro valor disponível.

Output Schema

TableJSON Schema

Name	Required	Description
`serie`	Yes	Identificação da série
`analise`	Yes	Resultado da variação no período. Em `metodo: "nivel"` é a variação entre o primeiro e o último valor; em `metodo: "encadeamento"` (série que já é variação por período, como IPCA e IGP-M mensais) é o acumulado composto de todas as observações
`periodo`	Yes	Janela temporal analisada
`chunking`	No	Presente quando a consulta foi fatiada em várias requisições à origem, por causa do limite de 10 anos por janela em séries diárias. As fatias são fundidas e ordenadas antes de responder.
`derivacao`	Yes	Origem dos números calculados: o que é derivado, por qual motor e com quais convenções
`provenance`	Yes	Bloco de proveniência (contrato v1.0): fonte, URL, competência, extração e licença
`attribution`	Yes	URLs canônicas das fontes desta resposta (lista de atribuição)
`estatisticas`	Yes	Estatísticas descritivas dos valores no período
`janelaAplicada`	No	Presente quando o período pedido estava aberto numa série diária e o servidor aplicou uma janela própria (a origem recusa janela aberta em série diária com HTTP 406).

Schema Changelog

Changes observed during successful MCP inspections.

First observedSep 6, 2026

TDQS

A4.9/5.0

Behavior5/5

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

The description goes far beyond the annotations by detailing calculation methods (level vs. chained accumulation), the `analise.metodo` field, long-period chunking behavior with `chunking`/`janelaAplicada`, the retry policy (up to 3 attempts, exponential backoff), error semantics (isError with Portuguese message, 404 meaning), and the public API's no-auth/no-rate-limit characteristics. This complements readOnlyHint and idempotentHint without contradicting them.

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

Conciseness5/5

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

The description is long but every sentence carries operational value: calculation rules, period precedence, response fields, chunking, error behavior, and formatting. It is front-loaded with the core purpose and then systematically covers edge cases, earning its length.

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?

For a 4-parameter tool with an output schema and rich annotations, the description covers all invocation-relevant aspects: period options, defaults, return structure, error handling, special-case refusals, and output formatting. Nothing an agent needs to correctly select and call this tool 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?

Input schema coverage is 100%, so the baseline is 3. The description adds meaning beyond the schema by explicitly stating that `periodos` has precedence and ignores dates if provided, and by explaining why values above 20 trigger the date-window path ('o endpoint nativo do BCB tem esse teto'). This contextual value justifies a 4, though the schema already documents parameter basics.

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?

The description opens with a specific verb and resource: 'Calcula a variação percentual de UMA série no período, mais estatísticas descritivas.' It explicitly distinguishes itself from bcb_comparar (multi-series comparison), bcb_serie_valores (raw values), and the special case of already-accumulated series, so an agent can clearly tell what this tool does.

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?

The description provides explicit when-to-use and when-not-to-use guidance: 'Quando usar: para medir tendência/variação/acumulado de uma única série. Quando NÃO usar: para comparar várias séries use bcb_comparar; para os valores brutos use bcb_serie_valores.' It also flags that accumulated-mobile series like IPCA 12 months are refused with orientation, preventing misuse.

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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