🚗 MCP – Sistema de Análise de Dados Automotivos

Python MariaDB Google%20Gemini Docker

Sistema inteligente de análise de dados utilizando Google Gemini e MariaDB

Projeto desenvolvido para fins de estudo e portfólio.

📋 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?"