EcuDataMCP
# EcuDataMCP
[](https://opensource.org/licenses/MIT)
[](https://www.python.org/downloads/)
[](https://modelcontextprotocol.io)
[](https://m8ven.ai/mcp/dweskz/ecudatamcp)
<!-- mcp-name: io.github.DweskZ/ecudatamcp -->
**Infraestructura abierta de datos públicos para Ecuador.** EcuDataMCP conecta asistentes de IA, investigadores, periodistas y software con datos oficiales ecuatorianos mediante una interfaz común.
Utiliza el Model Context Protocol (MCP) para que clientes compatibles como Claude, ChatGPT, Gemini y Cursor puedan buscar, explorar y analizar esos datos mediante conversación o software.
En lugar de navegar manualmente por portales gubernamentales, simplemente pregunta cosas como:
- *"¿Qué datos tiene el SRI sobre recaudación tributaria?"*
- *"Muéstrame los datasets de salud del INEC"*
- *"¿Cuáles son los requisitos para sacar el pasaporte?"*
- *"Dame un preview de los datos de transporte aéreo"*
> **Aviso:** Las definiciones, parámetros y descripciones de algunas
> herramientas fueron generadas o asistidas por IA y pueden estar incompletas,
> desactualizadas o no cubrir todos los casos del endpoint subyacente. Una
> herramienta puede devolver resultados parciales, rechazar parámetros válidos
> o comportarse de forma inesperada cuando cambia la fuente oficial. Verifica
> siempre la respuesta contra la fuente enlazada y revisa manualmente los
> resultados antes de usarlos para decisiones importantes.
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## Documentación del proyecto
- **[docs/ROADMAP.md](docs/ROADMAP.md)** — qué fuentes están integradas y qué falta.
- **[docs/RESEARCH.md](docs/RESEARCH.md)** — el porqué de cada fila del roadmap:
hallazgos verificados en vivo, dominios investigados, dead ends.
- **[CHANGELOG.md](CHANGELOG.md)** — qué se publicó recientemente.
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## Beneficios
- **Acceso instantáneo a datos públicos**: Pregunta en lenguaje natural y explora datos de instituciones del Estado ecuatoriano sin navegar portales, descargar archivos ni lidiar con formatos.
- **Unifica múltiples fuentes en un solo punto**: Datos abiertos, trámites, regulaciones, contratación pública, riesgos, datos estadísticos y otras fuentes oficiales, todo accesible desde una sola conversación con tu IA.
- **Preview de datos sin descargas**: `preview_resource_data` parsea CSV/TSV, JSON/GeoJSON, Excel (XLS/XLSX) y algunos archivos comprimidos en memoria; `query_resource_data` consulta el DataStore CKAN sin bajar el archivo completo.
- **Cero fricción**: No necesitas API key ni permisos especiales para las fuentes públicas compatibles.
- **Compatible con cualquier cliente MCP**: Claude, ChatGPT, Gemini, Cursor, VS Code, Windsurf, Le Chat, HuggingChat y más.
- **Listo para producción**: Docker, health checks, logging estructurado, y un servidor HTTP Streamable compatible con MCP.
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## Casos de uso
### Para ciudadanos
- Consultar requisitos, costos y pasos de cualquier trámite gubernamental sin navegar gob.ec.
- Buscar datos públicos por tema (salud, educación, seguridad, economía) y entender qué publica cada institución.
### Para periodistas e investigadores
- Explorar datasets del catálogo nacional y hacer preview de los datos directamente desde Claude o ChatGPT.
- Cruzar información de múltiples instituciones (SRI, INEC, BCE y ministerios) en una sola conversación.
- Acceder rápidamente a datos de anticorrupción, presupuestos y ejecución del gasto público.
### Para desarrolladores
- Integrar datos abiertos de Ecuador en aplicaciones mediante el protocolo MCP estándar.
- Prototipar dashboards y análisis exploratorios sin escribir código de scraping ni parseo de archivos.
- Usar como backend de datos para agentes de IA que necesiten contexto sobre Ecuador.
### Para el sector público
- Hacer más accesibles y descubribles los datos que ya publican las instituciones.
- Permitir que chatbots institucionales respondan preguntas con datos reales y actualizados.
- Demostrar el valor de los datos abiertos conectándolos directamente con herramientas de IA.
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## Fuentes de datos
Este MCP unifica fuentes gubernamentales en un solo servidor:
| Fuente | Datos |
|--------|-------|
| **Datos Abiertos y Cuenca en Datos** (CKAN) | Catálogos, DataStore y archivos públicos |
| **SRI** | Datasets estadísticos, recaudación, RUC y Saiku público |
| **Gob.ec** | Trámites, instituciones y regulaciones |
| **SERCOP/OCDS** | Contratación pública |
| **SGR e IG-EPN** | Eventos de riesgo, tsunami y sismos |
| **INEC** | ANDA, Ecuador en Cifras, censos y recursos estadísticos |
| **BCE** | BCEData, IEM y otros indicadores económicos públicos |
| **Superintendencia de Compañías** | Directorio, auditores y datos financieros |
| **Geografía INEC/DPA** | Provincias, cantones y parroquias |
**Sin API key para las fuentes públicas compatibles.**
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## Conecta tu chatbot al servidor MCP
### Claude Desktop
La forma más simple no necesita levantar ningún servidor: Claude Desktop
ejecuta el paquete de PyPI con [uv](https://docs.astral.sh/uv/). Agrega lo
siguiente a tu archivo de configuración (`~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json`
en macOS, `%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json` en Windows):
```json
{
"mcpServers": {
"ecuador-datos": {
"command": "uvx",
"args": ["ecuador-mcp", "--transport", "stdio"]
}
}
}
```
También puedes instalar el archivo `.mcpb` adjunto a cada
[release](https://github.com/DweskZ/EcuDataMCP/releases) como extensión de
Claude Desktop. Si ya tienes el servidor HTTP corriendo (ver
[Ejecutar localmente](#ejecutar-localmente)), usa `"command": "npx"` con
`"args": ["mcp-remote", "http://localhost:8000/mcp"]`.
### Cursor
1. Abre Cursor Settings
2. Busca "MCP"
3. Agrega un nuevo servidor MCP:
```json
{
"mcpServers": {
"ecuador-datos": {
"url": "http://localhost:8000/mcp",
"transport": "http"
}
}
}
```
### VS Code
Agrega a tu archivo `mcp.json` (ejecuta **MCP: Open User Configuration** desde la paleta de comandos):
```json
{
"servers": {
"ecuador-datos": {
"url": "http://localhost:8000/mcp",
"type": "http"
}
}
}
```
### ChatGPT
*Disponible para planes pagos (Plus, Pro, Team, Enterprise).*
1. Ve a `Settings` > `Apps and connectors`
2. Abre `Advanced settings` y habilita **Developer mode**
3. En `Settings` > `Connectors` > `Browse connectors`, haz clic en **Add a new connector**
4. Configura la URL: `http://localhost:8000/mcp`
### Claude Code
```bash
claude mcp add --transport http ecuador-datos http://localhost:8000/mcp
```
### Gemini CLI
Agrega a `~/.gemini/settings.json`:
```json
{
"mcpServers": {
"ecuador-datos": {
"httpUrl": "http://localhost:8000/mcp"
}
}
}
```
### Le Chat (Mistral)
1. Ve a `Intelligence` > `Connectors`
2. `Add connector` > `Custom MCP Connector`
3. Nombre: "Ecuador Datos" / URL: `http://localhost:8000/mcp`
### Windsurf
Agrega a `~/.codeium/windsurf/mcp_config.json`:
```json
{
"mcpServers": {
"ecuador-datos": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-remote", "http://localhost:8000/mcp"]
}
}
}
```
### HuggingChat
1. En el chat, haz clic en el ícono `+` > `MCP Servers` > `Manage MCP Servers`
2. `Add Server` con nombre "Ecuador Datos" y URL `http://localhost:8000/mcp`
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## Ejecutar localmente
### Con `uvx` (desde PyPI)
```bash
uvx ecuador-mcp --transport stdio
```
`search_ranking`/`get_financials` usan una base SQLite local de Supercías que
se construye sola en segundo plano cuando la primera consulta la necesita
(descarga ~356 MB, 5-10 min; esa consulta pide reintentar). Instalado desde PyPI se guarda en el directorio de datos del usuario
(`%LOCALAPPDATA%\ecuador-mcp` en Windows, `~/Library/Application Support/ecuador-mcp`
en macOS, `~/.local/share/ecuador-mcp` en Linux); `ECUADOR_MCP_DATA_DIR`
cambia la ubicación.
### Con Docker (recomendado)
La imagen arranca por stdio, como cualquier servidor MCP en Docker:
```bash
docker build -t ecuador-mcp https://github.com/DweskZ/EcuDataMCP.git
docker run -i --rm ecuador-mcp
```
Para el servidor HTTP, `docker compose` fija `MCP_TRANSPORT=http`:
```bash
git clone https://github.com/DweskZ/EcuDataMCP.git
cd EcuDataMCP
# Iniciar con configuración por defecto (puerto 8000)
docker compose up -d
# Con variables personalizadas
MCP_PORT=8007 LOG_LEVEL=DEBUG docker compose up -d
# Detener
docker compose down
```
### Instalación manual
Requiere Python 3.11+ y [uv](https://docs.astral.sh/uv/).
```bash
git clone https://github.com/DweskZ/EcuDataMCP.git
cd EcuDataMCP
# Instalar dependencias
uv sync
# Copiar variables de entorno
cp .env.example .env
# Iniciar el servidor
uv run main.py
```
**Variables de entorno:**
| Variable | Descripción | Default |
|----------|-------------|---------|
| `MCP_HOST` | Dirección de bind | `127.0.0.1` |
| `MCP_PORT` | Puerto del servidor | `8000` |
| `MCP_TRANSPORT` | Transporte: `http` o `stdio` | `http` |
| `LOG_LEVEL` | Nivel de log (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR) | `INFO` |
| `MCP_AUTH_TOKEN` | Token Bearer opcional para `/mcp` | vacío |
| `MCP_REQUIRE_AUTH` | Rechaza el arranque remoto sin token | `0` |
| `MCP_RATE_LIMIT_REQUESTS` / `MCP_RATE_LIMIT_WINDOW_SECONDS` | Cuota por cliente/IP | `120` / `60` |
| `MCP_SSL_CERTFILE` / `MCP_SSL_KEYFILE` | Certificado y clave para TLS directo | vacío |
| `ECUADOR_MCP_USAGE_LOG` | `1` guarda cada llamada (tool, resultado, duración; nunca argumentos) en `usage.jsonl` del directorio de datos; `scripts/usage_report.py` lo resume | vacío |
| `ECUADOR_MCP_DATA_DIR` | Dónde guardar la base de Supercías y los snapshots del BCE | `data/` en un clon; directorio de datos del usuario si se instaló desde PyPI |
Para ejecutar el transporte stdio localmente:
```bash
uv run python main.py --transport stdio
```
La referencia detallada de cada herramienta está en [docs/TOOLS.md](docs/TOOLS.md).
El contrato JSON para agentes de BCEData/IEM está en
[docs/RESPONSE_CONTRACT.md](docs/RESPONSE_CONTRACT.md).
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## Endpoints
| Endpoint | Descripción |
|----------|-------------|
| `POST /mcp` | Mensajes JSON-RPC (cliente → servidor) |
| `GET /health` | Health check: `{"status":"ok","uptime_since":"...","version":"..."}` |
| `GET /usage` | Llamadas, errores y latencia p50/p95 por tool desde el arranque |
Cuando `MCP_AUTH_TOKEN` está definido, `POST /mcp` requiere el encabezado
`Authorization: Bearer <token>`. Para un despliegue remoto usa también
`MCP_REQUIRE_AUTH=1`, HTTPS y un proxy con su propia cuota por IP. `/health` y
`/usage` permanecen sin autenticación (no exponen argumentos ni datos de usuarios).
Consulta [docs/DEPLOYMENT.md](docs/DEPLOYMENT.md) para el despliegue remoto.
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## Ejemplos de uso
### Buscar datos del SRI
> "¿Qué datos tiene el SRI sobre recaudación?"
El MCP buscará los datos públicos del SRI y te mostrará los resultados con títulos, descripciones y enlaces.
### Ver datos de salud
> "Muéstrame un preview de los datos de hospitales"
El MCP descargará el archivo compatible y te mostrará las primeras filas como una tabla formateada.
### Consultar trámites
> "¿Cuáles son los requisitos para obtener el RUC?"
El MCP buscará en el portal gob.ec y te dará los requisitos, procedimiento y costo.
### Explorar por categoría
> "¿Qué categorías de datos hay disponibles?"
El MCP listará las categorías temáticas disponibles.
---
## Arquitectura
```
Cliente MCP (Claude, ChatGPT, Cursor, etc.)
│
▼ POST /mcp
┌──────────────────────────────┐
│ MCPServer (main.py) │
├──────────────────────────────┤
│ tools/ │
│ ├── search_ecuador │ → CKAN + gob.ec (unificado)
│ ├── search_datasets │
│ ├── query_resource_data │ → CKAN DataStore
│ ├── preview_resource_data │ → CSV / JSON / XLS / XLSX
│ ├── get_category_info │ → helpers/ckan_client.py
│ ├── search_tramites │
│ ├── get_institucion_info │ → helpers/gobec_client.py
│ └── ... │
└──────────────────────────────┘
```
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## Licencia
MIT License - ver [LICENSE](LICENSE) para más detalles.
---
## Contribuir
Las contribuciones son bienvenidas. Consulta [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md)
para el proceso de colaboración.
TDQS
Scored across 90 tools
Most tools target distinct sources and descriptions explicitly cross-reference the next step, but several near-duplicates create real overlap: three CKAN entry points (search_ecuador, search_datasets, investigate_dataset) and multiple file/archive tools (search_archivos, list_archivo_secciones, get_archivo_seccion, download_resource, list_zip_contents). With 90 tools the sheer volume of similar search_*/get_* pairs makes misselection likely.
Names are overwhelmingly consistent snake_case with a verb-first prefix (search_, get_, list_, download_, query_, read_), making the pattern predictable. A few deviations in verb choice (lookup_ubicacion, investigate_dataset, detect_series_pattern) are minor and still readable.
90 tools is far beyond a comfortable agent-facing surface and exceeds the 50+ threshold; even accounting for the very broad multi-institution scope, this is unwieldy and error-prone. Many tools could be grouped or scoped by source family.
The search-to-get/list-to-download/preview lifecycle is covered for virtually every source across INEC, BCE, SRI, SERCOP, CEPALSTAT and more, with clear fallbacks when microdata or history is absent. Gaps are minor (some sources return links only, no OCR for scanned PDFs).