cvm-mcp
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@cvm-mcpanalise a Petrobras"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
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 |
| Resolver nome/CNPJ/código CVM antes de qualquer análise |
| Pedido genérico ("analise a empresa X") — últimos 5 anos, indicadores padrão |
| Pedido customizado de período (outro intervalo de anos, individual vs consolidado) |
| 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.
Related MCP server: mcp-brasil
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_mcpConfigurando 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-mcpmacOS:
~/Library/Caches/cvm-mcpLinux:
~/.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 stdioEstrutura 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 toolsMaintenance
Resources
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