juscraper-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., "@juscraper-mcpBusque jurisprudência do TJSP sobre danos morais"
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.
juscraper-mcp
Servidor MCP público do juscraper: permite que Claude (e qualquer LLM com suporte a MCP) consulte jurisprudência, processos e comunicações de tribunais brasileiros — somente as funcionalidades que não exigem autenticação nem captcha.
Mantido pelo LabDados (FGV Direito SP). Transporte: streamable HTTP, stateless — roda em Azure Container Apps com scale-to-zero (a primeira chamada após idle tem cold start de alguns segundos).
Tools
Tool | O que faz | Cobertura |
| Catálogo de tribunais, capacidades e filtros | — |
| Jurisprudência de 2º grau (cjsg), com ementas | TJSP, TJRS, TJRJ, TJGO + 20 tribunais eSAJ |
| Sentenças de 1º grau (cjpg) | TJSP |
| Partes, movimentações e metadados (cpopg/cposg) | TJSP (1º e 2º grau), TRF3, TRF5 |
| Contagem de processos na API Pública do Datajud (CNJ) | todos os tribunais |
| Metadados de processos no Datajud | todos os tribunais |
| Comunicações processuais (DJE Nacional / Comunica CNJ) | todos os tribunais |
Fora do escopo: TJMG (exige resolução de captcha de imagem) e JusBR/PDPJ (exige autenticação gov.br).
Related MCP server: mcp-abogadoenquilmes
Conectando um cliente
A URL do endpoint é https://<fqdn-do-container-app>/mcp (após o deploy, o FQDN fica em
terraform output mcp_url; o padrão esperado é
https://juscraper-mcp.livelydesert-3e3e3dd8.brazilsouth.azurecontainerapps.io/mcp).
Claude Code:
claude mcp add --transport http juscraper https://<fqdn>/mcpclaude.ai / Claude Desktop: Settings → Connectors → Add custom connector → cole a URL.
Qualquer outro cliente MCP (Cursor, VS Code, etc.):
{
"mcpServers": {
"juscraper": {
"type": "http",
"url": "https://<fqdn>/mcp"
}
}
}Rodando localmente
uv sync
uv run uvicorn main:app --reload --port 8080
# ou: docker compose up --build
# smoke test (lista tools e chama listar_tribunais)
uv run python scripts/smoke_client.py
# com uma busca real no TJSP:
uv run python scripts/smoke_client.py http://localhost:8080/mcp --real
# testes e lint
uv run pytest
uv run ruff check . && uv run ruff format .Python é gerido exclusivamente por uv. O uv.lock não é commitado — é resolvido no build
da imagem (mesma convenção dos services do escritorio-servicos).
Limites e custo
O serviço é público e roda com orçamento de R$ 200/mês. Os guarda-corpos:
Infra:
min_replicas=0(custo zero em idle),max_replicas=20(bursts de sala de aula), 0.25 vCPU / 0.5 Gi por réplica. Budget alert (50/80/100% de R$ 200) por e-mail — é ele o teto de custo real; se os alertas dispararem, reduzamax_replicasou coloque autenticação.Servidor: rate limit por IP (
JUSMCP_RATE_LIMIT_MAX, padrão 30 req/60s), no máximoJUSMCP_MAX_CONCORRENCIAscrapes simultâneos (padrão 4), timeout de 200s por tool call.Por chamada: máximo de
JUSMCP_MAX_PAGINASpáginas (padrão 5),JUSMCP_MAX_PROCESSOSnúmeros CNJ (padrão 5),JUSMCP_MAX_LINHASlinhas retornadas (padrão 50) eJUSMCP_MAX_CHARS_CELULAcaracteres por campo de texto (padrão 6000).Tribunais: pausa fixa de
JUSMCP_SLEEP_TIME(padrão 1s) entre requisições, não configurável pelo cliente.
Se o uso estourar o orçamento, o plano é colocar autenticação por API key (a estrutura do escritorio-servicos já tem esse fluxo pronto).
Uso responsável: este serviço consulta sistemas públicos dos tribunais. Ele existe para apoiar pesquisa acadêmica em pequena escala. Para extrações em volume, use o pacote Python
juscraperna sua própria máquina.
Deploy
A infraestrutura reaproveita o resource group (resgroup), o Container Apps Environment
(labdados-env) e o ACR (labdadosdevacr) do escritorio-servicos — nenhum recurso de custo
fixo novo é criado.
Bootstrap (uma vez)
Federated credential para este repositório no app
labdados-gh-actions(o OIDC atual só cobre o repo do escritorio):az ad app federated-credential create \ --id bc024242-86a5-4ee8-b7a7-9d3b6000b623 \ --parameters '{ "name": "github-juscraper-mcp", "issuer": "https://token.actions.githubusercontent.com", "subject": "repo:lab-dados/juscraper-mcp:ref:refs/heads/main", "audiences": ["api://AzureADTokenExchange"] }'Secrets do repositório (mesmos valores do escritorio-servicos):
gh secret set AZURE_CLIENT_ID --body bc024242-86a5-4ee8-b7a7-9d3b6000b623 gh secret set AZURE_TENANT_ID --body 46efd7f6-ba21-4344-8e77-5c995e77a627 gh secret set AZURE_SUBSCRIPTION_ID --body 66e9297b-9531-4d75-a0e0-004b2f4f8ddePrimeira imagem (o Terraform precisa dela para criar o app):
az acr build --registry labdadosdevacr --image juscraper-mcp:latest .Terraform (state local, rodado da sua máquina):
cd infra terraform init terraform apply terraform output mcp_url
Dia a dia
Push na main (ou gh workflow run Deploy) builda a imagem no ACR, atualiza o Container App
e faz smoke test no /health. O Terraform ignora mudanças de imagem (ignore_changes), então
terraform apply não reverte deploys.
Arquitetura
cliente MCP (Claude, etc.)
│ streamable HTTP (stateless, JSON)
▼
Azure Container Apps juscraper-mcp (min=0, max=20, 0.25 vCPU)
│ RateLimitMiddleware (por IP) → FastMCP → tools
│ semáforo global + timeout + thread por tool call
▼
juscraper (requests) → eSAJ / Projudi / PJe / Datajud / Comunica CNJjuscraper_mcp/server.py— instância FastMCP, instruções para o modelo,/health.juscraper_mcp/tools.py— as 7 tools; toda chamada bloqueante roda em thread com semáforo.juscraper_mcp/registry.py— catálogo de tribunais e validação de capacidades.juscraper_mcp/serialize.py— DataFrame → JSON com truncamento (linhas e texto).juscraper_mcp/ratelimit.py— middleware ASGI de rate limit por IP.
This server cannot be installed
Maintenance
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Latest Blog Posts
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/lab-dados/juscraper-mcp'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server