Recife Open Data MCP

Servidor MCP (Model Context Protocol) para consultar dados publicos abertos do Recife em linguagem natural. O servidor expoe ferramentas que permitem a qualquer cliente MCP explorar o schema de um banco DuckDB local e executar consultas SQL read-only sobre os datasets do municipio.

Arquitetura

O projeto tem tres camadas independentes:

┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│                  Clientes MCP                        │
│  (Claude Desktop, Cursor, qualquer cliente MCP)      │
└──────────────┬───────────────────────────────────────┘
               │ protocolo MCP (stdio ou HTTP/SSE)
┌──────────────▼───────────────────────────────────────┐
│            Servidor MCP (FastMCP)                     │
│                                                      │
│  Ferramentas:                                        │
│   list_tables · describe_table · search_schema       │
│   list_databases · create_sql · execute_sql          │
│                                                      │
│  Resources:                                          │
│   dicionarios de dados (JSON)                        │
│                                                      │
│  Guardrails:                                         │
│   somente SELECT/WITH/EXPLAIN · bloqueio de DDL/DML  │
└──────────────┬───────────────────────────────────────┘
               │
┌──────────────▼───────────────────────────────────────┐
│             DuckDB (banco embutido)                   │
│  ./data/recife.duckdb                                │
│                                                      │
│  Tabelas:                                            │
│   situacao_final_dos_alunos_por_periodo_letivo       │
│   registro_das_infracoes_de_transito_-_cttu          │
│   naufragios_do_recife                               │
└──────────────────────────────────────────────────────┘

Servidor MCP (server/)

O componente principal. Um servidor FastMCP que expoe ferramentas para explorar o schema do banco e consultar dados. Pode rodar via stdio (protocolo MCP nativo) ou HTTP/SSE (FastAPI). Toda consulta SQL e validada como read-only antes da execucao.

A geracao de SQL a partir de linguagem natural e feita pelo modelo Gemini 2.5 Flash via OpenRouter, com um prompt que forca a exploracao previa do schema e aplica regras de seguranca.

Cliente CLI (client.py)

Um agente interativo para testes que simula o fluxo de tool calling localmente:

1. Envia a pergunta do usuario ao Gemini 2.5 Flash via OpenRouter

2. O modelo responde com chamadas de ferramentas (tool_calls)

3. O cliente executa cada ferramenta chamando diretamente as funcoes Python do servidor (e.g. server.db.list_tables(), server.openrouter_client.generate_sql())

4. Os resultados sao enviados de volta ao modelo

5. O ciclo repete ate o modelo produzir uma resposta final (maximo 10 iteracoes)

Isso permite testar o fluxo completo de tool calling sem precisar de um cliente MCP externo.

Scripts

Datasets (datasets/)

CSVs originais obtidos do Portal de Dados Abertos do Recife, rastreados via Git LFS:

Avaliacao (eval_cases.json)

30 casos de teste (10 por dataset) que comparam o SQL gerado com queries de referencia. Tipos de comparacao: numerica, ranking e lista.

Pre-requisitos

• Python 3.12+

• Git LFS (brew install git-lfs && git lfs install)

• Chave do OpenRouter com acesso ao modelo google/gemini-2.5-flash

Configuracao rapida

# 1. Clone e baixe arquivos LFS
git clone https://github.com/<usuario>/recife-open-data-mcp.git
cd recife-open-data-mcp
git lfs pull

# 2. Crie o ambiente e instale dependencias
python3.12 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

# 3. Configure variaveis de ambiente
cp .env.example .env
# Edite .env e preencha OPENROUTER_API_KEY

Executando

Servidor MCP (stdio)

python -m server.main

Use esse modo para conectar clientes MCP como Claude Desktop ou Cursor.

Servidor HTTP

uvicorn server.http_server:app --reload --port 8000

Endpoints disponiveis em http://localhost:8000/mcp/v1/.

Cliente CLI interativo

python client.py interactive

Comandos internos:

• :tools -- lista ferramentas disponiveis

• :tables -- lista tabelas do banco

• :schemas -- lista schemas

• :describe <tabela> -- descreve colunas de uma tabela

• :search <termo> -- busca tabelas/colunas por termo

Ferramentas MCP

O servidor expoe ferramentas voltadas a duas necessidades: (i) exploracao incremental do schema e (ii) consulta de dados. A exploracao incremental evita enviar o schema completo na janela de contexto e prepara o prototipo para cenarios com multiplos bancos.

O racional completo das ferramentas e do system prompt esta em FERRAMENTAS_MCP.md.

Guardrails de SQL

• Somente SELECT, WITH e EXPLAIN sao permitidos

• Multiplos statements em uma unica query sao bloqueados

• DDL/DML (INSERT, UPDATE, DELETE, DROP, ALTER, TRUNCATE, CREATE, GRANT, REVOKE) sao bloqueados

System prompt

O prompt enviado ao Gemini 2.5 Flash (em server/openrouter_client.py) inclui instrucoes para:

• Forcar exploracao do schema: o modelo deve chamar list_tables e describe_table antes de gerar qualquer SQL, evitando colunas inventadas

• Consultar dicionarios de dados: via MCP resources, para entender o significado dos campos

• Usar somente nomes retornados pelas ferramentas: reforcar vinculo com o schema real

• Quoting obrigatorio: nomes com acentos, hifens e espacos devem ser sempre entre aspas duplas ("schema"."tabela"."coluna")

• Regras de filtragem: usar LIKE/regex para filtros categoricos, substr/EXTRACT para datas ISO, regexp_extract para datas em texto livre

• Exemplos few-shot: queries reais dos tres datasets para guiar formato e aliases

Dados e ingestao

Os CSVs sao mantidos como vieram do portal. A carga no DuckDB e feita por descritores JSON que definem tabela e schema. Detalhes em INGESTAO_DATASETS.md.

# Ingestao em lote
python -m scripts.ingest batch --input-dir datasets/situacao-final-estudantes
python -m scripts.ingest batch --input-dir datasets/registro-das-infracoes-de-transito
python -m scripts.ingest batch --input-dir datasets/naufragios-recife

Avaliacao

python -m scripts.run_eval --help
python -m scripts.run_eval

Executa os 30 casos de eval_cases.json e gera um relatorio Markdown em eval_runs/.

Cada caso:

1. Envia a pergunta ao modelo com as ferramentas disponiveis

2. O modelo explora o schema e gera SQL via tool calling

3. Executa o SQL gerado e o SQL de referencia

4. Compara os resultados (numerico, ranking ou lista)

Variaveis de ambiente

Documentacao complementar

Este projeto e o resultado de um Trabalho de Conclusao de Curso (TCC) do bacharelado em Sistemas de Informacao na Universidade Federal de Pernambuco (UFPE).

Resumo

Os dados abertos governamentais tem grande valor social, mas muitos cidadaos enfrentam barreiras tecnicas para acessa-los e explora-los. Este trabalho investiga a viabilidade tecnica de uma interface de consulta em linguagem natural para os dados publicos do Recife. Desenvolveu-se um prototipo funcional utilizando o protocolo Model Context Protocol (MCP) como camada de abstracao entre uma base de dados relacional local e um modelo de linguagem, responsavel por gerar consultas SQL a partir de perguntas em portugues. Realizou-se uma avaliacao exploratoria do prototipo com um conjunto de perguntas em linguagem natural aplicadas a tres conjuntos de dados reais do Recife (educacao, transito e naufragios). Os resultados indicam bom desempenho em consultas simples, enquanto consultas mais complexas revelaram desafios devido a qualidade dos dados e as variacoes de formato. Conclui-se que a solucao proposta e promissora para ampliar o acesso exploratorio de usuarios nao especialistas a dados publicos, embora sua eficacia dependa diretamente da qualidade e padronizacao das bases de dados.

Contribuindo

Veja CONTRIBUTING.md.