Skip to main content
Glama
jmendozapuche

latam-fintech-synthetic-data

latam-synth

Безопасные с точки зрения приватности синтетические финансовые данные для латиноамериканских финтех-приложений — доступны через Python, CLI, REST, Apify Actor и Model Context Protocol (MCP) для ИИ-агентов.

Генератор синтетических данных о поведении финансовых сбережений, калиброванный по статистическим распределениям 506 311 реальных записей приложения сбережений LatAm (2015–2024): 305 808 транзакций, 108 570 сберегательных целей и 91 933 пользователя из Мексики, Колумбии, Аргентины, Перу, Чили и других стран.

Результат на 100% синтетический: ни одна запись не происходит от реального пользователя, только от агрегированных распределений. Без PII и без риска реидентификации.


Model Context Protocol (MCP)

LatAm Synth доступен ИИ-агентам как MCP-инструмент через два независимых пути:

  • Удалённо (хостинг): Apify MCP Server предоставляет Actor active_yardstick/latam-synth как вызываемый MCP-инструмент через Streamable HTTP. Ничего устанавливать не нужно.

  • Локально (stdio): latam-synth-mcp, поставляемый в этом репозитории, запускает генератор в собственном процессе без обращения к Apify. Для локальных MCP-клиентов и проверок каталога в контейнерах.

Оба пути возвращают одни и те же таблицы с одинаковой ссылочной целостностью, поскольку оба являются тонкими адаптерами поверх одного и того же SyntheticGenerator.

Детали MCP

  • Возможность MCP: Tools

  • Транспорт: Streamable HTTP (удалённо) / stdio (локально)

  • Хостируемый MCP-сервер: Apify MCP Server

  • Локальный MCP-сервер: latam-synth-mcp (extra [mcp], SDK mcp>=2,<3)

  • Actor, доступный как инструмент: active_yardstick/latam-synth

  • Аутентификация: Apify OAuth или Bearer token

  • Официальное имя в MCP Registry: io.github.jmendozapuche/latam-fintech-synthetic-data

  • Метаданные реестра: server.json

  • Apify Actor: https://apify.com/active_yardstick/latam-synth

Конечная точка MCP

https://mcp.apify.com?tools=active_yardstick/latam-synth

Параметр tools ограничивает Apify MCP Server только Actor LatAm Synth, делая его напрямую обнаруживаемым и вызываемым совместимыми ИИ-агентами.

Пример конфигурации MCP — OAuth

{
  "mcpServers": {
    "latam-synth": {
      "url": "https://mcp.apify.com?tools=active_yardstick/latam-synth"
    }
  }
}

При первом подключении совместимый MCP-клиент может открыть поток OAuth Apify, чтобы пользователь мог авторизовать доступ, не помещая API-токен напрямую в конфигурацию.

Пример конфигурации MCP — Bearer token

{
  "mcpServers": {
    "latam-synth": {
      "url": "https://mcp.apify.com?tools=active_yardstick/latam-synth",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer <APIFY_TOKEN>"
      }
    }
  }
}

Замените <APIFY_TOKEN> на API-токен Apify.

Что ИИ-агенты могут делать с LatAm Synth

MCP-совместимый агент может вызывать LatAm Synth для генерации:

  • синтетических финансовых пользователей

  • связанных сберегательных целей

  • транзакций пополнения и снятия

  • латиноамериканских наборов данных с фильтром по странам

  • воспроизводимых наборов данных с использованием случайного зерна

  • реалистичных тестовых данных fintech без раскрытия персональной информации

Типичные сценарии использования агента включают:

  • оценку финансовых ИИ-агентов

  • создание тестовых фикстур по требованию

  • создание синтетических наборов данных для демо и POC

  • тестирование рекомендательных или сберегательных ассистентов

  • запуск экспериментов с ML и пайплайнами данных

LatAm Synth в настоящее время предоставляет свою функциональность через MCP Tools. Сейчас он не предоставляет MCP Resources или Prompts.

Как реализован MCP

Удалённый путь не требует MCP-транспортного сервера внутри этого репозитория: его хостирует Apify. Локальный путь включает такой сервер (src/latam_synth/mcp_server.py) для клиентов, которые предпочитают запускать генератор самостоятельно — без токена, без сети, без затрат на каждый запуск.

Архитектура такова:

MCP-compatible AI client
        |
        |  Streamable HTTP
        v
Apify MCP Server
        |
        |  exposes Actor as MCP Tool
        v
active_yardstick/latam-synth
        |
        v
Synthetic users + goals + transactions

Apify предоставляет хостируемый MCP-сервер и уровень аутентификации. Actor LatAm Synth обеспечивает исполняемую функциональность инструмента и структурированный ввод/вывод.

Локальный MCP-сервер (stdio)

pip install -e ".[mcp]"
latam-synth-mcp                    # entry point
python -m latam_synth.mcp_server   # equivalent

Конфигурация для локального MCP-клиента (Claude Desktop / Claude Code):

{
  "mcpServers": {
    "latam-synth": {
      "command": "latam-synth-mcp"
    }
  }
}

Доступные инструменты:

Инструмент

Что делает

generate_latam_financial_data

Генерирует пользователей + цели + транзакции. Аргументы: users (1-200), seed, countries, start_date, end_date.

describe_latam_synth_dataset

Возвращает схему, категории целей, доступные страны и политику конфиденциальности. Без аргументов.

Оба инструмента аннотированы как read_only и idempotent: ничего не записывается, и одно и то же зерно возвращает один и тот же набор данных. Ограничение в 200 пользователей на вызов сохраняет ответы достаточно малыми для контекста агента — для больших объёмов используйте CLI или Actor.

Детали развёртывания, Docker-образ и конфигурация Glama: docs/mcp_local.md.


Related MCP server: LiveDataLink

Для чего это нужно

  • Тестирование и QA в финтехе: реалистичные фикстуры для платёжных пайплайнов, бюджетных приложений и механизмов целей.

  • Демо и POC: дашборды с правдоподобными данными LatAm, которые можно публично показывать.

  • Обучение ML: стартовые данные для моделей оттока, рекомендаций и сегментации с реальными паттернами, такими как сезонность, уровень отказов и категории целей.

  • ИИ-агенты: генерация синтетических финансовых наборов данных по требованию через MCP.

  • Образование: неограниченные наборы данных для курсов по data science с реальной бизнес-логикой.


Быстрое использование

CLI

pip install -e .
latam-synth generate --users 5000 --seed 42 --format csv --out ./output

Только Мексика и Колумбия, формат parquet:

latam-synth generate --users 10000 --countries Mexico Colombia --format parquet

Python

from latam_synth import SyntheticGenerator, GeneratorConfig

data = SyntheticGenerator(
    GeneratorConfig(n_users=1000, seed=42)
).generate()

data["transactions"].head()

Что делает этот генератор достоверным

Калибровка была проверена на реальных данных. См.:

docs/validation_report.txt

Генератор включает:

  • логнормальные распределения сумм по типу транзакции

  • реальную месячную сезонность

  • январский пик после новогодних обещаний и декабрьский спад

  • 8 категорий целей с собственными суммами и горизонтами

  • наблюдаемые показатели достижения и отказа

  • 73.8% просроченных целей

  • эффект uplift от совместных целей

  • коррелированные пользовательские скоринг-баллы

  • гауссову копулу с ρ=0.89 для связи дисциплины и достижения

  • согласованные временные траектории по каждой цели

  • ссылочную целостность между пользователями, целями и транзакциями


Apify Actor

LatAm Synth также доступен как хостируемый Apify Actor:

active_yardstick/latam-synth

Страница Actor:

https://apify.com/active_yardstick/latam-synth

Actor можно вызывать напрямую из Apify, через Apify API или предоставлять ИИ-клиентам через Apify MCP Server.

Пример ввода:

{
  "users": 1000,
  "seed": 42,
  "countries": ["Mexico", "Colombia"],
  "format": "csv",
  "push_to_dataset": true,
  "start_date": "2023-01-01",
  "end_date": "2024-12-31"
}

Параметр seed делает генерацию воспроизводимой. Одно и то же зерно и конфигурация дают один и тот же синтетический результат.


Где найти результат (Apify)

Каждый запуск записывает результат в два места.

Key-value store — все три таблицы

  1. Откройте запуск в Apify Console и нажмите вкладку Storage.

  2. Нажмите Key-value store.

  3. Скачайте созданные файлы:

    • users.csv — одна строка на каждого синтетического пользователя

    • goals.csv — сберегательные цели, связанные с пользователями

    • transactions.csv — транзакции пополнения/снятия, связанные с целями

    • OUTPUT — присутствует всегда; JSON-сводка запуска, включая параметры, количество строк и ключи для скачивания

    • если выбран format: json, OUTPUT_DATA содержит все три таблицы в одном JSON-файле вместо трёх CSV-файлов

  4. Нажмите значок загрузки рядом с каждым ключом, чтобы сохранить файл.

Dataset — транзакции

По умолчанию (push_to_dataset: true) все транзакции также помещаются в Dataset запуска.

Это позволяет вам:

  • экспортировать в JSON, CSV или Excel прямо из вкладки Dataset

  • подключать встроенные интеграции Apify к выходным данным Dataset

  • потреблять транзакции программно

Чтобы отключить это для очень больших запусков, где нужны только файлы key-value store, установите:

{
  "push_to_dataset": false
}

Журнал запуска выводит точные имена файлов и количество строк в конце выполнения.


Локальный REST API

Установите зависимости API:

pip install -e ".[api]"
uvicorn latam_synth.api:app --port 8000

Сгенерируйте JSON с тремя таблицами:

curl -s -X POST http://localhost:8000/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"users": 100, "seed": 42, "countries": ["Mexico", "Colombia"]}' | jq .meta

Пример ответа с метаданными:

{
  "users": 100,
  "goals": 121,
  "transactions": 453
}

Скачайте CSV с транзакциями напрямую:

curl -s -X POST http://localhost:8000/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Accept: text/csv" \
  -d '{"users": 500, "seed": 7}' \
  -o transactions.csv

Проверка работоспособности:

curl http://localhost:8000/health
{
  "status": "ok",
  "version": "0.2.0"
}

Ограничения локального REST API:

  • Ограничение скорости: 10 запросов/мин на IP

  • Максимум: 50 000 пользователей на запрос


Конфиденциальность

Сгенерированные наборы данных предназначены для разработки, тестирования, демо, экспериментов и образования и не требуют реальных PII из продакшена.

Ключевые свойства:

  • 100% синтетические записи

  • ни одна строка не скопирована у реального пользователя

  • имена, email, ID и другие прямые PII не воспроизводятся из калибровочного набора данных

  • генерация основана на агрегированных статистических распределениях

  • синтетические таблицы сохраняют реалистичные взаимосвязи между пользователями, целями и транзакциями


Разработка

pip install -e ".[dev]"
pytest

Метаданные MCP registry

Этот репозиторий включает server.json для обнаружения в MCP registry.

Текущий идентификатор сервера:

io.github.jmendozapuche/latam-fintech-synthetic-data

Зарегистрированная удалённая конечная точка MCP:

https://mcp.apify.com?tools=active_yardstick/latam-synth

История изменений

v0.2

  • смесь логнормальных распределений (KS=0.032)

  • привязка к круглым значениям (69.5% на сетке)

  • согласованные временные траектории по каждой цели

  • 100% транзакций в окне [created_at, deadline]

  • FastAPI API

  • Apify Actor

  • предоставление MCP через хостируемый Apify MCP Server

F
license - not found
A
quality
B
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Related MCP Servers

  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Hosted MCP endpoint that returns realistic fake data for prototyping agents. Paste one URL into Claude Code, Cursor, or Claude Desktop — 12 pre-built tools covering users, products, orders, events, email, and knowledge base search. No signup, no config, no auth. Built for developers who want to prototype agent workflows before wiring up a real backend.
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    A
    maintenance
    62 real-time data tools for AI agents via MCP. Finance, crypto, FMCSA, sanctions, courts, weather, vehicles, cybersecurity. One bearer token, one bill. Free tier available.
    MIT
  • F
    license
    A
    quality
    B
    maintenance
    MCP server providing verified Latin American data via x402 micropayments. 4 MCP tools: vera_rates (central bank rates CO/MX/BR/CL/PE), vera_sanctions (OFAC+SARLAFT+CNBV+COAF+UAF screening, EU AI Act Art.13), vera_entity (RUES/CNPJ/RFC enrichment), vera_context (AI market intelligence). $0.02–$0.10 USDC per call.
    4
  • F
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    Enables AI agents to manage personal finances for Brazilian users through MCP tools, including categorizing transactions, reconciling debts, checking cash-flow projections, and adjusting budgets, with integration to Open Finance Brasil via Pluggy.

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • Hosted MCP endpoint with realistic fake data for prototyping agents. 12 tools, no setup.

  • Brazilian Open Finance MCP — 30+ banks (Itaú, Nubank, etc.) to Claude/Cursor. Read-only.

  • Connect your Mercado Pago account to AI via Brazil's Open Finance: balances, statements, cards, inve

View all MCP Connectors

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/jmendozapuche/latam-synth'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server