EIC · API + MCP

La Encuesta Intercensal del INEGI (2015 y 2025) como API pública y como servidor MCP para IAs.

Un ETL descarga los paquetes de datos abiertos directamente de INEGI y los normaliza en una base DuckDB. Sobre esa base corren una API REST de solo lectura y un servidor MCP para que asistentes como Claude, ChatGPT o Cursor consulten los datos.

🌐 Ya está en línea, úsalo sin montar nada

Es gratis y abierto, con límite de peticiones por IP. Si necesitas más volumen o quieres tu propia copia, móntalo tú mismo.

Related MCP server: emovi-mcp

⚡ Pruébalo

# Población 2025 de todas las entidades
curl "https://eic.datzin.com.mx/api/datasets/eic2025_localidades/datos?indicador=POBTOT&nivel=entidad"

# ¿Qué indicadores hay sobre desplazamiento forzado? (la búsqueda ignora acentos)
curl "https://eic.datzin.com.mx/api/datasets/eic2025_localidades/indicadores?q=desplazamiento"

# Busca una localidad y su clave geográfica
curl "https://eic.datzin.com.mx/api/datasets/eic2025_localidades/geografias?nivel=localidad&q=tijuana"

Cada estimación trae su precisión estadística:

{
  "cvegeo": "010000000",
  "nombre": "Aguascalientes",
  "nivel": "entidad",
  "indicador": "POBTOT",
  "indicador_nombre": "Población en viviendas particulares habitadas",
  "valor": 1534416.0,
  "error_estandar": 58302.68,
  "lim_inf": 1438496.15,
  "lim_sup": 1630335.85,
  "coef_var": 3.8,
  "nota": null
}

Rutas de la API

Todas son GET.

nivel acepta nacional, entidad, municipio, localidad, resto_localidades o distrito.

🤖 Conecta tu IA (MCP)

Usa la instancia pública https://eic.datzin.com.mx/mcp, o la URL de tu propia instancia si lo montas.

{
  "mcpServers": {
    "eic": {
      "url": "https://eic.datzin.com.mx/mcp"
    }
  }
}

{
  "servers": {
    "eic": {
      "type": "http",
      "url": "https://eic.datzin.com.mx/mcp"
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "eic": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://eic.datzin.com.mx/mcp"]
    }
  }
}

También puedes agregarlo sin JSON: en claude.ai o Claude Desktop, Configuración → Conectores → Agregar conector personalizado.

claude mcp add --transport http eic https://eic.datzin.com.mx/mcp

1. Activa el modo desarrollador en Configuración → Aplicaciones y conectores → Configuración avanzada.

2. Crea un conector con la URL https://eic.datzin.com.mx/mcp.

3. Elige autenticación: "Sin autenticación".

{
  "mcpServers": {
    "eic": {
      "command": "uv",
      "args": ["--directory", "/ruta/a/EIC-API-MCP", "run", "python", "-m", "eic.mcp_server"]
    }
  }
}

Tools

Todas las tools son de solo lectura. El servidor le indica al modelo cómo leer la precisión de cada estimación, para que no presente como sólidas cifras con muestra insuficiente.

Preguntas que puedes hacerle:

• ¿Qué municipio de Jalisco tiene mayor porcentaje de hogares desplazados por inseguridad?

• Compara los hogares afrodescendientes entre entidades en 2025.

• ¿Cuántos habitantes tiene Tijuana según la Intercensal 2025 y qué tan precisa es la estimación?

📊 Datos

Modelo

Usa formato largo: una fila por dataset, geografía e indicador. Así cualquier consulta funciona igual sin importar si el CSV original tenía 349 o 540 columnas.

erDiagram
    dataset   ||--o{ indicador  : tiene
    dataset   ||--o{ geografia  : tiene
    dataset   ||--o{ tema       : tiene
    tema      ||--o{ indicador  : agrupa
    geografia ||--o{ geografia  : "padre_cvegeo"
    geografia ||--o{ estimacion : "de"
    indicador ||--o{ estimacion : mide
    entidad   ||--o{ geografia  : cve_ent
    estimacion {
        varchar dataset_id
        varchar cvegeo
        varchar indicador
        double  valor
        double  error_estandar
        double  lim_inf
        double  lim_sup
        double  coef_var
        varchar nota
    }

El esquema completo está en src/eic/schema.sql. El ETL también exporta cada tabla a Parquet en data/parquet/, por si prefieres analizar los datos con pandas, polars o DuckDB directamente.

🧱 Arquitectura

flowchart LR
    INEGI[(inegi.org.mx<br/>datos abiertos)] -->|zip CSV| ETL[etl<br/>corre y termina]
    ETL -->|swap atómico| DB[(eic.duckdb<br/>volumen)]
    DB -->|solo lectura| API[api<br/>FastAPI]
    DB -->|solo lectura| MCP[mcp<br/>FastMCP]
    API --> NGINX[nginx<br/>rate limit + caché]
    MCP --> NGINX
    NGINX -->|127.0.0.1:8081| PROXY[tu proxy con TLS<br/>Caddy · nginx · Cloudflare Tunnel]
    PROXY --> U((usuarios e IAs))

🐳 Móntalo tú mismo

Solo necesitas Docker con Compose v2.

git clone https://github.com/zamax14/EIC-API-MCP.git
cd EIC-API-MCP
docker compose up -d --build

Al arrancar, compose levanta todo en este orden:

1. etl descarga los datos de INEGI, construye la base en un volumen y termina.

2. api y mcp arrancan solo si el ETL terminó bien, y abren la base en solo lectura.

3. nginx las expone en http://127.0.0.1:8081: la API en /api y el MCP en /mcp.

curl http://127.0.0.1:8081/api/datasets   # comprobar

Publicarlo con tu dominio

nginx solo escucha en 127.0.0.1. Para exponerlo pon delante un proxy con TLS que reenvíe todo tu dominio, o las rutas /api y /mcp, a http://127.0.0.1:8081. Por ejemplo:

Caddy (obtiene el certificado HTTPS solo):

eic.tudominio.com {
    reverse_proxy 127.0.0.1:8081
}

Cloudflare Tunnel: en el panel del túnel, agrega un public hostname con tipo de servicio HTTP y URL localhost:8081. Usa HTTP, no HTTPS: el TLS lo pone Cloudflare.

nginx toma la IP real del cliente de X-Forwarded-For, que mandan estos proxies, así que el límite se aplica a cada usuario y no al proxy.

Configuración

Las variables se definen en el entorno o en un archivo .env junto a compose.yaml.

Los límites contra abuso están en deploy/nginx.conf y en compose.yaml:

Si cambias deploy/nginx.conf, aplica la configuración con docker compose up -d --force-recreate nginx.

Actualizar los datos

docker compose run --rm etl

El ETL se salta las descargas que no cambiaron. La API y el MCP detectan la base nueva sin reiniciar. Para programarlo cada semana con cron:

0 4 * * 1  cd /ruta/a/EIC-API-MCP && docker compose run --rm etl >> /var/log/eic-etl.log 2>&1

🛠️ Desarrollo local

Requiere uv.

uv sync
uv run python -m eic.etl                    # descarga de INEGI y construye data/eic.duckdb (~5 s)
uv run uvicorn eic.api:app --reload         # API en http://localhost:8000/docs
uv run python -m eic.mcp_server             # MCP por stdio
uv run python tests/test_etl.py && uv run python tests/test_api.py && uv run python tests/test_mcp.py

python -m eic.etl --offline reconstruye la base con los zips que ya están en data/raw, sin descargar. EIC_DB cambia la ruta de la base.

Para agregar otro paquete de datos abiertos de INEGI, añade una entrada a SOURCES en src/eic/etl.py con su URL y su parser.

📄 Licencia, fuente y créditos

Código bajo licencia MIT.

Datos: INEGI, Encuesta Intercensal 2015 y 2025, usados conforme a los términos de libre uso de la información del INEGI. Este proyecto no está afiliado al INEGI. Si citas los datos, menciona a INEGI como fuente.