Dados B3 MCP Server

Dados B3 — MCP server (Brazilian stock market, auditable fundamentals)

Português abaixo

An MCP connector that gives your AI agent (Claude, ChatGPT, Cursor and others) access to fundamentals for Brazilian listed companies (B3) — banks and insurers included — from 2010 to today, with a fully published methodology: ROE, ROIC, margins, growth, net debt/EBITDA, point-in-time multiples (P/E, P/B, EV/EBITDA priced at the first trading session after the filing actually became public — no look-ahead, usable for backtests), dividends and dividend yield, ready-made scores (Piotroski F-Score and Graham) and a record of restated filings.

Sources: CVM open data (ODbL) and B3 (COTAHIST). Every figure carries the CVM account it came from, and nothing is published unless a suite of invariant tests passes — the balance sheet balances, the income statement reconciles, and a price never precedes the filing that justifies it.

Product and plans: https://dadosb3.com

Use 1 — remote (nothing to install, recommended)

Add this remote connector to your AI client:

https://dadosb3.com/mcp/

In Claude: Settings → Connectors → add custom connector → paste the URL.

Use 2 — local (stdio)

pip install -r requirements.txt
python server.py

{
  "mcpServers": {
    "dados-b3": {
      "command": "python",
      "args": ["server.py"],
      "env": { "DADOS_B3_API_KEY": "your_optional_key" }
    }
  }
}

Use 3 — Docker image (one command, no local Python)

docker run -i --rm -e DADOS_B3_API_KEY=your_optional_key ghcr.io/val7h/dados-b3-mcp:latest

{
  "mcpServers": {
    "dados-b3": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-i", "--rm", "ghcr.io/val7h/dados-b3-mcp:latest"]
    }
  }
}

The image is published on every push to main (.github/workflows/publicar-imagem.yml). It exists for two reasons: a one-command install path, and letting MCP directories actually run the server in order to evaluate it.

Tools

WEGE3 and the whole methodology are open, no key needed. For other companies, create a free key (200 queries/day, no card) or subscribe to Pro at https://dadosb3.com, and pass it in the chave_api argument or the DADOS_B3_API_KEY environment variable.

The company count is deliberately not written here: the universe grows whenever the CVM publishes, and a number frozen in a README ages without anyone noticing. Call saude for today's figure.

Banks and insurers

Financial institutions file under a different chart of accounts — there is no EBIT and no sales revenue. The connector classifies them by their actual chart of accounts and returns the indicators that mean something for them — ROE, margin, growth, P/E, P/B, dividends — and deliberately does not publish ROIC, EBITDA or EV/EBITDA for them, because those do not apply. Examples: Itaú, Bradesco, Banco do Brasil, BB Seguridade, IRB.

Why this one

A methodology published rather than described, invariant tests gating every release, multiples with no future information leaking in, and restatements kept on the record — when a company republishes a filing, both versions stay side by side. An honest comparison, including where competitors are better: https://dadosb3.com/comparativo

Licence

MIT (this connector). The underlying data is public (CVM/B3); the service adds standardisation, methodology and tests.

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Dados B3 — servidor MCP (bolsa brasileira, fundamentos auditáveis)

Conector MCP que dá ao seu agente de IA (Claude, ChatGPT, Cursor e outros) acesso a dados fundamentalistas das companhias abertas brasileiras (B3) — inclusive bancos e seguradoras —, de 2010 até hoje, com metodologia 100% pública: ROE, ROIC, margens, crescimento, dívida líquida/EBITDA, múltiplos ponto-no-tempo (P/L, P/VP, EV/EBITDA com o preço do 1º pregão após a publicação real do balanço — sem look-ahead, próprio para backtest), dividendos e dividend yield, scores prontos (Piotroski F-Score e Graham) e histórico de reapresentações de balanço.

Fonte: CVM (dados abertos, ODbL) e B3 (COTAHIST). Cada número carrega a conta CVM de origem; nada é publicado sem uma bateria de testes de invariantes passando (o balanço fecha, a DRE fecha, o preço nunca antecede a publicação).

Produto e planos: https://dadosb3.com

Uso 1 — remoto (nada para instalar, recomendado)

Adicione este conector remoto ao seu cliente de IA:

https://dadosb3.com/mcp/

No Claude: Configurações → Conectores → adicionar conector personalizado → cole a URL.

Uso 2 — local (stdio)

pip install -r requirements.txt
python server.py

Uso 3 — imagem Docker (um comando, sem Python local)

docker run -i --rm -e DADOS_B3_API_KEY=sua_chave_opcional ghcr.io/val7h/dados-b3-mcp:latest

A imagem é publicada a cada push na main. Ela existe por dois motivos: dar um caminho de instalação de um comando só, e permitir que diretórios de MCP rodem o servidor para avaliá-lo.

Ferramentas

A empresa WEGE3 e a metodologia são abertas para degustação, sem chave. Para as demais, crie uma chave grátis (200 consultas/dia, sem cartão) ou assine o Pro em https://dadosb3.com e passe a chave no argumento chave_api (ou na variável DADOS_B3_API_KEY).

A contagem de empresas não fica escrita aqui de propósito: o universo cresce quando a CVM publica, e um número congelado num README envelheceria sem ninguém ver. Para o número de hoje, chame saude.

Bancos e seguradoras

Instituições financeiras têm plano de contas próprio (não há EBIT nem receita de venda). O conector as classifica pelo plano de contas real e entrega os indicadores que fazem sentido — ROE, margem, crescimento, P/L, P/VP, dividendos — e não publica ROIC/EBITDA/EV-EBITDA para elas (não se aplicam). Ex.: Itaú, Bradesco, Banco do Brasil, BB Seguridade, IRB.

Por que este e não outro

Metodologia 100% pública, testes de invariantes antes de cada publicação, múltiplos sem vazamento de informação futura, e histórico de reapresentações registrado. Comparativo honesto, inclusive onde os concorrentes são melhores: https://dadosb3.com/comparativo

Licença

MIT (este conector). Os dados são públicos (CVM/B3); o serviço adiciona padronização, metodologia e testes.