Housing Intel vs Brazilian Central Bank (BCB) MCP
A side-by-side look at the Housing Intel and Brazilian Central Bank (BCB) MCP MCP servers: transport, auth, tools, quality signals, and the config to install either one in Claude, Cursor, Windsurf or VS Code.
Verdict: choose Housing Intel for real estate work as a local process; choose Brazilian Central Bank (BCB) MCP for finance & fintech as a local process. You can also run both side by side in one mcpServers block.
Which MCP server should you choose?
Choose Housing Intel when
- You need dedicated capabilities in the Real Estate domain.
- You prefer a local stdio subprocess transport.
- You want tools like
case_shiller_metro_compare, housing_market_snapshot, housing_property_report.
Choose Brazilian Central Bank (BCB) MCP when
- You need dedicated capabilities in the Finance & Fintech domain.
- You prefer a local stdio subprocess transport.
- Its auth model fits you: No auth required.
- You want tools like
bcb_serie_valores, bcb_serie_ultimos, bcb_serie_metadados.
Feature & specification comparison
Rows where the two servers differ are marked.
| Spec | ||
|---|---|---|
| Category | Real Estate | Finance & Fintech |
| Quality signal | 61/100 · Good | 86/100 · Excellent |
| Install command | Confirmed | Confirmed |
| Transport | Local subprocess (stdio) | Local subprocess (stdio) |
| Auth | Not declared | No auth required |
| Pricing | Not declared | Free |
| Required env vars | None listed | None listed |
| Verified owner | Community listing | Verified |
| GitHub stars | 1 | 10 |
| Directory activity | 1 views 0 installs 0 upvotes | 12 views 0 installs 1 upvotes |
| Tools | 10 | 17 |
| Full listing | View Housing Intel | View Brazilian Central Bank (BCB) MCP |
Tools & capabilities
Housing Intel tools 10
case_shiller_metro_compareCompare Case-Shiller home price indices across multiple US metros in one call (the 20-city composite). For each metro returns latest level, 3-month change, 12-month change, all-time peak, drawdown from peak, and a softening flag. Output also ranks metros softest → strongest. Use for "which metros are softening", "Case-Shiller for [list of cities]", "compare housing prices in X, Y, Z" queries — picks the right per-metro FRED series IDs (DNXRSA, PHXRSA, TPXRSA, etc.) so callers don't have to. Available metros: Atlanta, Boston, Charlotte, Chicago, Cleveland, Dallas, Denver, Detroit, Las Vegas, Los Angeles, Miami, Minneapolis, New York, Phoenix, Portland, San Diego, San Francisco, Seattle, Tampa, Washington DC. NOT A CURRENT-MARKET READ: Case-Shiller is monthly, published on a roughly two-month lag, and each value is a three-month moving average — so the newest observation is typically 90-120 days old and describes a trailing quarter. The `freshness` block states the exact age of the call you made.housing_market_snapshotGet national housing market overview: mortgage rates, housing starts, Case-Shiller index, unemployment, construction employment. Optionally add metro-level prices (e.g., "Denver", "Atlanta"). For comparing Case-Shiller across multiple metros use case_shiller_metro_compare instead. THE COMPONENTS DO NOT SHARE A DATE — they are weekly, monthly and quarterly official statistics, each published on its own lag, so one call can span months of vintages. `freshness` states the span in days and names the oldest component; read it before comparing components against each other.housing_property_reportAnalyze a property by address and zip code. Returns valuation estimate, sales history, tax assessment, and detailed characteristics.housing_rental_analysisEvaluate rental investment potential by address and zip code. Returns estimated rent, fair market rents, and CPI rent trends.housing_affordability_checkCheck housing affordability in a market. Returns mortgage rate, median price, monthly payment, required income, and HUD limits. Optionally specify metro (e.g., "Denver"). The inputs are official statistics on DIFFERENT cadences — a weekly mortgage rate against a quarterly median price — so the monthly payment is an illustrative ratio of published figures, not a live quote. `freshness` states the span and the age of each input.housing_employment_outlookAssess labor market health for housing demand. Returns employment, construction jobs, residential building employment, unemployment rate, and job openings. All BLS monthly releases; each series carries its own `observation_date` and `cadence` (JOLTS runs an extra month behind CES/LAUS), and `freshness` states the span. `snapshot_date` is the call date, not the data date.housing_signal_scanScan 45+ housing indicators for anomalies and reversals. Flags unusual moves across rates, starts, sales, prices, wages, unemployment, and rent. Each signal carries its own `observation_date` and `cadence` — series here span weekly (mortgage rate) to quarterly (median sales price), and Case-Shiller is additionally a 3-month moving average, so "turned negative" does not mean "this month" for every series. `freshness` states the full span and the oldest component.housing_mortgage_historyFreddie Mac Primary Mortgage Market Survey — the weekly US mortgage INTEREST rate (the annual percentage borrowers pay on a home loan, e.g. 6.5%), back to 1971. This is the borrowing cost paid by home buyers. Returns the latest snapshot, a time series for the requested window, and min/max/avg stats. Sourced from Freddie Mac directly (not FRED), ingested weekly by the Pipeworx data pipeline.housing_market_screenRank US metros for rental cash flow in ONE call — the "which markets are best for a landlord" view. Returns metros sorted by gross rent yield = (Zillow median monthly rent × 12) ÷ Zillow typical home value. No per-metro orchestration and no API key. Use for "best/worst rental markets", "highest-yield metros", "where does rent go furthest vs. home prices". Tune with direction (top = highest yield / best cash flow, bottom = lowest), limit, and optional home-value bounds. rent_as_of and home_value_as_of are two independent Zillow queries and can land on different months; `freshness` says whether they matched this call.housing_metro_demandDemand + rent-durability signals for a shortlist of US metros in ONE call — population & 5-year growth, renter share, median household income, and unemployment, straight from Census ACS. Deterministic by metro (CBSA-keyed) — NO FRED series-ID guessing. Pass `metros` ("City, ST", e.g. the top results from housing_market_screen). This is the Stage-2 "is the demand real?" filter on a yield shortlist — high yield in a shrinking metro is a trap. No API key needed. HIGHEST-LAG SOURCE IN THIS PACK: figures are a Census ACS 5-YEAR rolling average (currently 2018-2022, released Dec 2023) — for structural demand, not a current-quarter read. `freshness` states the exact age.
Brazilian Central Bank (BCB) MCP tools 17
bcb_serie_valoresConsulta o histórico de valores de UMA série temporal do BCB pelo código SGS, opcionalmente limitado por um intervalo de datas (dataInicial/dataFinal). Quando usar: para obter a série histórica completa ou uma janela de datas específica. Quando NÃO usar: para apenas os pontos mais recentes use bcb_serie_ultimos; para a variação percentual use bcb_variacao; para comparar várias séries use bcb_comparar; se não souber o código, descubra-o antes com bcb_buscar_serie ou bcb_series_populares. Retorna: objeto `serie` (codigo, nome, categoria, periodicidade), `totalRegistros`, `periodoInicial`, `periodoFinal` e `dados` (array de {data, valor}); quando não há dados, `totalRegistros` = 0 e uma `observacao` explicativa. Períodos longos: a API do BCB limita séries DIÁRIAS a 10 anos por consulta e recusa janela aberta (HTTP 406). Isso é tratado automaticamente — a janela é fatiada em requisições de até 3 anos e o resultado vem fundido e ordenado, com `chunking` na resposta dizendo quantas janelas foram usadas; se o período pedido estava aberto numa série diária, `janelaAplicada` diz qual janela foi usada e por quê. Harmonização: `frequencia` (mensal|trimestral|anual) reamostra a série antes de responder, com a convenção escolhida em `agregacao`; a resposta traz `harmonizacao` com `derived: true` e a nota do cálculo. O que cada número é: `data` é a data de referência na convenção do SGS — em série mensal, trimestral ou anual, o PRIMEIRO dia do período (01/03/2026 = março de 2026). Algumas séries já chegam ACUMULADAS da origem e só o nome diz isso: acumulado no ano (PIB 4381, 4386) e acumulado em 12 meses (13522, 4382, 5793) — o valor numa data é o acumulado até aquele período, então não some esses valores nem subtraia um do outro; para o valor de um mês, use a série mensal. Revisões: o valor é o que o SGS publica no instante da extração (`retrieved_at` na proveniência). O BCB revisa séries como PIB, IBC-Br, balanço de pagamentos e crédito, e o SGS não guarda a versão originalmente divulgada — um ponto passado pode mudar entre duas consultas, e este servidor não tem como devolver o número da primeira divulgação. Comportamento: consome a API pública SGS do Banco Central do Brasil — sem autenticação, chave de API ou cadastro, e sem limite de requisições divulgado (uso é best-effort). Em falha transitória ou timeout a chamada é repetida automaticamente (até 3 tentativas, backoff exponencial); persistindo o erro, retorna `isError: true` com mensagem em português (HTTP 404 = série inexistente ou sem dados no período solicitado). O resultado vem como JSON tanto em texto quanto em `structuredContent` (conforme o outputSchema); datas no formato dd/MM/yyyy e valores numéricos (ponto decimal).bcb_serie_ultimosObtém as últimas N observações de UMA série temporal do BCB (mais recentes primeiro a partir do fim da série). Quando usar: para ver os dados mais recentes sem precisar calcular datas (ex.: últimos 12 meses do IPCA). Quantidade entre 1 e 1000 (padrão 10). Quando NÃO usar: para um intervalo de datas ou o histórico completo use bcb_serie_valores. Retorna: objeto `serie`, `totalRegistros` e `dados` (array de {data, valor}); sem dados, `totalRegistros` = 0 com `observacao`. Acima de 20: o endpoint nativo do BCB rejeita N > 20 em qualquer periodicidade, então o servidor descobre a periodicidade da série e busca por janela de datas, devolvendo os N últimos pontos. O que cada número é: `data` é a data de referência na convenção do SGS — em série mensal, trimestral ou anual, o PRIMEIRO dia do período (01/03/2026 = março de 2026). Algumas séries já chegam ACUMULADAS da origem e só o nome diz isso: acumulado no ano (PIB 4381, 4386) e acumulado em 12 meses (13522, 4382, 5793) — o valor numa data é o acumulado até aquele período, então não some esses valores nem subtraia um do outro; para o valor de um mês, use a série mensal. Revisões: o valor é o que o SGS publica no instante da extração (`retrieved_at` na proveniência). O BCB revisa séries como PIB, IBC-Br, balanço de pagamentos e crédito, e o SGS não guarda a versão originalmente divulgada — um ponto passado pode mudar entre duas consultas, e este servidor não tem como devolver o número da primeira divulgação. Comportamento: consome a API pública SGS do Banco Central do Brasil — sem autenticação, chave de API ou cadastro, e sem limite de requisições divulgado (uso é best-effort). Em falha transitória ou timeout a chamada é repetida automaticamente (até 3 tentativas, backoff exponencial); persistindo o erro, retorna `isError: true` com mensagem em português (HTTP 404 = série inexistente ou sem dados no período solicitado). O resultado vem como JSON tanto em texto quanto em `structuredContent` (conforme o outputSchema); datas no formato dd/MM/yyyy e valores numéricos (ponto decimal).bcb_serie_metadadosObtém a descrição de UMA série do BCB (nome, periodicidade, categoria, fonte e último valor), sem trazer a série histórica. Quando usar: para confirmar o que uma série representa e com que frequência é publicada antes de consultar os dados. Quando NÃO usar: para os valores em si use bcb_serie_valores ou bcb_serie_ultimos. Retorna: codigo, nome, periodicidade, categoria, fonte, `ultimoValor` e URLs diretas da API (urlConsulta, urlUltimos10). Limite da fonte: a API do SGS NÃO publica endpoint de metadados por série — não há unidade de medida disponível. Nome e categoria vêm do catálogo curado do servidor (135 séries verificadas contra a origem) e, fora dele, a periodicidade é inferida do espaçamento das observações, sinalizada por `periodicidadeInferida`. Comportamento: consome a API pública SGS do Banco Central do Brasil — sem autenticação, chave de API ou cadastro, e sem limite de requisições divulgado (uso é best-effort). Em falha transitória ou timeout a chamada é repetida automaticamente (até 3 tentativas, backoff exponencial); persistindo o erro, retorna `isError: true` com mensagem em português (HTTP 404 = série inexistente ou sem dados no período solicitado). O resultado vem como JSON tanto em texto quanto em `structuredContent` (conforme o outputSchema); datas no formato dd/MM/yyyy e valores numéricos (ponto decimal).bcb_series_popularesLista o catálogo interno curado de 135 séries econômicas do BCB com seus códigos, agrupadas por categoria (Juros, Inflação, Câmbio, Atividade Econômica, Emprego, Fiscal, Setor Externo, Crédito, Agregados Monetários, Poupança); aceita filtro por categoria. Quando usar: para navegar/descobrir as séries disponíveis por tema. Quando NÃO usar: para busca por palavra-chave use bcb_buscar_serie; esta ferramenta não busca valores. Retorna: `totalSeries`, `categorias` (nº de categorias) e `series` — objeto agrupado por categoria quando sem filtro, ou array plano quando filtrado por categoria; cada item tem codigo, nome, categoria, periodicidade e `fonteNome`. Catálogo local: não faz chamada de rede. Procedência: `fonteNome` = 'portal' quando o nome é transcrito do dataset da série no Portal de Dados Abertos do BCB (82 séries, com `unidade`), e 'medido' quando a série não tem dataset lá — nesse caso o nome é herdado e o que foi verificado contra a origem é a periodicidade e a ordem de grandeza. Expectativas do Focus NÃO estão aqui: use bcb_focus_expectativas.bcb_buscar_serieBusca séries do BCB por palavra-chave (ou pelo código) em DUAS camadas: o catálogo curado local de 135 séries verificadas contra a origem, que vem primeiro e com `fonteNome` dizendo se o nome é transcrito do portal do BCB ou herdado, e o índice do Portal de Dados Abertos do BCB, com milhares de séries identificadas por código. Ignora acentos e maiúsculas ('inflacao' encontra 'Inflação'); vários termos são combinados com E ('ipca servicos'). Quando usar: para descobrir o código de uma série antes de consultar valores. Quando NÃO usar: para navegar tudo por categoria use bcb_series_populares; para valores use bcb_serie_valores. Retorna: `termo`, `totalEncontradas`, `series` (cada item com codigo, nome, origem — 'curado' ou 'indice' — e, no índice, `dataset` com a página do portal), `catalogo` (origem, obtidoEm, seriesIndexadas, cobertura) e, quando aplicável, `observacao`, `avisos`, `mensagem` e `sugestao`. Cobertura: o índice NÃO é o SGS inteiro, portanto não encontrar aqui não prova que a série não exista — o campo `catalogo.cobertura` diz isso explicitamente em toda resposta. Comportamento de rede: o índice é servido de cache com validade de 24 h e a renovação é feita pela primeira busca após o vencimento (uma requisição ao portal, ~1 s); as demais buscas não tocam a rede. Se o portal estiver fora, a busca degrada para o catálogo curado (ou para o último índice obtido) e sinaliza em `avisos`, sempre com a data de obtenção visível.bcb_indicadores_atuaisAtalho que retorna, em uma única chamada, o valor mais recente dos principais indicadores da economia brasileira: Selic (meta do Copom), IPCA mensal, IPCA acumulado 12 meses, dólar comercial de venda (série diária) e IBC-Br. Não recebe parâmetros. Quando usar: para um panorama econômico rápido. Quando NÃO usar: para qualquer outra série, para dados históricos ou para escolher o período use bcb_serie_ultimos ou bcb_serie_valores. Retorna: `consultadoEm` (timestamp ISO 8601) e `indicadores` (array com indicador, codigo, data, valor — ou `erro` no item). Resiliente: cada indicador é buscado de forma independente, então a falha de um não derruba os demais. Comportamento: consome a API pública SGS do Banco Central do Brasil — sem autenticação, chave de API ou cadastro, e sem limite de requisições divulgado (uso é best-effort). Em falha transitória ou timeout a chamada é repetida automaticamente (até 3 tentativas, backoff exponencial); persistindo o erro, retorna `isError: true` com mensagem em português (HTTP 404 = série inexistente ou sem dados no período solicitado). O resultado vem como JSON tanto em texto quanto em `structuredContent` (conforme o outputSchema); datas no formato dd/MM/yyyy e valores numéricos (ponto decimal).bcb_variacaoCalcula a variação percentual de UMA série no período, mais estatísticas descritivas. Para série de NÍVEL (dólar, Selic, dívida, produção) é a variação entre o primeiro e o último ponto; para série que JÁ É uma variação por período (IPCA 433, INPC 188, IGP-M 189 e demais índices de preço mensais do catálogo; Selic/CDI acumulados no mês 4390/4391; rentabilidade da poupança 25/195) é o ACUMULADO do período por encadeamento — "quanto o IPCA acumulou em 2024" ou "quanto a Selic rendeu em 2024" é esta tool. O campo `analise.metodo` diz qual das duas contas foi feita; código fora do catálogo curado é tratado como nível. Série de acumulado móvel (IPCA em 12 meses, 13522) é recusada com orientação — o valor publicado já é a resposta. O período pode ser definido por datas (dataInicial/dataFinal) OU pelos últimos N períodos (parâmetro `periodos`, que tem precedência e ignora as datas). Quando usar: para medir tendência/variação/acumulado de uma única série. Quando NÃO usar: para comparar várias séries use bcb_comparar; para os valores brutos use bcb_serie_valores. Requer ao menos 2 observações no período (senão retorna `isError`). Retorna: `serie`, `periodo` (dataInicial, dataFinal, totalPeriodos), `analise` (metodo, valorInicial, valorFinal, diferencaAbsoluta — nula quando encadeado —, variacaoPercentual, variacaoFormatada) e `estatisticas` (maximo, minimo, media, amplitude). Períodos longos são tratados automaticamente: janela diária acima de 10 anos é fatiada (a API do BCB responde 406) e `periodos` acima de 20 é atendido por janela de datas; `chunking` e `janelaAplicada` aparecem na resposta quando isso acontece. Comportamento: consome a API pública SGS do Banco Central do Brasil — sem autenticação, chave de API ou cadastro, e sem limite de requisições divulgado (uso é best-effort). Em falha transitória ou timeout a chamada é repetida automaticamente (até 3 tentativas, backoff exponencial); persistindo o erro, retorna `isError: true` com mensagem em português (HTTP 404 = série inexistente ou sem dados no período solicitado). O resultado vem como JSON tanto em texto quanto em `structuredContent` (conforme o outputSchema); datas no formato dd/MM/yyyy e valores numéricos (ponto decimal).bcb_compararCompara de 2 a 5 séries temporais no MESMO período (dataInicial e dataFinal obrigatórias), calculando a variação percentual de cada uma e ordenando-as num ranking (maior para menor variação). Série de nível entra pela variação entre as pontas; série que já é variação por período (IPCA, INPC, IGP-M mensais do catálogo; Selic/CDI acumulados no mês; poupança) entra pelo ACUMULADO encadeado do período — cada item diz em `metodo` qual conta foi feita, então "qual índice de preço subiu mais em 2024" é esta tool. Quando usar: para comparar/correlacionar a evolução de vários indicadores lado a lado. Quando NÃO usar: para uma única série use bcb_variacao. Retorna: `periodo`, `totalSeries`, `seriesComDados`, `seriesComErro`, `ranking` (cada item com posicao, codigo, nome, metodo, valorInicial, valorFinal, variacaoPercentual, maximo, minimo, media) e `erros`. Resiliente: séries sem dados no período, e séries de acumulado móvel (IPCA em 12 meses), são isoladas em `erros` sem invalidar a comparação. Periodicidades diferentes: comparar uma série diária com uma mensal alinha pontos que não são comparáveis, e a resposta avisa isso em `aviso`; informe `frequencia` (mensal|trimestral|anual) para harmonizar todas na mesma grade antes de comparar, escolhendo a convenção em `agregacao`. Janelas longas em séries diárias são fatiadas automaticamente (limite de 10 anos da API do BCB). Comportamento: consome a API pública SGS do Banco Central do Brasil — sem autenticação, chave de API ou cadastro, e sem limite de requisições divulgado (uso é best-effort). Em falha transitória ou timeout a chamada é repetida automaticamente (até 3 tentativas, backoff exponencial); persistindo o erro, retorna `isError: true` com mensagem em português (HTTP 404 = série inexistente ou sem dados no período solicitado). O resultado vem como JSON tanto em texto quanto em `structuredContent` (conforme o outputSchema); datas no formato dd/MM/yyyy e valores numéricos (ponto decimal).bcb_correlacaoCalcula a correlação estatística entre 2 a 5 séries temporais do BCB no MESMO período (dataInicial e dataFinal obrigatórias), par a par. Quando usar: para medir se dois indicadores se movem juntos (ex.: dólar e Selic, IPCA e IGP-M). Quando NÃO usar: para comparar a variação de cada série lado a lado use bcb_comparar; para uma série só use bcb_variacao. Métodos: `pearson` (padrão) mede relação LINEAR entre os valores; `spearman` mede relação MONÓTONA entre os postos e é o adequado quando a relação não é reta ou quando uma série fica parada em platôs (taxa de juros entre reuniões do Copom). Base: `nivel` (padrão) correlaciona os valores; `variacao` correlaciona a mudança percentual de um ponto para o outro — prefira `variacao` quando as duas séries têm tendência (preço, índice, estoque), porque o nível de duas séries crescentes tem correlação alta só porque ambas crescem com o tempo. Retorna: `periodo`, `metodo`, `base`, `series`, `alinhamento` (datas cruzadas, completas e parciais), `pares` (cada um com codigoA/codigoB, `coeficiente` entre -1 e 1, `n`, `descartados` e `interpretacao` em prosa), `erros` e `derivacao`. Coeficiente que não pode ser calculado vem `null` com `motivo` — nunca 0, que significaria ausência medida de relação. Periodicidades diferentes são RECUSADAS, não avisadas: cruzar uma série diária com uma mensal por data casa só as datas coincidentes (cerca de 7 por ano) e produziria um coeficiente sobre esse punhado; informe `frequencia` para harmonizar todas na mesma grade antes de correlacionar. Correlação não estabelece causalidade. Comportamento: consome a API pública SGS do Banco Central do Brasil — sem autenticação, chave de API ou cadastro, e sem limite de requisições divulgado (uso é best-effort). Em falha transitória ou timeout a chamada é repetida automaticamente (até 3 tentativas, backoff exponencial); persistindo o erro, retorna `isError: true` com mensagem em português (HTTP 404 = série inexistente ou sem dados no período solicitado). O resultado vem como JSON tanto em texto quanto em `structuredContent` (conforme o outputSchema); datas no formato dd/MM/yyyy e valores numéricos (ponto decimal).bcb_deflacionarConverte uma série NOMINAL do BCB em valores REAIS (moeda constante), descontando a inflação do período — a diferença entre 'o salário mínimo subiu 46% desde 2020' e 'o salário mínimo subiu 5% em poder de compra'. Quando usar: sempre que valores em reais de épocas diferentes forem comparados. Quando NÃO usar: para séries que já são percentuais, índices ou taxas (deflacionar uma taxa de juros não significa nada); para a série nominal crua use bcb_serie_valores. Índice: `ipca` (padrão), `inpc` ou `igpm`. Base: `mesBase` no formato yyyy-MM define em reais de que mês os valores são expressos; sem ele, usa o último mês publicado do índice ('em reais de hoje'). Retorna: `serie`, `deflator` (índice, código, cobertura), `base`, `periodo`, `dados` (cada ponto com valorNominal, `valorReal` e `fator`), `variacao` (a percentual nominal ao lado da real no mesmo período), `derivacao` e `avisos`. Limite da fonte: o SGS não publica número-índice, então o índice é reconstruído compondo as variações mensais — reconstrução conferida contra a própria fonte (diferença máxima de 0,0052 ponto percentual contra o acumulado oficial em 12 meses). Observação fora da cobertura do índice recebe `valorReal: null`, nunca um valor inventado; como o índice sai com defasagem, o mês corrente costuma cair nesse caso. Comportamento: consome a API pública SGS do Banco Central do Brasil — sem autenticação, chave de API ou cadastro, e sem limite de requisições divulgado (uso é best-effort). Em falha transitória ou timeout a chamada é repetida automaticamente (até 3 tentativas, backoff exponencial); persistindo o erro, retorna `isError: true` com mensagem em português (HTTP 404 = série inexistente ou sem dados no período solicitado). O resultado vem como JSON tanto em texto quanto em `structuredContent` (conforme o outputSchema); datas no formato dd/MM/yyyy e valores numéricos (ponto decimal).bcb_focus_expectativasConsulta as expectativas de mercado do boletim Focus para UM indicador, com o horizonte como parâmetro: mensal, trimestral, anual, inflação nos próximos 12 meses e nos próximos 24 meses. Devolve média, mediana, desvio padrão, mínimo, máximo e número de respondentes por data de coleta. Quando usar: para expectativa de IPCA, IGP-M, PIB, câmbio e afins em um mês, trimestre ou ano específico, ou para a inflação rolante. Quando NÃO usar: para expectativa de Selic por reunião do Copom use bcb_focus_selic; para o valor REALIZADO (não esperado) use bcb_serie_valores. Regras do contrato: `referencia` é obrigatória nos horizontes de calendário (mensal, trimestral, anual) e recusada nos rolantes; `suavizada` só vale nos rolantes; `top5: true` traz as expectativas das cinco instituições mais assertivas e existe nos cinco horizontes. Se não souber o texto exato do indicador ou da referência, chame bcb_focus_referencias primeiro — o conjunto de indicadores MUDA por horizonte, e pedir um indicador no horizonte em que a fonte não o publica é a causa mais comum de resposta vazia. Retorna: `indicador`, `horizonte`, `base` (consenso|top5), `filtro` (referencia, dataInicial, dataFinal, janelaPadrao, suavizada), `totalRegistros`, `expectativas` (array normalizado), `urlConsulta`, `consultadoEm` e, quando aplicável, `observacao`. Sem datas, a janela padrão é de 30 dias. Fonte: Expectativas de Mercado (Focus) do Banco Central do Brasil, via Olinda OData. O Focus é vintage por construção: `coletadoEm` é a data da coleta e `referencia` é o alvo da expectativa — a mesma referência aparece em muitas coletas, e é isso que permite ver a expectativa mudar no tempo. A contagem é feita do nosso lado porque a fonte ignora `$count`; e o filtro é obrigatório por construção porque consulta sem filtro não completa na origem. Microdados por instituição NÃO são expostos: a fonte desativou esse recurso por risco de quebra de confidencialidade.bcb_focus_selicConsulta as expectativas de mercado do Focus para a taxa Selic, organizadas pela REUNIÃO do Copom (formato R1/2026 = 1ª reunião de 2026). Devolve média, mediana, desvio padrão, mínimo, máximo e número de respondentes por data de coleta. Quando usar: para 'o que o mercado espera da Selic na próxima reunião' ou a trajetória esperada de juros. Quando NÃO usar: para expectativa de Selic média de um ano civil use bcb_focus_expectativas com horizonte anual; para a Selic REALIZADA use bcb_serie_valores (códigos 432, 1178, 4390). É separada de bcb_focus_expectativas porque o eixo temporal é a reunião do Copom, não o calendário. Retorna: `base` (consenso|top5), `filtro`, `totalRegistros`, `expectativas` (com `referencia` = reunião), `urlConsulta`, `consultadoEm` e `observacaoEixo`. Sem datas, a janela padrão é de 30 dias. Fonte: Expectativas de Mercado (Focus) do Banco Central do Brasil, via Olinda OData. O Focus é vintage por construção: `coletadoEm` é a data da coleta e `referencia` é o alvo da expectativa — a mesma referência aparece em muitas coletas, e é isso que permite ver a expectativa mudar no tempo. A contagem é feita do nosso lado porque a fonte ignora `$count`; e o filtro é obrigatório por construção porque consulta sem filtro não completa na origem. Microdados por instituição NÃO são expostos: a fonte desativou esse recurso por risco de quebra de confidencialidade.- +5 more on the listing page
Ready-to-paste client configs
Paste either block (or both) into your client config, e.g. claude_desktop_config.json or ~/.cursor/mcp.json. We only show a config when the install command is confirmed.
Housing Intel
{
"mcpServers": {
"housing-intel": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@pipeworx/mcp-housing-intel"
]
}
}
}
Brazilian Central Bank (BCB) MCP
{
"mcpServers": {
"sidneybissoli-bcb-br-mcp": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"bcb-br-mcp"
]
}
}
}
Frequently asked questions
Housing Intel is categorized under Real Estate and uses a local stdio subprocess. Brazilian Central Bank (BCB) MCP belongs to Finance & Fintech and uses a local stdio subprocess. Pick Housing Intel for real estate work and Brazilian Central Bank (BCB) MCP for finance & fintech.
Copy the mcpServers block from the config section on this page into your client's config (for example claude_desktop_config.json or ~/.cursor/mcp.json), then fully restart the client.
Housing Intel has no declared pricing — check the project's own site. Brazilian Central Bank (BCB) MCP is listed as free. Auth: no auth required. If a server needs environment variables such as API keys, define them under the env key in your client's MCP config.
Yes. MCP clients support multiple servers: add housing-intel and sidneybissoli-bcb-br-mcp as separate keys in the same mcpServers object, and your assistant will call tools from either one.
On AllMCPs, Housing Intel has a quality signal of 61/100 (Good) with 1 views, 0 installs and 1 GitHub stars. Brazilian Central Bank (BCB) MCP has 86/100 (Excellent) with 12 views, 0 installs and 10 GitHub stars.