uis-mcp-server — servidor MCP provenance-first do UNESCO UIS

Servidor MCP (Streamable HTTP) para o UNESCO UIS (Instituto de Estatística da UNESCO — educação, ciência/P&D, cultura e comunicação), hospedado em Cloudflare Workers. Fase 2 do projeto ilostat (C:\dev\mcp\ilostat\roadmap.md; medições da Data API em ilostat/docs/06). O ILOSTAT vive no servidor irmão ilo-mcp-server (decisão do decisor, 07/08/2026: um servidor por fonte — segregação estrutural CC BY / CC BY-SA e convenção de naming do mcp-builder; tools com prefixo de serviço uis_).

Produção: https://uis.sidneybissoli.com (endpoint MCP em /mcp; padrão de URLs do portfólio). O hostname uis-mcp-server.sidneybissoli.workers.dev permanece servido como secundário. O mesmo servidor também roda localmente por stdio (pacote uis-mcp-server no npm — ver Rodar localmente).

Tools

Toda resposta carrega o bloco de proveniência v1.0 (@sbissoli/mcp-provenance, modos concise/detailed via parâmetro provenance_mode) nos três canais do contrato: structuredContent, _meta namespaced (com.sidneybissoli.uis/*) e rodapé de texto. Em search/fetch o canal de texto é o JSON do contrato Deep Research (sem rodapé); a proveniência viaja em structuredContent e _meta.

Pergunte com as suas palavras, não com as da UNESCO

A UIS escreve em inglês britânico e estatístico, e o catálogo é casado por substring contra o NOME do indicador — então a palavra de todo dia, ou a grafia americana, devolvia zero, calado. Medido nos 5.063 indicadores do catálogo oficial em 16/09/2026 e consertado na 0.3.0: a busca expande o termo para as grafias da fonte (OR dentro do termo, AND entre termos — só aumenta o recall) e diz que traduziu, em vocabulary_notes; zero resultado vem com hint do que fazer em seguida. A mesma tabela alimenta o índice de search (Deep Research), que recebe a palavra perguntada como keyword do indicador cujo nome traz a palavra da fonte.

Só entra par medido (palavra perguntada ausente do catálogo, palavra da fonte presente) — a tabela está em src/uis/vocabulary.ts, com as contagens. Termo que a UIS não publica fica de fora e segue devolvendo zero, porque apelido para dado inexistente promete o que a fonte não tem: dropout, tuition, unemployment e labor (estatística de trabalho é do servidor irmão ilo-mcp-server; o que labor casa hoje são 62 nomes com "collaboration").

ChatGPT (Deep Research)

O deep research do ChatGPT (e o company knowledge, e os fluxos de pesquisa da Responses API) só usa servidor MCP que exponha exatamente search e fetch — este servidor expõe, por cima das tools uis_*. Aponte o conector para o endpoint hospedado, sem chave:

https://uis.sidneybissoli.com/mcp

search ranqueia a consulta contra o catálogo inteiro da UIS (~5.060 indicadores — educação, ciência/P&D, cultura, contexto demográfico) e devolve { id, title, url } (ind:<code>, ex.: ind:ROFST.1.CP); fetch devolve o indicador em Markdown legível — nome, tema, grupo e framework do Data Browser, anos disponíveis, uma amostra dos dados (Brasil e o agregado mundial dos ODS, últimos cinco anos; 1 chamada à Data API com release fixada) e como consultar com uis_get_data — com a página pública do UIS Data Browser como url (https://databrowser.uis.unesco.org/view#indicatorPaths=<framework>%3A0%3A<code>), que é o que o ChatGPT cita. O framework vem das definições do Data Browser, gravadas no catálogo pelo seed (framework_id, group_id, group_name). No modo desenvolvedor do ChatGPT (Settings → Security and login → Developer mode) qualquer tool é chamável — as uis_* continuam sendo as certas para dados.

Rodar localmente (stdio)

Prefere não passar suas consultas por um host de terceiros? O mesmo servidor (buildServer de src/server.ts) também roda como processo stdio local (src/cli.ts), falando direto com a UIS Data API oficial — mesmas 5 tools e 3 resources, mesmos limites, mesmo bloco de proveniência, sem Cloudflare no caminho. A superfície dos dois canais é idêntica por construção (o dump do CI confere: node scripts/dump-surface.mjs --stdio).

Sem instalação — o pacote está no npm (uis-mcp-server, Node ≥ 22):

{
  "mcpServers": {
    "unesco-uis": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "uis-mcp-server"]
    }
  }
}

Ou a partir do código-fonte:

git clone https://github.com/SidneyBissoli/uis-mcp-server
cd uis-mcp-server
npm install
npm run build
node dist/cli.js   # serve MCP via stdio (Ctrl+C para parar)

Diferenças em relação ao servidor hospedado, todas por ausência dos bindings da Cloudflare (src/uis/catalog-memory.ts):

• a release corrente (/versions/default) fica na memória do processo (KV → Map com TTL): resolvida uma vez por sessão, não entre sessões;
• o catálogo de indicadores e os geo units são baixados dos endpoints oficiais na primeira busca (/definitions/indicators, /definitions/geounits — os mesmos que o seed do D1 lê; ~1 s), e o retrieved_at real desse download é o que a proveniência reporta;
• o catálogo em memória não baixa as definições do UIS Data Browser (~6,7 MB): framework_id/group_* ficam nulos, então a URL que fetch (Deep Research) cita cai para a home do Data Browser e o índice de search não tem o nome do grupo nas keywords. Deep Research conversa com o servidor hospedado, onde o seed do D1 tem tudo;
• sem métricas de uso, rate limit ou autenticação (não há rede de entrada).

Logs vão para stderr — stdout carrega só o JSON-RPC. O Dockerfile do repositório constrói este runtime (para o registro Glama).

Decisões vinculantes (mini-spike docs/06 + decisor, 07/08/2026)

• Release fixada em toda consulta de dados (version= explícita, resolvida de /versions/default com cache KV TTL 24 h) — pinagem reprodutível + aproveitamento do cache CloudFront do upstream (keyed pela URL completa). A release é o data_vintage (ex.: 20260507-91260335 (published 2026-05-08)).
• Catálogo em D1 (uis_indicators/uis_geounits/uis_meta), seed via scripts/seed-uis-catalog.mjs com retrieved_at REAL da extração — é o que a proveniência do catálogo reporta (served_from_cache: true). A UIS aceita fetch do Node (sem a patologia do gateway da OIT).
• Teto de 100k registros é do upstream (HTTP 400 pedagógico com contagem exata — repassado ao cliente). Teto próprio de 5.000 registros por resposta (proteção do contexto MCP): acima disso, erro pedagógico com a contagem real — nunca truncar silenciosamente (dado parcial apresentado como completo viola o contrato anti-alucinação). Máx. 25 indicadores/chamada. Reavaliar com uso real.
• Notices = tipos de footnote + magnitude + qualifier com contagem; o texto integral de cada footnote fica na linha (include_footnotes: true).
• Idioma do servidor: inglês; fuso: UTC (persona internacional; dados da UIS são publicados em inglês). derived é sempre false — o servidor não transforma nada.

Obrigações de licença (docs/02 do projeto ilostat)

• UIS: CC BY-SA 4.0 (Terms do Data Browser, que governam a Data API; verified_at 2026-08-04; confirmação manual do decisor 07/08/2026).
• Atribuição obrigatória em toda resposta (campo citation), com URL completa + data de extração: Source: UNESCO Institute for Statistics (UIS), <URL>, date of extraction <data>.
• Não implicar endosso/afiliação da UNESCO (landing declara "not endorsed"); por isso o servidor chama uis-mcp-server, não "unesco-mcp-server".
• Segregação CC BY / CC BY-SA em relação ao ILOSTAT: estrutural — servidores distintos; os dois regimes nunca coabitam uma resposta nem um servidor.

Desenvolvimento

npm install
npm run typecheck && npm test   # testes offline (tools, framework, vocabulário, catálogo em memória, evals-fixtures)
npm run dev                     # http://localhost:8787/mcp
npm run build                   # runtime stdio → dist/cli.js (o que vai para o npm)
node scripts/dump-surface.mjs --stdio   # fumaça offline do build: initialize → tools/resources/prompts

# Seed do catálogo (D1) — necessário antes do primeiro uso:
node scripts/seed-uis-catalog.mjs
npx wrangler d1 execute uis-catalog --local  --file=scripts/seed-uis-catalog.sql
npx wrangler d1 execute uis-catalog --remote --file=scripts/seed-uis-catalog.sql

npm run deploy
node scripts/smoke-mcp.mjs      # smoke do MCP em produção (initialize → tools/list == /status → uis_* → search/fetch → erros)

Refresh do seed (D1) — decisão da Sessão 07 (07/08/2026)

Estratégia: seed manual a cada data release da UIS; sem cron do Worker. As consultas de uis_get_data seguem a release default re-resolvida com KV TTL 24 h (quando a UIS publica release nova, os dados migram sozinhos em ≤24 h); o que fica defasado é o catálogo em D1 (disponibilidade, contagens, anos por indicador), seedado da release corrente (20260507-91260335). A proveniência do catálogo expõe o retrieved_at REAL do seed — staleness explícita, não silenciosa.

• Gatilho de re-seed: release default ≠ release do seed (a UIS publica ~2–3 releases/ano; o smoke em produção imprime a release corrente da Data API — divergência = re-seedar). Procedimento: os 3 comandos de seed em "Desenvolvimento".
• Cron rejeitado por ora: 2–3 eventos/ano não justificam código/estado extra; reavaliar na Fase 3 (pós-submissão), com tráfego real — mesma janela da reavaliação dos tetos operacionais.

Evals

@sbissoli/mcp-evals: 22 fixtures próprias em evals/fixtures/queries.ts, validadas offline em npm test. A rodada com modelo real (npm run eval) custa API — só com decisão explícita (ANTHROPIC_API_KEY; sem a chave, sai 0 com instruções). Rodada de 07/08/2026 (Sessão 07): top-1 100% (20/20) — evals/results/.

End-to-end (formato mcp-builder): 10 perguntas complexas com resposta única verificável em evals/e2e/evaluation.xml, respostas validadas manualmente contra a produção (evals/e2e/validacao-respostas.md). Rodada de 07/08/2026 (Sonnet): 10/10 (100%) — evals/results/2026-08-07-e2e.md. Harness: fase0-insumos/mcp-builder-evaluation/evaluation.py -t http -u https://uis.sidneybissoli.com/mcp (exige as correções de compatibilidade descritas no registro de resultados).

Rotas

/ landing · /health liveness · /status versão+deploy · /metrics uso agregado · /mcp MCP Streamable HTTP. Auth Bearer opcional (wrangler secret put API_KEY); rate limit token-bucket por IP.

Privacidade

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