APIBrasil MCP Client

Base de conhecimento, configurações e guias para consumir o servidor MCP da APIBrasil em clientes de IA, IDEs, chatbots e ferramentas de automação.

Nota: A APIBrasil é um Gateway de APIs unificado para dados nacionais (CEP, CNPJ, Veículos, etc). Este repositório foca na integração dessas APIs via Protocolo MCP para Agentes de Inteligência Artificial.

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Decisão Rápida (TL;DR)

Escolha o método de conexão baseado na natureza da sua plataforma:

Característica	Protocolo MCP	API REST
Protocolo	SSE (Server-Sent Events)	HTTP Standard
Estado	Stateful (Sessão Persistente)	Stateless (Request/Response)
Uso Ideal	Cursor, Claude, Agentes de IA	n8n, Typebot, Zapier, Webhooks
Vantagem	Contexto contínuo para LLMs	Simplicidade e compatibilidade universal

Endpoints

Utilize estes endereços para configurar seus clientes.

Serviço	URL	Status
MCP Server	https://mcp.apibrasil.cloud/mcp
API Gateway	https://gateway.apibrasil.io/api/v2
Docs	doc.apibrasil.io

Comece por aqui

Selecione o seu caso de uso para ir direto à documentação específica:

Objetivo	Diretório	Descrição
Conectar IA	clientes-ai/	Claude Desktop, LibreChat, Lovable
Configurar IDE	ide-editores/	VS Code, Cursor, Zed, JetBrains
Criar Chatbot	chatbots-ai/	Typebot, Flowise, LangFlow, Dify
Automação	lowcode-automacao/	n8n, Make, Zapier, Bubble
Programar	programacao/	Python, Node.js, Go, Java, C#

Configurações Rápidas (Snippets)

Copie e cole as configurações abaixo diretamente no seu arquivo de preferência.

JSON Configs

• Claude Desktop: claude_desktop_config.json
• VS Code: settings.json
• Zed Editor: settings.json

CLI Bridge (Ponte Local)

Para conectar via terminal ou adaptadores que aceitam comandos stdio:

npx -y @modelcontextprotocol/server-sse-client --url https://mcp.apibrasil.cloud/mcp

Exemplo REST (PowerShell)

Para testes rápidos de conectividade sem depender do protocolo MCP:

$headers = @{
  Authorization = "Bearer SEU_BEARER_TOKEN"
  DeviceToken   = "SEU_DEVICE_TOKEN"
}

$body = @{ cep = "01001000" } | ConvertTo-Json

Invoke-RestMethod -Method Post `
  -Uri "https://gateway.apibrasil.io/api/v2/cep/cep" `
  -Headers $headers `
  -ContentType "application/json" `
  -Body $body

Important

Segurança e Estado

• Stateful: O MCP mantém uma sessão ativa (sessionId) via SSE. Não tente usá-lo em ambientes que matam a conexão imediatamente (como Serverless Functions puras sem stream).
• Tokens: Jamais comite seus tokens reais no repositório. Utilize variáveis de ambiente ou gerenciadores de segredos.

Mapa do Repositório

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Índice por categoria (auto-gerado)

• assets

• chatbots-ai

  • Integração com Typebot — O Typebot executa fluxos rápidos e stateless. O protocolo MCP (que é stateful via SSE) não é ideal para conexão direta via blocos nativos HTTP do Typebot.
  • Integração com Botpress — No Botpress Studio, adicione um card Execute Code no seu fluxo.
  • Integração com Dify.ai — O Dify aceita API Extensions ou Tools customizadas via OpenAPI/Swagger.
  • Integração com Flowise — O Flowise é uma ferramenta Low-Code para construir LLM Apps e suporta integração via Custom Tools.
  • Integração com LangFlow — O LangFlow permite criar componentes customizados em Python.
  • Integração com OpenAI GPTs (Custom Actions) — Para conectar seu GPT personalizado à APIBrasil, você deve configurar uma Action usando o esquema OpenAPI (Swagger).
  • Integração com Stack AI — Stack AI permite construir workflows de LLM complexos.
  • Integração com Voiceflow — 1. Arraste um bloco API para o canvas.

• clientes-ai

  • Configuração para Claude Desktop App — - Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • claude_desktop_config.json
  • Integração com 5ire — 5ire é um assistente focado em produtividade e blockchain, mas com suporte a ferramentas customizadas.
  • Integração com AIaW (AI as Workspace) — 1. No painel de controle, vá em Data Sources.
  • Integração com Chainlit — Chainlit é um framework Python para construir interfaces de chat (tipo Streamlit para LLMs).
  • Configuração para ChatMCP — Um cliente open-source focado puramente em testar e usar servidores MCP.
  • Configuração para Cherry Studio — Cherry Studio é um cliente desktop elegante para múltiplos modelos.
  • Configuração para Claude Desktop App — - Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Configuração para Glue AI — Glue é uma plataforma de chat para times com suporte a Agentes.
  • Configuração para HyperChat — HyperChat é um cliente desktop nativo para macOS/Windows.
  • Configuração para LangDock — LangDock é uma plataforma enterprise para LLMs.
  • Configuração para LibreChat — O LibreChat suporta conexões SSE nativas, facilitando a integração.
  • Configuração para Lovable.dev — O Lovable conecta-se nativamente via HTTPS/SSE, sem necessidade de adaptadores.
  • Configuração para MindPal — MindPal é um cliente web focado em fluxos visuais.
  • Configuração via Smithery.ai — Se o servidor estiver publicado no Smithery registry:
  • Configuração para TypingMind — TypingMind é uma interface web popular para ChatGPT/Claude que suporta plugins.

• ide-editores

  • Configuração para Cursor IDE — O Cursor conecta-se preferencialmente via comando local. Usaremos um adaptador para conectar ao servidor remoto.
  • Configuração para Continue (VS Code & JetBrains) — O Continue é a principal extensão open-source que traz suporte MCP para o JetBrains (IntelliJ, PyCharm) e VS Code.
  • Configuração para Cursor IDE — O Cursor conecta-se preferencialmente via comando local. Usaremos um adaptador para conectar ao servidor remoto.
  • Configuração para Emacs — Para usar MCP no Emacs, recomenda-se o pacote llm ou integrações customizadas com gptel.
  • Configuração para Goose (Block) — Goose é um agente de IA open-source para engenharia de software.
  • Configuração para JetBrains (IntelliJ, PyCharm, WebStorm) — Atualmente, o suporte nativo a MCP no JetBrains ainda está em desenvolvimento por parte da JetBrains AI.
  • Configuração para PearAI — PearAI é um fork do VS Code focado em IA (similar ao Cursor), open-source.
  • Configuração para Roo Code (Antigo Cline) — Roo Code é um agente autônomo para VS Code que suporta MCP nativamente.
  • Configuração para Supermaven e Outros Copilots — A maioria dos assistentes de código baseados em configuração local segue o padrão JSON.
  • Configuração para VS Code — Requer a extensão MCP Servers (ou compatível) instalada. (settings)
  • Configuração para Windsurf (Codeium) — 1. Vá em Settings ou procure por configurações MCP no painel lateral do Windsurf.
  • Configuração para Zed Editor — 1. Abra o Zed. (settings)

• lowcode-automacao

  • Integração com n8n — O n8n pode consumir o servidor MCP de duas formas: usando o nó HTTP Request (para chamadas manuais) ou o nó Code (para lidar com o handshake SSE).
  • Integração com ActivePieces — ActivePieces é uma alternativa open-source ao Zapier/n8n.
  • Integração com Bubble.io — O Bubble conecta-se via API Connector.
  • Integração com FlutterFlow — 1. No menu esquerdo, vá em API Calls.
  • Integração com Google Sheets (Apps Script) — Automatize planilhas com scripts customizados.
  • Integração com Lasy.ai (IA do Ruyter / Vibe Coding) — A Lasy.ai é uma plataforma geradora de código (Text-to-App). Como ela cria o código para você (geralmente em React, Node.js ou HTML/JS), você deve **pedi...
  • Integração com Make (Integromat) — O Make funciona via módulos HTTP. Assim como no n8n, conexões SSE persistentes não são nativas.
  • Integração com n8n — O n8n é uma ferramenta de automação de fluxo de trabalho poderosa. Este guia mostra como conectar a APIBrasil usando nós nativos de HTTP Request.
  • Integração com Microsoft Power Automate — 1. Vá em Data > Custom Connectors.
  • Integração com Retool — Retool é ideal para painéis internos.
  • Integração com Zapier — O Zapier permite rodar scripts curtos.

• plataformas-cloud

  • Integração com AWS Lambda — Para usar com Bedrock Agents, defina um Action Group com o schema OpenAPI da APIBrasil.
  • Integração com Azure Functions — Use a funcionalidade "Add your data" ou Function Calling conectando a este endpoint.
  • Integração com Cloudflare Workers
  • Integração com Discord (Discord.js)
  • Integração com Google Cloud (Cloud Functions) — Se estiver usando o Vertex AI, adicione a APIBrasil como uma OpenAPI Tool importando o schema JSON (similar ao exemplo do OpenAI GPTs).
  • Integração com Salesforce (Apex) — Use Callouts para conectar ao Gateway APIBrasil.
  • Integração com Slack (Bolt.js) — Crie um bot Slack que consulta a APIBrasil.
  • Integração com Supabase Edge Functions — Execute via Deno.
  • Integração com Telegram (Telegraf)
  • Integração com Vercel (Serverless Functions) — Exemplo de uma Serverless Function em Node.js que consome a APIBrasil.

• programacao

  • Consumindo APIBrasil MCP com C# (.NET) — Exemplo usando HttpClient.
  • Consumindo APIBrasil MCP com Go (Golang) — Exemplo básico usando net/http.
  • Consumindo APIBrasil MCP com Java — Exemplo usando Java 11+ (HttpClient nativo). Como não há SDK oficial estável para Java ainda, fazemos a conexão SSE e POST manualmente seguindo o protocolo.
  • Consumindo APIBrasil MCP com Node.js — Este exemplo usa o SDK oficial do MCP para TypeScript/Node.js.
  • Consumindo APIBrasil MCP com PHP — Exemplo usando Guzzle, o cliente HTTP mais popular do ecossistema PHP (padrão no Laravel).
  • Consumindo APIBrasil MCP com Python — Este exemplo usa o SDK oficial mcp para Python (asyncio).
  • Consumindo APIBrasil MCP com Ruby — Exemplo usando a biblioteca padrão net/http.
  • Consumindo APIBrasil MCP com Rust — Exemplo usando Tokio (runtime assíncrono) e Reqwest.
  • Consumindo APIBrasil via Terminal (cURL) — A maneira mais rápida de testar endpoints.
  • Consumindo APIBrasil MCP com Swift — Exemplo nativo para iOS/macOS usando URLSession e async/await.
  • Integração com Vercel AI SDK (Next.js) — Ideal para criar Chatbots com React que usam suas ferramentas.

• vibe-coder

📂 Estrutura de Pastas (Navegação)

apibrasil-mcp-client
├── assets
├── chatbots-ai
│   ├── botpress
│   ├── dify
│   ├── flowise
│   ├── langflow
│   ├── openai_gpts
│   ├── stack_ai
│   └── voiceflow
├── clientes-ai
│   ├── 5ire
│   ├── aiaw
│   ├── chainlit
│   ├── chatmcp
│   ├── cherry_studio
│   ├── claude_desktop
│   ├── glue
│   ├── hyperchat
│   ├── langdock
│   ├── librechat
│   ├── lovable
│   ├── mindpal
│   ├── smithery
│   └── typingmind
├── ide-editores
│   ├── continue
│   ├── cursor
│   ├── emacs
│   ├── goose
│   ├── jetbrains
│   ├── pearai
│   ├── roo_code
│   ├── supermaven
│   ├── vscode
│   ├── windsurf
│   └── zed
├── lowcode-automacao
│   ├── activepieces
│   ├── bubble
│   ├── flutterflow
│   ├── google_sheets
│   ├── lasy_ai
│   ├── make
│   ├── n8n
│   ├── power_automate
│   ├── retool
│   └── zapier
├── plataformas-cloud
│   ├── aws
│   ├── azure
│   ├── cloudflare
│   ├── discord
│   ├── google_cloud
│   ├── salesforce
│   ├── slack
│   ├── supabase
│   ├── telegram
│   └── vercel
├── programacao
│   ├── go
│   ├── java
│   ├── nodejs
│   ├── php
│   ├── python
│   ├── ruby
│   ├── rust
│   ├── shell
│   ├── swift
│   └── vercel_ai_sdk
└── vibe-coder

Para atualizar o índice auto-gerado e a árvore depois de criar/remover pastas: python scripts/update_readme_tree.py.

Termos de Busca (Tags)

Tip

Utilize estes termos para localizar rapidamente configurações específicas dentro dos arquivos.

Contexto	Termo de Busca
Endpoint MCP	mcp.apibrasil.cloud/mcp
Ponte NPX	@modelcontextprotocol/server-sse-client
Config JSON	mcpServers
Config Zed	"mcp": { "servers": ... }
Gateway REST	gateway.apibrasil.io/api/v2

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python scripts/update_readme_tree.py