🔌 Model Context Protocol · Anthropic Standard

Conectá tu LLM al
presupuesto del Perú.

Un servidor MCP público que expone 32 millones de registros del MEF (2013-2026) como tools callable desde Claude Desktop, Cursor, Windsurf y cualquier cliente compatible. Sin auth, sin API keys, sin costos.

URL del MCP server: https://app.gestionpublicaperu.com.pe/mcp

1 · Configurá tu cliente

Copiá este bloque en el archivo de configuración de tu cliente MCP y reiniciá la app:

{
  "mcpServers": {
    "gestion-publica-peru": {
      "url": "https://app.gestionpublicaperu.com.pe/mcp"
    }
  }
}
🤖

Claude Desktop

Edita ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) o %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows). Reiniciá la app.

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⌨️

Cursor

Settings → MCP → Add Server → pegá la URL. Soporta Streamable HTTP nativo.

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🌊

Windsurf

Cascade → MCP Servers → Add. Mismo JSON que Claude Desktop.

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🛠️

Cline / Roo

VS Code extension settings → MCP Servers. Usá la URL directa.

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2 · Las 6 herramientas que verá tu LLM

Tu cliente MCP descubre estas tools automáticamente al conectarse. El LLM decide cuándo llamar cada una según la pregunta del usuario.

consultar_presupuesto_mef #1

Ejecuta una query DuckDB SELECT-only sobre la tabla mef_historico.

Input: { sql: string }
Pregunta típica: "¿Cuánto creció el sector Educación entre 2013 y 2025?"
listar_dimensiones #2

Lista valores válidos de Nivel/Fuente/Función/Departamento/Sector para construir queries correctas.

Input: — (sin parámetros)
Pregunta típica: "¿Qué niveles de gobierno hay en los datos?"
get_serie_anual #3

Devuelve serie anual PIM/Devengado/Avance% con filtros simples — sin tener que escribir SQL.

Input: { sector?, pliego?, departamento?, nivel?, fuente?, funcion? }
Pregunta típica: "Serie del MTC en la última década, solo años cerrados"
get_schema #4

Metadata: 137 columnas + tipos, rango de años, total de filas y queries de ejemplo.

Input: — (sin parámetros)
Pregunta típica: "¿Qué columnas tiene la tabla de presupuesto?"
get_top_sectores #5

Top N sectores por PIM del año dado (default: último cerrado).

Input: { anio?: int, limit?: int=10 }
Pregunta típica: "¿Cuáles fueron los 5 sectores con más presupuesto en 2024?"
get_top_pliegos_por_depto #6

Top N pliegos por PIM en el departamento elegido.

Input: { departamento: "08", limit?: int=10 }
Pregunta típica: "Mostrame los pliegos más grandes de Cusco"

3 · Así se ve usándolo

Mockup de una conversación en Claude Desktop con el MCP conectado. El LLM llama las tools automáticamente — el usuario solo pregunta en español.

👤

¿Cuánto creció el presupuesto de Salud en la última década?

🤖
🔧 get_serie_anual
  sector: "11"
⚡ Respuesta en 220ms — 13 filas

El sector Salud creció de S/ 5.5 mil M en 2013 a S/ 14.5 mil M en 2025 → +165% en 12 años. El avance de ejecución se mantuvo consistente arriba del 89% año tras año.

¿Querés que lo compare con Educación?

👤

Sí, y agregá Defensa

🤖
🔧 consultar_presupuesto_mef
  sql: SELECT anio, SECTOR, SUM(MTO_PIM)/1e9 AS pim
  FROM mef_historico WHERE SECTOR LIKE '11%' OR
  SECTOR LIKE '22%' OR SECTOR LIKE '26%'
  GROUP BY anio, SECTOR

Comparativa 2013 → 2025:

  • Salud: S/ 5.5 → 14.5 mil M (+165%)
  • Educación: S/ 18.8 → 41.1 mil M (+118%)
  • Defensa: S/ 6.0 → 11.5 mil M (+92%)

Salud lidera el crecimiento relativo de la última década...

Preguntas frecuentes

¿Qué es MCP?

Model Context Protocol es un estándar abierto de Anthropic para que LLMs (Claude, GPT-4, Gemini, etc.) se conecten a herramientas externas. En vez de hacer una integración custom por cliente, el MCP server expone tools una sola vez y todos los clientes compatibles las descubren automáticamente.

¿Necesito API key?

No. El servidor es público, sin auth, sin rate limit visible. Solo cap de seguridad: 10.000 filas por query y 30 segundos de timeout.

¿Los datos están actualizados?

Sí. El histórico cerrado (2013-2025) viene de los archivos consolidados anuales del MEF. El año en curso se actualiza automáticamente a las 10:45 AM cada día desde Datos Abiertos MEF (vea con la flag es_parcial: true).

¿Y si quiero hacer queries sin LLM?

Usá la API REST documentada en /api. Mismo motor DuckDB, mismas tools subyacentes, pero con HTTP POST y JSON. Incluye snippets en curl, Python, JavaScript y Excel Power Query.

¿Puedo confiar en los datos?

La fuente es datosabiertos.mef.gob.pe (publicación oficial del MEF). Los parquets se generan con Polars sin transformaciones destructivas. El código del pipeline ETL es transparente — pedí acceso al repo si querés revisarlo.

¿Construyendo algo con esto?

Nos encantaría verlo. Escribinos a soporte@gestionpublicaperu.com.pe .

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