Open Census MCP Server

Acesse e consulte dados demográficos do Censo dos EUA usando linguagem natural.

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Documentação

Open Census MCP Server

Unofficial Project

Aviso

Este é um experimento independente e de código aberto. Ele não é afiliado, endossado ou patrocinado pelo U.S. Census Bureau ou pelo Departamento de Comércio.

Os dados obtidos por meio deste projeto permanecem sujeitos aos termos dos provedores de dados originais (por exemplo, os Termos de Serviço da API do Census).

O Que É Isto?

Um consultor estatístico com inteligência artificial para dados do Censo dos EUA. Faça perguntas em inglês simples e obtenha dados demográficos precisos com contexto estatístico adequado, orientação metodológica e ressalvas de adequação ao uso.

A percepção: Os dados do censo têm um problema de pragmática, não de busca. Saber QUAIS dados usar e COMO interpretá-los importa mais do que encontrá-los. Este sistema codifica a experiência de consultoria estatística na camada de interação com IA.

Status

🔬 Pesquisa Ativa e Reconstrução — arquitetura v3 em andamento. Consulte docs/lessons_learned/ para a jornada v1/v2.

Visão

Os dados do censo influenciam bilhões em decisões políticas, mas acessá-los de forma eficaz exige conhecimento especializado. Este projeto visa tornar o conjunto de dados públicos mais valioso da América tão fácil de usar quanto fazer uma pergunta — com o rigor estatístico de um consultor profissional.

A oportunidade: Todo vereador, jornalista, diretor de organização sem fins lucrativos e cidadão curioso deveria poder verificar fatos e entender suas comunidades com a mesma facilidade com que um aluno do oitavo ano usa um mecanismo de busca. Os dados são públicos. A experiência para usá-los adequadamente não deveria ser restringida pela complexidade técnica.

Arquitetura (v3)

Servidor MCP puramente em Python com mecanismo de regras pragmáticas. Sem dependência de R.

  • Camada de Regras Pragmáticas: Restrições de adequação ao uso (limiares de MOE, viés de cobertura, validade temporal, seleção de fontes)
  • Integração com a API do Census: Chamadas Python diretas às APIs do Census Bureau
  • Base de Conhecimento: Documentação de metodologia para orientação aprimorada por RAG

Detalhes: docs/architecture/ (em breve)

Estrutura do Projeto

docs/                  # Systems engineering documentation
  requirements/        # ConOps, SRS
  architecture/        # System architecture
  decisions/           # ADRs, trade studies
  design/              # Detailed design
  verification/        # V&V, evaluation results
  lessons_learned/     # Project narrative & lessons
knowledge-base/        # Source docs & pragmatic rules
  source-docs/         # Census methodology PDFs (gitignored)
  rules/               # Extracted pragmatic rules
  methodology/         # Processed methodology content
src/                   # MCP server source code
tests/                 # Evaluation harness & unit tests
scripts/               # Build & utility scripts

Agradecimentos

  • U.S. Census Bureau — por coletar e manter dados públicos essenciais
  • Kyle Walker — livro Analyzing US Census Data como fonte da base de conhecimento
  • Anthropic — Model Context Protocol permitindo a integração de ferramentas de IA

Contribuições

Contribuições são bem-vindas, especialmente:

  • Experiência de domínio de veteranos em dados do censo
  • Revisão de metodologia estatística
  • Casos de teste de avaliação (cenários de consulta do mundo real)

Licença

Licença MIT — consulte o arquivo LICENSE para obter detalhes.