UBI MCP server

UBI-MCP-server-

Este MCP Server para Incubadoras de Negócios Universitárias (UBIs) e seus clusters auxilia em análises e avaliações de desempenho (Sobrevivência, Sustentabilidade e Rigidez Estrutural), análise estrutural sócio-humana e capacidades dinâmicas com base em: Teoria da Estruturação Forte de Métodos Mistos por Ademola Taiwo.

README.md

Ferramenta de Análise de Incubadora de Negócios Universitária:

Uma ferramenta MCP (Model Context Protocol) abrangente para analisar incubadoras de negócios universitárias a partir de três perspectivas teóricas complementares.

Visão Geral Esta ferramenta fornece análise sofisticada de incubadoras de negócios universitárias, integrando:

Análise de Desempenho de Incubadora de Negócios:

Análise quantitativa de KPIs, incluindo taxas de ocupação, taxas de graduação, criação de empregos e geração de receita Análise Sócio-Estrutural: Baseada na Teoria da Estruturação de Giddens, examinando a dualidade de estrutura e agência Análise de Processos Agenciais: Analisando capacidades de agência empreendedora, incluindo intencionalidade, previsão, autorreatividade e autorreflexividade.

Recursos:

Geração de Dados Sintéticos: Gere dados realistas de desempenho de incubadoras, contextos de estruturação e perfis de empreendedores.

Análise Multidimensional: Analise incubadoras a partir das perspectivas de desempenho, estrutural e de agência.

Relatórios Integrados: Gere relatórios abrangentes combinando as três perspectivas analíticas.

Saída Flexível: Suporte para formatos de relatório JSON, Markdown e HTML Análise Temporal: Acompanhe a evolução estrutural e as tendências de desempenho ao longo do tempo.

Instalação

pip install pandas numpy scipy

Início Rápido: Abra a pasta zip, navegue até o arquivo University_incubator_analysis. De university_incubator_analysis importe ( generate_incubator_data, analyze_performance, generate_structuration_contexts, analyze_structuration, generate_entrepreneur_profiles, analyze_agency, generate_comprehensive_report )

Gere dados sintéticos para o número de incubadora(s) (ex.: 10 incubadoras, 12 períodos de tempo).

performance_data = generate_incubator_data(num_incubators=10, time_periods=12, seed=42)

Analise o desempenho

performance_analysis = analyze_performance(performance_data) print(f"Taxa média de graduação: {performance_analysis['kpi_analysis']['success_metrics']['average_graduation_rate']:.1%}")

Gere e analise contextos de estruturação

incubator_ids = performance_data['incubator_id'].unique().tolist() contexts = generate_structuration_contexts(incubator_ids, seed=42) structuration_analysis = analyze_structuration(contexts[0])

Gere e analise perfis de empreendedores

profiles = generate_entrepreneur_profiles(50, incubator_ids, seed=42) agency_analysis = analyze_agency(profiles, contexts[0])

Gere relatório abrangente

report = generate_comprehensive_report( performance_data, performance_analysis, contexts, structuration_analysis, profiles, agency_analysis, output_format="json" )

print("Relatório gerado com sucesso!") print(f"Resumo Executivo: {report['executive_summary']['overview']}")

Componentes Principais

1. Análise de Desempenho Analisa KPIs de incubadoras, incluindo: - Métricas de ocupação e capacidade - Fluxo de startups (admissões, graduações, falhas) - Métricas de sucesso (taxa de graduação, taxa de sobrevivência) - Impacto econômico (empregos criados, receita, financiamento) - Análise de eficiência - Análise de tendências - Benchmarking comparativo

from university_incubator_analysis import analyze_performance

results = analyze_performance(data) print(results['kpi_analysis']) print(results['trend_analysis']) print(results['insights'])

2. Análise de Estruturação Baseada na Teoria da Estruturação de Giddens, analisa: - Significação: Estruturas de criação de significado, regras, normas - Dominação: Relações de poder, alocação de recursos - Legitimação: Ordens normativas, critérios de avaliação - Dualidade Estrutura-Agência: Como as estruturas habilitam e restringem a agência - Processos de Estruturação: Reprodução e transformação

from university_incubator_analysis import analyze_structuration

results = analyze_structuration(context) print(results['structural_analysis']) print(results['duality_analysis']) print(results['structuration_processes']) 3. Análise de Agência Analisa a agência empreendedora por meio de quatro dimensões: - Intencionalidade: Clareza de objetivos, planejamento estratégico, comprometimento - Previsão: Orientação futura, planejamento de cenários, avaliação de riscos - Autorreatividade: Adaptabilidade, correção de curso, busca de recursos - Autorreflexividade: Metacognição, orientação para aprendizado, integração de feedback

from university_incubator_analysis import analyze_agency

results = analyze_agency(profiles) print(results['capability_analysis']) print(results['typology']) print(results['success_correlations']) 4. Relatórios Abrangentes Gera relatórios integrados combinando todas as perspectivas:

from university_incubator_analysis import generate_comprehensive_report

Formato JSON (padrão)

report = generate_comprehensive_report( performance_data, performance_analysis, output_format="json" )

Formato Markdown

markdown_report = generate_comprehensive_report( performance_data, performance_analysis, structuration_contexts=contexts, structuration_analysis=structuration_analysis, entrepreneur_profiles=profiles, agency_analysis=agency_analysis, output_format="markdown" ) Modelos de Dados Métricas de Desempenho da Incubadora Capacidade e ocupação Métricas de fluxo de startups Indicadores de sucesso Medidas de impacto econômico Métricas de entrada (recursos, serviços) Métricas de saída (resultados, impacto) Contexto de Estruturação Estruturas de significação (regras, normas, significados) Estruturas de dominação (poder, recursos) Estruturas de legitimação (normas, sanções, recompensas) Manifestações de agência Dinâmicas de estruturação Perfil do Empreendedor Capacidades agenciais (quatro dimensões) Restrições incorporadas Interações agência-estrutura Indicadores de sucesso Fundamentação Teórica Teoria da Estruturação de Giddens A ferramenta operacionaliza o conceito de dualidade da estrutura de Giddens: - Estrutura: Regras e recursos que habilitam e restringem a ação - Agência: Capacidade dos atores de fazer escolhas independentes - Dualidade: A estrutura é tanto meio quanto resultado da agência

Três dimensões da estrutura: 1. Significação: Comunicação, criação de significado 2. Dominação: Poder, alocação de recursos 3. Legitimação: Ordens normativas, estruturas morais

Processos Agenciais Baseado na teoria social cognitiva, analisa: - Intencionalidade: Comportamento orientado a objetivos - Previsão: Capacidade antecipatória - Autorreatividade: Monitoramento adaptativo - Autorreflexividade: Capacidade metacognitiva

Casos de Uso Gestão de Incubadoras: Identifique áreas de melhoria nas operações e serviços de suporte Formulação de Políticas: Entenda como políticas e estruturas afetam os resultados empreendedores Pesquisa: Analise as dinâmicas estrutura-agência em ecossistemas empreendedores Benchmarking: Compare o desempenho entre múltiplas incubadoras Avaliação de Programas: Avalie a eficácia dos programas de incubadora Testes Execute a suíte de testes:

pytest test_university_incubator_analysis.py -v Uso Avançado Análise Temporal

Gere dados ao longo do tempo

data = generate_incubator_data(num_incubators=5, time_periods=20)

Analise tendências

analysis = analyze_performance(data) trends = analysis['trend_analysis']

Analise a evolução estrutural

contexts_over_time = [generate_structuration_contexts(['INC_001'])[0] for _ in range(5)] structuration_analysis = analyze_structuration(contexts_over_time[0], temporal_data=contexts_over_time) print(structuration_analysis['temporal_dynamics']) Análise Personalizada from university_incubator_analysis import PerformanceAnalyzer, StructurationAnalyzer, AgencyAnalyzer

Use os analisadores diretamente para fluxos de trabalho personalizados

perf_analyzer = PerformanceAnalyzer() struct_analyzer = StructurationAnalyzer() agency_analyzer = AgencyAnalyzer()

Realize análises personalizadas

custom_results = perf_analyzer._analyze_efficiency(data) Formato de Dados DataFrame de Dados de Desempenho Colunas obrigatórias: - incubator_id: Identificador único - period: Período de tempo (datetime) - occupancy_rate: Float (0-1) - graduation_rate: Float (0-1) - survival_rate: Float (0-1) - jobs_created: Inteiro - total_revenue_generated: Float - total_funding_raised: Float

Contribuições Contribuições são bem-vindas! Áreas para aprimoramento: - Geração adicional de visualizações - Modelos de aprendizado de máquina para previsão - Integração de dados em tempo real - Perspectivas teóricas adicionais

Licença Licença MIT AdbatomIT Consulting 2025

Citação Se você usar esta ferramenta em pesquisas, cite:

Ferramenta de Análise de Incubadora Universitária (2025) Uma ferramenta abrangente para análise multiperspectiva de incubadoras de negócios criada por Ademola O. TAIWO Contato: adbatomit@proton.me ademolataiwomba@gmail.com Para perguntas e feedback, abra uma issue no repositório.

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