Painel Sintético Concorde

787 personas sintéticas do consumidor bancário brasileiro para discovery de produtos.

Should I use this

Quality & Safety

A
Description quality
83%
Schema completeness
80%
Naming quality
90%
Poisoning risk
100%
Permission match
100%
Protocol compliance
100%

Findings (3)

  • LOWTool 'visao_geral' description lacks action verbin visao_geral
  • LOWTool 'avaliar_pergunta' description lacks action verbin avaliar_pergunta
  • LOWTool 'buscar_fatos' description lacks action verbin buscar_fatos

Based on automated analysis of tool definitions and protocol compliance.

Context Cost

~2,056Tokens (tool definitions)
~1.1 KBTypical response size
Moderate attention impact (1.61% of 128k context)

This is the approximate number of tokens consumed each time the server's tools are loaded into a model's context. Higher counts reduce the attention available for other tasks.

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One-Click Install

Add this to your `claude_desktop_config.json` file:

{
  "mcpServers": {
    "painel-sintetico-concorde": {
      "url": "https://painel.concorde-painel.workers.dev/mcp"
    }
  }
}

Remote endpoints

https://painel.concorde-painel.workers.dev/mcpstreamable-http

What it can do

Tool inventory

Tools (10)

🟢 Read-only🟡 Write🔴 Delete⚪ Unknown
⚪visao_geral

Visão geral do Painel Sintético Concorde: o que é, contagens, campos disponíveis das personas e como usar as demais ferramentas. Chame primeiro.

Input Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {},
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#"
}
⚪avaliar_pergunta

Fronteira de confiança (classificação LOCAL, preserva privacidade). NÃO recebe a pergunta: devolve a RUBRICA para VOCÊ (assistente) classificar a pergunta do usuário no seu próprio contexto, sem enviá-la ao servidor. Bandas: 'inferivel' (pode rodar), 'arriscado' (rode com ressalva), 'humano' (NÃO pergunte a persona sintética — exige estado vivido). Aplique antes de preparar_pesquisa.

Input Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {},
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#"
}
⚪filtrar_personas(filtro, limite)

Filtra as 787 personas pela DSL determinística do painel. Ex.: "classe_social == 'Classe C' & divida_ativa == 'Sim' & regiao == 'Nordeste'". Vazio retorna todas. Retorna contagem e mini-perfis (até `limite`).

Input Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "filtro": {
      "description": "Expressão DSL: campo OP valor & ... (OP: == != > < >= <= in entre)",
      "type": "string"
    },
    "limite": {
      "default": 30,
      "description": "Máximo de mini-perfis retornados",
      "type": "integer",
      "minimum": 1,
      "maximum": 100
    }
  },
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#"
}
⚪sortear_amostra(n, filtro, seed)

Sorteia uma amostra aleatória de personas (opcionalmente dentro de um filtro DSL). O painel já reflete as distribuições reais, então a amostra uniforme é representativa do recorte.

Input Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "n": {
      "type": "integer",
      "minimum": 1,
      "maximum": 50,
      "description": "Tamanho da amostra"
    },
    "filtro": {
      "description": "Filtro DSL opcional",
      "type": "string"
    },
    "seed": {
      "description": "Semente para reprodutibilidade",
      "type": "integer",
      "minimum": -9007199254740991,
      "maximum": 9007199254740991
    }
  },
  "required": [
    "n"
  ],
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#"
}
⚪preparar_pesquisa(formato, opcoes, escala_min, escala_max, filtro, ...)

Prepara uma pesquisa de fan-out ISOLADO por persona (mede sem convergência). A PERGUNTA do usuário NÃO é enviada ao servidor (privacidade): você a classifica localmente pela 'fronteira' e a injeta você mesmo em cada pacote. Sorteia N personas e devolve UM pacote por persona (ficha + formato de resposta) + o protocolo para o HOST disparar UMA tarefa/subagente isolado por pacote — cada um responde só a SUA persona, sem ver as outras. A agregação é feita LOCALMENTE; o servidor não recebe nem armazena nenhuma resposta. Formatos: 'escolha' (opção única → distribuição), 'pontuar' (nota 0-10 por atributo → média+desvio por opção, recomendado para 'o que importa mais' e mais robusto a colapso), 'escala' e 'aberta'. Pode filtrar o segmento (classe, idade, região, etc.) pela DSL.

Input Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "formato": {
      "default": "escolha",
      "description": "escolha=opção única fechada (gera distribuição, mas pode colapsar em amostra enviesada); pontuar=cada persona dá nota 0-10 a CADA opção (gera média+desvio por opção, preserva a preferência secundária — recomendado para 'o que importa mais'); escala=uma nota numérica; aberta=sem número, só temas/verbatim.",
      "type": "string",
      "enum": [
        "escolha",
        "pontuar",
        "escala",
        "aberta"
      ]
    },
    "opcoes": {
      "description": "Opções fechadas quando formato='escolha' ou 'pontuar'. Ex.: ['Versão A', 'Versão B']",
      "type": "array",
      "items": {
        "type": "string"
      }
    },
    "escala_min": {
      "description": "Mínimo da escala quando formato='escala' (ex.: 1).",
      "type": "integer",
      "minimum": -9007199254740991,
      "maximum": 9007199254740991
    },
    "escala_max": {
      "description": "Máximo da escala quando formato='escala' (ex.: 5).",
      "type": "integer",
      "minimum": -9007199254740991,
      "maximum": 9007199254740991
    },
    "filtro": {
      "description": "Filtro DSL do segmento — recorta por classe, idade, região, banco, dívida, etc. Ex.: \"classe_social in ['Classe A'; 'Classe B'] & idade > 30 & se_investe == 'Sim'\". Vazio = população toda.",
      "type": "string"
    },
    "n": {
      "default": 12,
      "description": "Quantas personas sortear (teto 30, para proteger a base e o custo de tokens do host).",
      "type": "integer",
      "minimum": 1,
      "maximum": 30
    },
    "seed": {
      "description": "Opcional. Por padrão o sorteio é ALEATÓRIO e o seed usado é devolvido no resultado — salve-o para reproduzir a MESMA amostra depois. Passe um número só se quiser repetir uma amostra específica.",
      "type": "integer",
      "minimum": -9007199254740991,
      "maximum": 9007199254740991
    }
  },
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#"
}
🟢get_personas(ids)

Fichas completas de até 10 personas por id (atributos + Grounding com fatos/fontes + História). Use para dar voz às personas com ancoragem nos dados. IMPORTANTE: fatos marcados _composicao_ são P(público | métrica), o inverso de propensão — não os leia como probabilidade da persona; fatos _referencia_ não são proporção de pessoas.

Input Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "ids": {
      "minItems": 1,
      "maxItems": 10,
      "type": "array",
      "items": {
        "type": "string"
      },
      "description": "Ex.: ['PERS_023', 'PERS_041']"
    }
  },
  "required": [
    "ids"
  ],
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#"
}
⚪buscar_fatos(texto, eixo, persona_id, incluir_corpo)

Busca nos 105 fatos estatísticos. Modos: texto livre (busca em métrica/fonte/corpo), por eixo (por-classe, por-regiao, por-genero, por-investidor, por-divida, por-idade, por-fonte-renda, por-composto, populacional), ou por persona_id (fatos cujo filtro casa com a persona).

Input Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "texto": {
      "description": "Busca textual livre",
      "type": "string"
    },
    "eixo": {
      "description": "Eixo de segmentação",
      "type": "string"
    },
    "persona_id": {
      "description": "Retorna fatos aplicáveis a esta persona",
      "type": "string"
    },
    "incluir_corpo": {
      "default": false,
      "description": "Incluir o corpo markdown completo dos fatos",
      "type": "boolean"
    }
  },
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#"
}
⚪listar_vozes(tema, completo)

Vozes verbatim REAIS (reviews, relatos) por tema: atendimento, bloqueio, canais, credito, endividamento, gestao-financeira, golpes, pix, tarifas (busca por substring no id/tema). Sem tema, lista todas as 17. Representatividade não-populacional — use como ilustração de linguagem, não como estatística.

Input Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "tema": {
      "description": "Filtro por tema/id",
      "type": "string"
    },
    "completo": {
      "default": true,
      "description": "Incluir texto completo",
      "type": "boolean"
    }
  },
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#"
}
🟢get_instituicao(nome)

Ficha de uma instituição financeira (cadastro, volumetria, reputação, reviews). 12 bancos tradicionais e digitais. Sem nome, lista as disponíveis.

Input Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "nome": {
      "description": "Ex.: 'santander', 'nubank'",
      "type": "string"
    }
  },
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#"
}
🟢get_distribuicoes(arquivo)

Tabelas de calibração do painel: CSVs de distribuição (pesos do sorteio original) e registro de taxas. Sem nome, lista os arquivos.

Input Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "arquivo": {
      "description": "Nome do CSV, 'manifest.md' ou 'taxas'",
      "type": "string"
    }
  },
  "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#"
}

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