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.

Install

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#"
}

Community

Rate this Server

Evidence

Recent observations

verifiedversion not recorded10 tools
verifiedversion not recorded10 tools
verifiedversion not recorded10 tools
verifiedversion not recorded10 tools
verifiedversion not recorded10 tools
verifiedversion not recorded10 tools
verifiedversion not recorded10 tools