跳到正文
FunCoding

搜索

搜索文档、Skill 和 MCP

fipeX MCP

Brazilian FIPE vehicle reference prices: search, current price, history and comparison. Keyless.

数据库与数据13已登记官方 Registryv1.0.0

安装

加 --scope user,所有项目都能用。

远程服务(http)

claude mcp add --transport http fipex-mcp https://api.fipex.com.br/mcp

README

fipeX: Dataset Completo da Tabela FIPE

Este dataset contém preços históricos e atuais de veículos comercializados no Brasil, baseados na Tabela FIPE (Fundação Instituto de Pesquisas Econômicas).

Os dados são extraídos e organizados pelo projeto fipeX — uma iniciativa independente para facilitar o acesso a dados automotivos públicos, com API pública gratuita e este dataset em domínio público.

Licença: CC0-1.0 — domínio público. Use livremente, inclusive comercialmente, sem necessidade de atribuição (atribuição é bem-vinda, claro).

Sobre o Dataset

Este conjunto de dados é ideal para:

  • Análise de depreciação de veículos
  • Previsão de preços (Machine Learning)
  • Estudos econômicos sobre o mercado automotivo brasileiro
  • Criação de aplicações de consulta e análise

Como Obter os Dados

O dataset é distribuído em três canais:

1. GitHub Releases (recomendado para download direto)

As snapshots completas (~1 GB CSV / ~120 MB Parquet) são publicadas como release assets em github.com/fipex-labs/dataset/releases. Cada tag (v2026.05.0, v2026.04.0, etc.) corresponde a uma referência mensal da FIPE.

# Download direto do release mais recente
curl -L -o fipex-prices-latest-merged.parquet \
  https://github.com/fipex-labs/dataset/releases/latest/download/fipex-prices-latest-merged.parquet

# Ou via gh CLI
gh release download --pattern '*.parquet' -R fipex-labs/dataset

2. Hugging Face Datasets

Mirror oficial em huggingface.co/datasets/alanwgt/fipex-veiculos-brasil — ideal para integração com a stack ML (datasets, polars, etc.).

3. Dumps mensais individuais (no git)

Dumps por período de referência (2026/01/, 2026/02/, …) ficam dentro deste repositório. São arquivos menores, versionáveis, e úteis para análises pontuais sem precisar baixar o histórico completo.

Arquivos Disponíveis

Histórico Completo (via GitHub Releases)

4 arquivos por release, combinando duas versões dos dados e dois formatos:

ArquivoVersãoFormatoDescrição
fipex-prices-latest.csvOriginalCSVDados históricos como publicados pela FIPE
fipex-prices-latest-merged.csvConsolidadaCSVVisão consolidada com nomes de modelos atuais
fipex-prices-latest.parquetOriginalParquetVersão original em formato colunar otimizado
fipex-prices-latest-merged.parquetConsolidadaParquetVersão consolidada em formato colunar otimizado

Por Período de Referência (YYYY/MM/)

Dumps individuais por período de referência FIPE, disponíveis apenas na versão original:

ArquivoFormatoDescrição
YYYY/MM/fipex-prices.csvCSVPreços do período como publicados pela FIPE
YYYY/MM/fipex-prices.parquetParquetMesmos dados em formato colunar otimizado

Por que apenas versão original nos dumps por período? A versão consolidada (merged) reflete o estado atual das fusões de modelos, que muda ao longo do tempo conforme a FIPE renomeia veículos. Um dump merged feito hoje seria diferente de um feito daqui a 6 meses. Para dados por período, a versão original é a única que permanece imutável e reproduzível.

Qual versão usar?

Ambas as versões do histórico completo contêm o mesmo número de registros de preços. A diferença está na atribuição dos nomes de modelos:

Versão Original (fipex-prices-latest.csv / .parquet):

  • Usa os nomes de modelos exatamente como foram publicados pela FIPE em cada período
  • Se a FIPE renomeou um modelo (ex: "Gol 1.0 Mi" → "Gol 1.0 12V"), os preços antigos mantêm o nome original
  • Ideal para análises históricas que precisam rastrear renomeações ao longo do tempo

Versão Consolidada/Merged (fipex-prices-latest-merged.csv / .parquet):

  • Unifica modelos renomeados sob o nome atual em todos os períodos
  • Se um modelo foi renomeado, os preços históricos também aparecem com o nome novo
  • Ideal para consultas e análises onde se quer acompanhar a evolução de preço de um veículo sem se preocupar com mudanças de nomenclatura

Formato CSV (.csv):

  • Separado por tabulação (\t) - TSV format
  • Compatível com Excel, Google Sheets, e qualquer ferramenta de análise de dados
  • Fácil de ler e inspecionar visualmente
  • Tamanho maior que Parquet

Formato Parquet (.parquet):

  • Formato colunar binário otimizado para análise
  • Compressão eficiente (~70% menor que CSV)
  • Leitura 3-5x mais rápida que CSV
  • Ideal para processamento em Python/Pandas, Spark, DuckDB
  • Preserva tipos de dados nativamente

Estrutura dos Dados

Todos os arquivos compartilham a mesma estrutura de 12 colunas:

ColunaTipoDescrição
tipo_veiculostringCategoria do veículo (carro, moto, caminhão)
codigo_fipestringCódigo único do veículo na FIPE
nome_modelostringNome do modelo (ex: Palio 1.0, Corolla XEi)
nome_marcastringFabricante do veículo (ex: Fiat, Toyota)
nome_combustivelstringTipo de combustível (Gasolina, Diesel, Flex, etc)
sigla_combustivelstringSigla do combustível (g, e, d, l, f, h, n)
ano_modelointAno de fabricação do modelo
zero_kmboolSe o veículo é zero quilômetro (true/false)
valor_centavosintValor do veículo em centavos (evita erros de ponto flutuante)
valor_formatadostringValor do veículo em Reais (R$) para facilidade de leitura
mes_referenciaintMês de referência da tabela FIPE (1-12)
ano_referenciaintAno de referência da tabela FIPE

Exemplos de Uso

Python - Polars

import polars as pl

# Carregar CSV (note o separador tab)
df = pl.read_csv("fipex-prices-latest-merged.csv", separator="\t")

# Carregar Parquet (mais rápido!)
df = pl.read_parquet("fipex-prices-latest-merged.parquet")

# Estatísticas básicas
print(f"Total de registros: {df.height:,}")
print(f"Total de marcas: {df['nome_marca'].n_unique():,}")

# Top 10 marcas
print(df.group_by("nome_marca").len().sort("len", descending=True).head(10))

Para mais exemplos completos, veja examples/python.py.

SQL - DuckDB

-- Carregar Parquet diretamente
SELECT nome_marca, COUNT(*) as total
FROM 'fipex-prices-latest-merged.parquet'
GROUP BY nome_marca
ORDER BY total DESC
LIMIT 10;

Mais consultas prontas em examples/duckdb.sql.

Este dataset é derivado de informações públicas disponibilizadas pela FIPE. O fipeX é um projeto independente e não possui afiliação com a Fundação Instituto de Pesquisas Econômicas (FIPE).

Os dados são fornecidos "como estão", sem garantias de precisão absoluta. Recomenda-se utilizar com cautela para decisões financeiras críticas.

Atualização

Os dados são extraídos do banco de dados do FipeX. A intenção é manter este dataset atualizado mensalmente conforme a FIPE libera novas tabelas.

Como contribuir

Veja CONTRIBUTING.md. Scripts de exemplo em outras linguagens (R, Julia, Spark, etc.) são especialmente bem-vindos.

Projetos relacionados

RecursoConteúdo
fipex-labs/datasetEste repositório — dataset (CC0)
fipex.com.brConsulta da Tabela FIPE, gratuita e sem cadastro
API públicaAPI REST gratuita, sem chave, 10 req/s por IP

同类 MCP Server

DeusData/codebase-memory-mcp46k

codebase-memory-mcp

High-performance code intelligence MCP server. Indexes codebases into a persistent knowledge graph — average repo in milliseconds. 158 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens. Single static binary, zero dependencies.

数据库与数据

TabularisDB/tabularis5.1k

tabularis

Open-source desktop SQL workspace with 3 built-in database drivers and 16 shipped plugins, including SQL Server, DuckDB, ClickHouse and Redis. Built-in MCP server for Claude, Cursor and Devin, SQL notebooks and visual EXPLAIN.

数据库与数据

prest/prest4.6k

prest

PostgreSQL ➕ REST, low-code, simplify and accelerate development, ⚡ instant, realtime, high-performance on any Postgres application, existing or new, MCP server

数据库与数据

antvis/mcp-server-chart4.4k

mcp-server-chart

🤖 A visualization mcp & skills contains 25+ visual charts using @antvis. Using for chart generation and data analysis.

数据库与数据

irinabuht12-oss/google-ads-meta-ads-mcp4.3k

google-ads-meta-ads-mcp

Google Ads MCP server + Meta Ads MCP (Facebook Ads MCP) + GA4 + Search Console in one hosted remote MCP for Claude, ChatGPT, Cursor & n8n: 250+ tools, OAuth login, no API keys, approval-gated writes, free. By Ryze AI.

数据库与数据

bytebase/dbhub3.6k

dbhub

Token conscious database MCP server for Postgres, MySQL, SQL Server, Oracle, MariaDB, SQLite.

数据库与数据