Mexico City Open Data
FreeNot checkedMexico City open data covering crime statistics, 911 calls, air quality, bike-sharing, and business locations.
About
Mexico City open data covering crime statistics, 911 calls, air quality, bike-sharing, and business locations.
README
Model Context Protocol para los datos abiertos de la Ciudad de México. Dale a Claude acceso directo a crimen, 911, calidad del aire, ECOBICI y DENUE — sin escribir una sola línea de código de ingesta.
CI Python 3.10+ License: MIT MCP
"¿Cuáles son las 10 colonias con más delitos en Cuauhtémoc en 2025?"
↓ Claude llama crime_hotspots(year=2025, alcaldia="CUAUHTEMOC", top_n=10)
↓ cdmx-mcp traduce a SQL contra CKAN
↓ Claude te contesta con la tabla + análisis, en segundos
📋 Prerrequisitos
Necesitás Python 3.10+ y uv (gestor de paquetes moderno para Python — reemplaza a pip + venv + pyenv en un solo binario).
Instalar uv
macOS / Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
O con Homebrew (macOS):
brew install uv
Windows
En PowerShell:
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
O con winget:
winget install --id=astral-sh.uv -e
O con Scoop:
scoop install uv
Verificá que quedó instalado:
uv --version # → uv 0.5.x o similar
Instalar Python (si no lo tenés)
uv puede descargar e instalar Python por vos — no hace falta que lo instales manualmente:
uv python install 3.12
Igual, si preferís instalarlo a mano:
- macOS:
brew install [email protected]o desde https://www.python.org/downloads/ - Windows:
winget install Python.Python.3.12o desde la Microsoft Store - Linux (Ubuntu/Debian):
sudo apt install python3.12 python3.12-venv - Linux (Arch):
sudo pacman -S python
Verificá:
python3 --version # → Python 3.10.x o superior
💡 Con
uvno necesitás activar venvs ni pelear con versiones —uv syncleepyproject.toml+uv.locky arma todo solo.
⚡ Quickstart — 30 segundos
git clone https://github.com/devcsar/cdmx-mcp.git
cd cdmx-mcp
uv sync # instala Python + dependencias
uv run python tests/smoke_test.py # verifica: debe decir "smoke: OK"
Ya está instalado. Ahora conectalo a tu cliente preferido:
Claude Code
claude mcp add cdmx -- uv --directory "$(pwd)" run cdmx-mcp
claude # dentro de la sesión: /mcp
O simplemente abrí este directorio con claude y detectará el .mcp.json automáticamente.
Claude Desktop
Editá claude_desktop_config.json (Settings → Developer → Edit Config) y pegá:
{
"mcpServers": {
"cdmx": {
"command": "uv",
"args": ["--directory", "/ruta/absoluta/a/cdmx-mcp", "run", "cdmx-mcp"]
}
}
}
Reiniciá Claude Desktop. Detalle completo por SO → QUICKSTART.md.
Cowork
Pegá el mismo JSON en el editor de MCPs de Cowork, o apuntá al .mcp.json del repo.
🎯 Primer prompt de prueba
Copiá y pegá en Claude:
Lista los 10 tipos de delito más frecuentes en la alcaldía Cuauhtémoc durante 2025. Después hacé una tabla markdown con emojis de barra.
Claude elige crime_hotspots automáticamente y te contesta con datos reales. Más prompts en PROMPTS.md.
📊 Qué cubre
| Fuente | Cubierta vía | Frescura |
|---|---|---|
| FGJ — Carpetas de investigación (delitos) | datos.cdmx.gob.mx (CKAN API) |
mensual |
| 911 / LOCATEL — llamadas de emergencia | datos.cdmx.gob.mx (CKAN API) |
mensual |
| SIMAT — Calidad del aire | datos.cdmx.gob.mx (CKAN API) |
horaria |
| ECOBICI — bicis/docks en tiempo real | GBFS (feed estándar) | 🟢 en vivo |
| DENUE (INEGI) — unidades económicas | API pública INEGI | trimestral |
Nota post-migración: en abril 2026 el portal CDMX migró de OpenDataSoft a CKAN 2.10. Las consultas ahora pasan por
/api/3/action/datastore_search_sql(PostgreSQL real). Los slugs de dataset se conservaron.
🛠 Tools expuestas (9 total)
Genéricas — funcionan con cualquier dataset del portal:
| Tool | Qué hace |
|---|---|
list_datasets(search?, limit) |
Buscar en el catálogo completo |
describe_dataset(dataset_id) |
Schema real (columnas, tipos, total de filas) |
query_records(dataset_id, where?, select?, order_by?, limit, offset) |
Consulta SQL vía datastore_search_sql |
aggregate(dataset_id, group_by, metric?, where?, limit) |
GROUP BY server-side |
Recetas — atajos para el top 5:
| Tool | Qué hace |
|---|---|
crime_hotspots(year, alcaldia?, category?, top_n) |
Top colonias/alcaldías por crimen |
ecobici_status(station_id? · near_lat+near_lng+radius_m) |
Bicis/docks libres en tiempo real |
air_quality_now(zone?, limit) |
Índice SIMAT más reciente |
denue_near(lat, lng, radius_m, keyword) |
Negocios cerca de un punto |
Más cache_stats() y 2 recursos (cdmx://guide/fgj, cdmx://guide/top5).
Shortcuts soportados como dataset_id: fgj · 911 · ids · aire.
🧪 Verificar que funciona
# Test offline (no golpea el portal)
uv run python tests/smoke_test.py
# → smoke: OK
# Test live (opcional — consulta real a datos.cdmx.gob.mx)
CDMX_MCP_LIVE=1 uv run python tests/live_test.py
# → live: OK
El CI corre el smoke test en Python 3.10, 3.11 y 3.12 en cada push.
🔐 Token opcional para DENUE
denue_near requiere un token gratuito de INEGI:
- Registrate en https://www.inegi.org.mx/servicios/api_denue.html (toma 2 min)
- Exportalo antes de iniciar Claude Desktop/Code:
export INEGI_TOKEN=tu_token
O agregalo al env de tu config JSON — ver config/claude_desktop_config.example.json.
🏗 Arquitectura
Claude (Desktop / Cowork / Code)
│ stdio · JSON-RPC
▼
cdmx_mcp.server (FastMCP)
│
┌──────┴──────┬───────────┬──────────┐
▼ ▼ ▼ ▼
ckan gbfs denue cache
(datos.cdmx) (ECOBICI) (INEGI) (TTL + LRU)
- CKAN cubre 4 de las 5 fuentes (FGJ, 911, aire, IDS) con la misma API (
/api/3/action/*). describe_datasetusapackage_show+datastore_searchpara exponer el schema real.query_recordsyaggregatedelegan endatastore_search_sql(PostgreSQL real: identificadores con", literales con').- ECOBICI se consume por GBFS (feed estándar; también sobre-escribible vía
ECOBICI_GBFS_URL). - Cache en memoria con TTL por tool: 15 s para tiempo real, 10 min para queries, 1 h para catálogo.
- Sin tokens excepto DENUE (opcional).
📚 Aprende más
- PROMPTS.md — biblioteca de prompts listos para copiar/pegar agrupados por dominio (crimen, movilidad, aire, negocios, combos).
- QUICKSTART.md — instalación paso a paso por sistema operativo + troubleshooting.
- examples/ — demos específicas por canal:
- demo-cowork.md · prompts para Cowork (stakeholders no técnicos).
- demo-claude-desktop.md · flujo guiado en chat.
- demo-claude-code.md · ejercicios avanzados en terminal con pandas/matplotlib.
🤝 Contribuir
El servidor está diseñado para extenderse fácilmente.
Para añadir una nueva fuente:
- Crear
src/cdmx_mcp/adapters/<fuente>.pycon funciones que devuelvan dicts con la forma{"results": [...], "total_count": N}. - Envolverlas con
cache.cached(...)con un TTL apropiado. - Exponerlas en
server.pycon@mcp.tool()y una docstring clara (Claude la lee). - Agregar el nombre al set
expectedentests/smoke_test.py.
Correr CI local:
uv run python tests/smoke_test.py
CDMX_MCP_LIVE=1 uv run python tests/live_test.py # requiere internet
Issues y PRs son bienvenidos. El workflow de .github/workflows/ci.yml valida que todo compile en Python 3.10 / 3.11 / 3.12.
📄 Licencia
MIT · built at Impact Lab CDMX 01 (abril 2026) por rohan.mx · csar.dev.
Extender
Para añadir una fuente nueva:
- Crear
src/cdmx_mcp/adapters/<fuente>.pycon funciones que devuelvan dicts. - Envolver con
cache.cached(...)para TTL. - Exponer en
server.pycon@mcp.tool().
Licencia
MIT.
Installing Mexico City Open Data
This server has no published package — it is built from source. Open the repository and follow its README.
▸ github.com/devcsar/cdmx-mcpFAQ
Is Mexico City Open Data MCP free?
Yes, Mexico City Open Data MCP is free — one-click install via Unyly at no cost.
Does Mexico City Open Data need an API key?
No, Mexico City Open Data runs without API keys or environment variables.
Is Mexico City Open Data hosted or self-hosted?
Self-hosted: the server runs locally on your machine via the install command above.
How do I install Mexico City Open Data in Claude Desktop, Claude Code or Cursor?
Open Mexico City Open Data on unyly.org, pick your client tab (Claude Desktop, Claude Code, Cursor) and press Install — the config is generated automatically, no JSON editing.
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