How do I install Catálogo De Fuentes Públicas De España?

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Last checked 2026-11-08. Fuentes de datos públicos de España verificadas: endpoints, trampas, recetas, identificadores

Catálogo De Fuentes Públicas De España MCP server

Administración fuentes públicas

Spanish public data, ready to build products on: where each dataset lives, how to call it, what it returns and the traps that change the numbers, verified with real calls; plus code that fetches it already solved. Start at llms-min.txt or the MCP server.

Datos públicos de España listos para construir productos. Para cada fuente: dónde está, cómo pedirla, qué devuelve y qué falla, comprobado con llamadas reales, y código que ya trae el dato resuelto. Pensado para startups, desarrolladores y agentes de IA.

Empieza aquí

Con un agente (MCP): uvx --from git+https://github.com/BquantFinance/Administracion-fuentes-publicas mcp-catalogo, , o en Claude Code /plugin marketplace add BquantFinance/Administracion-fuentes-publicas y /plugin install fuentes-publicas@fuentes-publicas. buscar encuentra la fuente, ficha da endpoints y trampas, y perfil_municipio, coyuntura, empresa_nif y el resto traen el dato (herramientas).
Con código: pip install "fuentes-publicas-mcp @ git+https://github.com/BquantFinance/Administracion-fuentes-publicas". Clientes que ya resuelven certificados, codificaciones y paginación (scripts/clientes), un almacén local en Parquet para lo que las APIs no dejan consultar (guía) y ejemplos que funcionan.
Leyendo: llms-min.txt para orientarse y la ficha de cada fuente en sources/.

Qué puedes construir hoy

Cada producto con piezas que ya funcionan; frescura, volumen medido, licencia y la trampa que más cuesta en indices/productos.yaml. Antes de vender: licencias, cita y datos personales.

producto	para quién	fichas	piezas
radar-licitaciones · Avisos de licitaciones nuevas por CPV, provincia u órgano de contratación	pymes y consultoras que licitan con la Administración	placsp-datos-abiertos, dir3-directorio	fuentes-radar con ejemplos/radar/ (aviso diario en GitHub Actions: issue, RSS y JSON; CPV, NUTS, importe y palabras); almacen.py sync --fuentes placsp para histórico y búsquedas
inteligencia-competidores · Quién gana los contratos de un sector u órgano, a qué importe y contra cuántas ofertas	empresas que licitan, analistas de contratación pública, periodistas	placsp-datos-abiertos	almacen.py (tabla placsp_adjudicaciones y vista adjudicaciones_ultimo); ejemplos/adjudicaciones.py; herramienta almacen_sql
radar-ayudas · Convocatorias de subvenciones nuevas que encajan con el perfil de una empresa (sector, región, tipo de beneficiario)	pymes, gestorías y consultoras de financiación pública	bdns-api, boe-api-sumario	fuentes-radar con ejemplos/radar/ (convocatorias nuevas por palabras y nivel, aviso diario); scripts/clientes/bdns.py (convocatorias y concesiones paginadas, altas por fecha de alta)
kyb-proveedores · Ficha de riesgo de un proveedor o cliente por NIF (ayudas, contratos, actos mercantiles, prohibiciones de contratar)	departamentos de compras, fintech de crédito, compliance	bdns-api, placsp-datos-abiertos, borme-api-sumario, hacienda-registro-licitadores	herramienta empresa_nif (por NIF o por nombre, que resuelve el NIF con el directorio de la BDNS) y ejemplos/empresa_nif.py; con almacén local añade contratos adjudicados y actos del BORME
leads-sociedades-nuevas · Sociedades recién constituidas por provincia y objeto social, con capital y domicilio	proveedores B2B (asesorías, bancos, software de gestión, seguros)	borme-api-sumario	fuentes-radar con ejemplos/radar/ (constituciones por provincia, objeto social y capital, aviso diario); almacen.py sync --fuentes borme para el histórico; empresa_nif con la denominación para el NIF
informe-ubicacion · Informe de una localización (población, renta, paro, vivienda, criminalidad y colegios, salud y recarga a 1 km) para inmobiliarias, retail y franquicias	inmobiliarias, cadenas de retail y franquicias, proptech

Lo que no dice la documentación oficial

Algunos ejemplos, comprobados con llamadas reales:

La exportación de la BDNS devuelve 50 filas aunque haya miles si no pasas pageSize, y no avisa. Y para sincronizarla no sirve la fecha de concesión: las del 15/01/2025 se siguieron dando de alta hasta agosto de 2026 (el filtro bueno, fechaRegInicio, no está documentado).
Para filtrar un municipio, el INE no quiere su código (02001) sino un Id interno (6124). En SIGPAC y Catastro, Madrid es 28:900, no 28079, y otros 4.448 municipios cambian de número (tabla de equivalencias).
El IPC del último mes es un avance que se revisa, y el PIB que se publica es el corregido: 0,68 % trimestral en 2026T2 frente al 4,79 % de la serie sin corregir.
En el CSV del paro registrado del SEPE, Oza-Cesuras sale con 0 parados y Cerdedo-Cotobade no aparece: sus datos van con los códigos de antes de la fusión.
Muchos servidores .gob.es envían el certificado FNMT sin la intermedia: el navegador entra, curl y requests fallan (arreglo).
Los CSV de los portales PC-Axis llegan en UTF-8 aunque la cabecera diga ISO-8859-15, y el del SEPE en Windows-1252 aunque diga UTF-8.
En GBIF la encina ibérica es sobre todo Quercus rotundifolia (1,3 millones de registros en España); preguntar por Quercus ilex, que es lo que devuelve el buscador de nombres, da 21.322 sin ningún aviso. Y 41,6 de sus 95,8 millones de registros en España son CC BY-NC.

Fuentes catalogadas: 102. Alcance actual: Administración General del Estado y, desde octubre de 2026, las cuatro comunidades más pobladas (Madrid, Cataluña, Andalucía y Comunitat Valenciana) y los ayuntamientos de Madrid y Barcelona. Después: resto de comunidades y entidades locales, Cortes y Poder Judicial, Unión Europea.

Principios

Una ficha por fuente, en YAML, con campos fijos validados contra un esquema. Sin prosa de relleno: cada línea ahorra una búsqueda.
Fuente única de verdad. Solo se editan sources/**/*.yaml. Índices, catalog.json y llms*.txt se generan.
Lo que no dice la documentación oficial. El campo gotchas recoge los detalles que hacen perder horas: cabeceras obligatorias, codificaciones raras, límites no documentados, URLs que cambian. Las trampas silenciosas, las que dan una cifra incompleta o distinta sin ningún error, van aparte en alerts, y el servidor MCP las devuelve lo primero.
Verificación explícita. verified lleva la fecha de la última prueba real del endpoint, o null. Un job semanal comprueba que las URLs siguen respondiendo.
Top-down. Se cubren primero las fuentes de mayor uso e impacto, sector a sector, hasta cubrirlo todo.

Sectores

sector	descripción	fuentes
legislacion-boletines	Legislación y boletines oficiales	6
economia-finanzas	Economía, finanzas y mercados	5
hacienda-presupuestos	Hacienda, tributos y presupuestos	6
estadistica	Estadística oficial	7
contratacion-subvenciones	Contratación pública y subvenciones	3
empleo-seguridad-social	Empleo y Seguridad Social	3
gobierno-abierto-administracion	Gobierno abierto, transparencia y organización administrativa	12
territorio-cartografia	Territorio, catastro y cartografía	5
meteorologia-clima	Meteorología y clima	2
medio-ambiente-agua-biodiversidad	Medio ambiente, agua y biodiversidad

Estructura

sources/<sector>/<id>.yaml   fichas (fuente de verdad)
sources/<sector>/README.md   índice del sector (generado)
schema/source.schema.json    esquema de ficha
schema/vocab.yaml            vocabulario controlado: sectores, acceso, auth, formatos
catalog.json                 todo el catálogo (generado)
llms-min.txt, llms.txt, llms-full.txt   entrada para agentes, de menos a más (generado)
indices/*.yaml               productos, recetas por intención, necesidades, identificadores, códigos que son parámetros, rutas muertas (fuente de verdad)
indices/README.md            los seis índices en texto (generado)
ejemplos/                    proyectos pequeños que funcionan (carburante, BOE, licitaciones, municipio, subvenciones)
plugins/, .claude-plugin/    plugin de Claude Code con la skill y el servidor MCP
datos/municipios.csv         los 8.132 municipios con su código INE, Id del INE Tempus, SIGPAC y Catastro, DIR3, NIF, NUTS3 y coordenadas (scripts/municipios.py)
scripts/                     validate.py, build.py, check_links.py, check_recetas.py, check_ejemplos.py, fnmt_bundle.py, mcp_catalogo.py (servidor MCP local)
scripts/clientes/            sesión HTTP, clientes CKAN, Socrata, PC-Axis, ArcGIS y OGC, cargadores (BOE y BORME, BDNS, AEMET, INE, PLACSP, DataComex, Saiku) y almacén local en Parquet
scripts/clientes/muestras/   respuestas reales recortadas para probar los parsers sin red (python scripts/test_clientes.py)
evals/                       24 tareas con respuesta esperada para medir lo que aporta el repo a un agente
templates/source.yaml        plantilla de ficha
guides/                      guías transversales (cliente HTTP, identificadores, servidor MCP, reutilización y datos personales, almacén)

Uso rápido

# Todo el catálogo
curl -s https://raw.githubusercontent.com/BquantFinance/Administracion-fuentes-publicas/main/catalog.json

# Fuentes de un sector con API REST y sin autenticación
curl -s .../catalog.json | jq '.sources[] | select(.sector=="economia-finanzas" and (.access|index("api-rest")) and .auth=="none") | .id'

# pip install "fuentes-publicas-mcp @ git+https://github.com/BquantFinance/Administracion-fuentes-publicas"
from fuentes_publicas.clientes import ckan, socrata, pcaxis, arcgis, ogc
from fuentes_publicas.clientes.sesion import sesion  # requests.Session con FNMT, User-Agent, reintentos y bloqueos

pcaxis.tabla(24077)[:3]                 # IPC del INE en CSV: UTF-8 real, coma decimal y periodo sin dato como None
list(socrata.filas("gn9e-3qhr"))        # 87.930 filas de la Generalitat, no las 1.000 que da Socrata sin $limit
list(ckan.filas("cnmc", rid))           # todas las filas del datastore aunque el portal recorte limit a 32.000
ckan.comparar("comunidad-madrid", rec)  # el datastore del padrón tiene 5.000 filas; el CSV, 18.718

Índices para agentes

Además de las fichas, indices/ responde a las preguntas que se hacen antes de elegir una fuente:

Productos: qué se puede construir hoy, para quién y con qué piezas.
Recetas por intención: procedimientos verificados que encadenan fichas (de un NIF a sus subvenciones y contratos, de unas coordenadas a la referencia catastral, del sumario del BOE al texto consolidado). Cada receta lleva comprobaciones que python scripts/check_recetas.py ejecuta contra los servidores reales.
Dónde está cada cosa: necesidades habituales con la ficha que las resuelve y la nota que evita el desvío típico.
Identificadores: los códigos que cruzan datasets, con regex, ejemplo, emisor y vías verificadas de conversión.
Códigos que son parámetros: valores que las APIs exigen y no se adivinan (Id del INE para tv, países de DataComex, estación de AEMET por capital, productos de carburantes, rangos del BOE), obtenidos con llamadas reales.
Rutas muertas: URLs de documentación antigua que ya no sirven y su sustituta.

Medido (evals/): en diez tareas resueltas por el mismo agente con y sin catálogo (dos modelos), el acierto fue el mismo; con catálogo, en las tareas difíciles las llamadas HTTP y los pasos del agente bajan a la mitad y las fallidas casi a cero. En tareas con trampas silenciosas y un modelo pequeño (Haiku, tres repeticiones, tokens medidos turno a turno), el acierto pasa de 3 de 21 sin catálogo a 13 de 21 con el servidor MCP, con un 43 % menos de tokens; con las alertas, las trampas que aún fallaban pasan de 5 a 18 de 18.

Todo en indices/README.md y, para consumo programático, bajo la clave indices de catalog.json. Cada endpoint principal de una ficha lleva example (llamada copiable) y returns (forma de la respuesta vista en esa llamada). python scripts/mcp_catalogo.py expone el catálogo por MCP en local para cargar solo lo necesario (guía).

Contribuir

Lee CONTRIBUTING.md. Resumen: copia templates/source.yaml, rellena, ejecuta python scripts/validate.py && python scripts/build.py, abre un PR.

Licencia

Catálogo y documentación: CC0 1.0. Los datos a los que apuntan las fichas tienen cada uno su propia licencia, indicada en el campo license.

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