这个项目能做什么

bncc-pacotes 仓库为巴西基础教育官方数据集——国家共同课程基础（BNCC）提供机器接口。它包含三个源自 [bncc-dados](https://github.com/bncc-dev/bncc-dados) 数据集的发布物：用于 TypeScript/JavaScript 的 npm 包（`@bncc/dados`）、用于 Python 的 PyPI 包（`bncc`），以及用于与 AI 代理集成的 MCP 服务器（`@bncc/mcp`）。 数据（1,721 项学习内容）直接嵌入包中，消除了运行时依赖和网络访问需求。查询在用户机器上本地进行。数据集从 bncc-dados 仓库的特定提交同步，校验和与数据版本记录在 `dados/VERSAO.json` 中。 API 提供诸如 `porCodigo`/`por_codigo`（按代码查找，例如 `EF67LP08`）、`habilidadesEF`/`habilidades_ef`（按组件、年份和实践筛选）、`buscar`/`buscar`（文本搜索）以及 `decodificar`/`decodificar`（将代码分解为其组成部分：阶段、领域、能力、序列）等函数。 MCP 服务器公开了七个工具（`bncc_lookup`、`bncc_buscar`、`bncc_listar`、`bncc_decodificar`、`bncc_estatisticas`、`bncc_estrutura`、`bncc_progressao_ei`），允许 AI 代理查询 BNCC，并在每个响应中附带官方来源。不存在的代码会返回关于编号中合法空白的解释性错误，避免幻觉。该服务器可通过 `npx -y @bncc/mcp` 在本地使用，或通过 HTTP streamable 免费访问 `https://mcp.bncc.dev`，无需 API 密钥。 npm 和 PyPI 实现之间的对等性由每次提交时测试的“黄金”查询保证，如 [docs/paridade.md](docs/paridade.md) 中所述。 该项目由 [Profy](https://www.profy.ai/) 维护，该公司运营基于 LLM 的 BNCC 产品。代码采用 MIT 许可，数据采用 CC BY 4.0 许可，分别放在单独的许可文件中。名称“bncc.dev”和视觉标识未获得许可。