PegaRex について
PegaRexは、ブラジルの中古車・バイクを検索するリモートMCPサーバーです。リアルタイムの掲載情報にFIPE参考価格と個別掲載の市場分析を組み合わせています。
主な機能
- 01車両掲載情報のライブ検索
- 02メーカー・車種・バージョンの参照
- 03FIPE参考価格との比較
- 04掲載車両の市場ポジション分析
- 05市場統計の確認
活用シーン
- 01地域や条件を指定した中古車探し
- 02掲載価格がFIPE参考価格を上回るか確認
- 03車両と類似する販売中の掲載情報を比較
MCP 対応
Streamable HTTP経由で、読み取り専用の車両検索・市場分析ツールをMCPクライアントに公開します。stdioブリッジはツール一覧と呼び出しをホストサーバーに中継します。
設定
リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。
https://pegarex.com.br/api/mcpclaude mcp add --transport http br-com-pegarex https://pegarex.com.br/api/mcp{"mcpServers":{"br-com-pegarex":{"type":"http","url":"https://pegarex.com.br/api/mcp"}}}Cursor で開く{"servers":{"br-com-pegarex":{"type":"http","url":"https://pegarex.com.br/api/mcp"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"br-com-pegarex":{"type":"http","url":"https://pegarex.com.br/api/mcp"}}}{"mcpServers":{"br-com-pegarex":{"serverUrl":"https://pegarex.com.br/api/mcp"}}}コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。
ツール
詳細
PegaRex MCP Server
PegaRex 向けのリモート Model Context Protocol サーバーです。PegaRex はブラジルの車両メタ検索エンジンで、96 のマーケットプレイス(OLX、Webmotors、Napista など)から180 万件以上の中古車・中古バイクの掲載情報をリアルタイムで集約し、FIPE の参考価格と市場分析情報を付加します。
エンドポイント(Streamable HTTP):
https://pegarex.com.br/api/mcp
利用には無料の PegaRex アカウントが必要です。初回はアプリが PegaRex のページを開くので、サインイン(またはアカウントを作成)して許可してください。これは標準的な MCP 認証(動的なクライアント登録を使用する OAuth 2.1)であるため、コピーする API キーはありません。その後はアプリが自動でアクセスを更新します。30 日間使用しないと、再度確認が求められます。
接続
Claude(claude.ai / Desktop): Settings → Connectors → Add custom connector → 上記の URL を貼り付け → Connect の順に進み、PegaRex にサインインして Permitir をクリックします。
ChatGPT(開発者モード)および OAuth 対応の MCP クライアント: 同じ URL をリモート MCP サーバーとして追加し(確認された場合は OAuth を選択)、PegaRex のページが開いたらサインインします。
2026 年 10 月 16 日より前に接続した場合は、一度再接続してください。この日からアカウントを求めるようになりました。
手順ガイド(pt-BR):https://pegarex.com.br/mcp
また、br.com.pegarex/mcp として公式 MCP Registryにも登録されています。
ローカル(stdio)クライアント
ローカルサーバーしか起動できないクライアント向けに、このリポジトリには小さなブリッジ(src/pegarex_mcp)が含まれています。ホスト型サーバーへのセッションを 1 つ開き、tools/list と tools/call を変更せずに中継します。ローカルでの計算やキャッシュは行いません。Python 3.10 以降が必要です。
uv を使い、ターミナルから一度サインインします(ブラウザーが開きます)。
uvx --from git+https://github.com/paya-alavi77/pegarex-mcp pegarex-mcp login
次に、ブリッジをクライアントに追加します。Claude Desktop(claude_desktop_config.json)の場合:
{
"mcpServers": {
"pegarex": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "git+https://github.com/paya-alavi77/pegarex-mcp", "pegarex-mcp"]
}
}
}
login を省略すると、ブリッジは初回接続時にサインインページを開きます。サインインが完了する前に待機を終了するクライアントもあります。その場合は、サインイン後にクライアントを再起動してください。
ログイン情報は ~/.config/pegarex-mcp/auth.json(Windows の場合は %APPDATA%\pegarex-mcp\auth.json。別のフォルダーを指定するには PEGAREX_MCP_HOME を設定)に保存されます。このファイルを読み取れるのは本人だけで、自動的に更新されます。複数のブリッジから共有できます。ログインを終了するには、ここで、またサーバー上でも次を実行します。
uvx --from git+https://github.com/paya-alavi77/pegarex-mcp pegarex-mcp logout
Docker:コンテナーからブラウザーを開くことはできないため、まずホストでサインインしてから(上記の login コマンド)、コンテナーにそのログイン情報を使わせます。
docker build -t pegarex-mcp .
docker run -i --rm --user "$(id -u):$(id -g)" -e PEGAREX_MCP_HOME=/login \
-v "$HOME/.config/pegarex-mcp:/login" pegarex-mcp
ブリッジの接続先を別のエンドポイントにするには、PEGAREX_MCP_URL を設定します。
ツール(17)
リアルタイム検索と分類情報
search_vehicles · get_vehicle_by_id · get_market_stats · list_brands · list_models · list_versions · list_filter_options
掲載情報ごとの市場分析
get_listing_details · get_market_position · get_fipe_valuation · get_price_distribution · get_similar_active_listings · get_alternative_models · get_cheapest_states · get_mileage_context · get_avg_days_to_sell · get_technical_specs
例
「2020 年以降のオートマチックの Honda Civic を、サンパウロ州で R$ 120k 以下の条件で探し、最も安い車の価格が FIPE の参考価格より高いか低いか教えてください。」
このコネクターを使うアシスタントは、リアルタイムのデータベースを基に、検索 → get_fipe_valuation → get_market_position の順に、1 回の会話ですべて回答します。
注意事項
- 言語/市場: ブラジル向けポルトガル語(pt-BR)。価格はBRLです。
- 読み取り専用。 サーバーは書き込み操作を公開していません。すべてのツールに
readOnlyHintが付与されています。 - 公正利用: アカウントごとの1日あたりの検索上限と、IPごとのレート制限が適用されます。小規模な独立サービスです。
- プライバシー: サーバーが保持する情報と保持期間については、こちらをご覧ください:https://pegarex.com.br/privacidade。
- クレジット表記: 検索結果を表示する際は、PegaRex (pegarex.com.br) のクレジットを表記してください。
- プレーンHTTPの代替手段として、同じデータを公開JSON APIから利用できます。詳細は
/llms.txtと OpenAPIドキュメントをご覧ください。
このリポジトリではホスト型サーバーについて説明し、サーバーへの小規模なstdioブリッジを含んでいます。サービス自体はpegarex.com.brで稼働しています。問題や質問はこちらにお寄せください。
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AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。