risk_score_supplier¶

Score de risco para due diligence de fornecedor.

Assinatura¶

async def risk_score_supplier(
    cnpj: str,
    criterios_estritos: bool = False,
) -> SupplierRiskScore

O que faz¶

Baseia-se em analyze_cnpj_compliance e aplica ajustes mais conservadores para contexto de contratação:

Achados com severidade alto/critico reduzem score em 15
Achados medio reduzem em 5
criterios_estritos=True reduz score em 10 (politicas anti-corrupção)

Retorna recomendação binária/quaternária acionavel.

Schema de saida¶

class SupplierRiskScore(BaseModel):
    cnpj: str
    razao_social: str
    risco: Literal["baixo", "medio", "alto", "critico"]
    score: int  # 0-100
    fatores: list[str]  # positivos e negativos
    recomendacao: Literal[
        "aprovar",
        "aprovar_com_ressalvas",
        "investigar",
        "recusar",
    ]
    data_analise: date

Faixas de recomendação¶

Score	Recomendacao
80-100	`aprovar`
60-79	`aprovar_com_ressalvas`
30-59	`investigar`
0-29	`recusar`

Exemplos¶

CLI¶

mcp-fiscal supplier 12345678000190
mcp-fiscal supplier 12345678000190 --estrito --json

Python (integração com cadastro de fornecedores)¶

async def cadastrar_fornecedor(cnpj: str) -> bool:
    score = await risk_score_supplier(cnpj, criterios_estritos=True)
    if score.recomendacao == "recusar":
        log.warning("supplier_rejected", cnpj=cnpj, fatores=score.fatores)
        return False
    if score.recomendacao == "investigar":
        await notificar_compliance_team(cnpj, score)
    return True

Via agente IA¶

"Faz a due diligence completa do CNPJ 12.345.678/0001-90 com critérios estritos e me da a recomendação"