bncc.dev
para quem desenvolve

Para quem desenvolve

A BNCC como dependência:

As 1.721 aprendizagens da Base e do complemento de Computação, verificadas contra os documentos oficiais, com a fonte dentro de cada registro. Instale, conecte por MCP ou chame a API REST.

open source · github.com/bncc-dev CC BY 4.0 dados MIT código

$ npm install @bncc/dados

import { porCodigo, buscar } from '@bncc/dados';

porCodigo('EF67LP08').texto
// "Identificar os efeitos de sentido devidos à escolha de ima…"

buscar('frações', { etapa: 'EF', ano: 5 })
// [EF05MA03, EF05MA04] · tipado, offline, zero rede

$ pip install bncc

import bncc

bncc.por_codigo('EF67LP08')['texto']
bncc.buscar('frações', etapa='EF', ano=5)

bncc.para_dataframe()
# tudo num DataFrame pandas, pronto para análise

# remoto: cole a URL no Claude, ChatGPT ou Cursor
https://mcp.bncc.dev/mcp

# local, offline e sem limite de requisições:
{ "mcpServers": { "bncc":
    { "command": "npx", "args": ["-y", "@bncc/mcp"] } } }

# Seu agente passa a consultar a BNCC real
# em vez de alucinar códigos.

$ curl https://api.bncc.dev/v1/aprendizagens/EF67LP08

$ curl 'https://api.bncc.dev/v1/busca?q=frações&etapa=EF&ano=5'

$ curl https://api.bncc.dev/v1/openapi.json
# JSON com CORS aberto · OpenAPI publicada · sem key

$ git clone https://github.com/bncc-dev/bncc-dados

dados/           # JSON canônicos · CC BY 4.0
derivados/       # CSVs e SQL prontos para uso
pipeline/        # extração reprodutível, roda em CI
DECISOES.md      # cada interpretação, documentada

Escolha a interface pela sua stack

O dado é o mesmo nas cinco. Nenhuma pede chave nem cadastro.

npm@bncc/dados · TypeScript Node e browser: dados embutidos no bundle, consultas prontas (porCodigo, buscar, decodificar) e tipos completos. Sem chamadas de rede. pythonbncc · PyPI Notebooks e pipelines: dicionários Python e para_dataframe() para quem vive no pandas. mcpmcp.bncc.dev · agentes de IA Claude, ChatGPT, Cursor e afins: sete ferramentas de consulta, remoto (cole a URL) ou local (npx); o agente responde com dados reais em vez de inventar códigos. apiapi.bncc.dev · REST Sem instalar nada: JSON com CORS aberto, OpenAPI publicada, hospedada na borda.

bncc-dados o dataset por trás de tudo: JSON, SQLite e CSV, pipeline de extração e decisões GitHub ↗ bncc-pacotes o código dos pacotes npm e PyPI e do servidor MCP, com testes e fixtures GitHub ↗

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O modelo de dados

Cada código da BNCC é uma sigla com informação dentro. Toque nas partes de EF67LP08 abaixo para ver o que cada uma significa; em código, decodificar() faz essa leitura. E se um código não está nos dados, ele não existe na BNCC: a numeração oficial tem lacunas legítimas.

EFetapa

67bloco de anos

LPcomponente

08sequência

EF · 67 · LP · 08

Cada etapa da educação básica organiza suas aprendizagens de um jeito, e o complemento de Computação (2022) é um documento à parte, com vigência própria. O schema modela os quatro formatos:

EI02TS01

Educação Infantil

objetivos por campo de experiências e grupo etário

EF67LP08

Ensino Fundamental

habilidades por componente e ano, com objetos de conhecimento

EM13LGG103

Ensino Médio

habilidades por área, sem seriação, ligadas a competências

EF06CO02

Computação

complemento de 2022, por eixo, com vigência própria

No fim, cada aprendizagem é um registro como o abaixo: o texto oficial, os anos, a vigência e a fonte (arquivo e página do PDF homologado) vêm juntos.

// GET api.bncc.dev/v1/aprendizagens/EF06CO02 · registro real, resumido
{
  "codigo": "EF06CO02",
  "texto": "Elaborar algoritmos que envolvam instruções sequenciais,
           de repetição e de seleção usando uma linguagem de programação.",
  "documento": "computacao-2022",
  "anos": [6],
  "vigencia": { "status": "vigente", "desde": "dados-2026.07" },
  "fonte": {
    "arquivo": "anexo-ao-parecer-cneceb-no-2-2022-bncc-computacao.pdf",
    "localizador_pdf": "página PDF 42"
  }
}

Garantias de engenharia

Cada afirmação abaixo corresponde a um artefato público. Dá para verificar tudo sem pedir permissão a ninguém.

1.721aprendizagens

100%com fonte citável (arquivo + página)

1.576 + 141textos idênticos aos PDFs oficiais

2licenças abertas · CC BY 4.0 + MIT

Extração reprodutível: o pipeline é público e a reprodutibilidade é um teste que roda em CI a cada mudança.
Fonte em cada registro: todo objeto carrega fonte com o arquivo oficial e o localizador da página.
Decisões registradas: toda decisão de interpretação sobre as fontes oficiais vira entrada em DECISOES.md, com justificativa.
Versionamento previsível: semver para o schema, data-version para o conteúdo (dados-2026.07). Quando o CNE alterar a Base, a mudança chega como versão nova, e você decide quando atualizar.
Licenças abertas: CC BY 4.0 nos dados, MIT no código.

Tudo aberto no GitHub

O bncc.dev é open source: três repositórios públicos, com issues e PRs abertos. Achou um erro no dado? A correção entra em bncc-dados e chega a todas as interfaces na versão seguinte.

bncc-dadosdataset · CC BY 4.0 A fonte canônica: JSON, SQLite e CSV com proveniência por registro, pipeline de extração reprodutível e o histórico de decisões. bncc-pacotesnpm · PyPI · MCP O código das interfaces: os pacotes @bncc/dados (npm) e bncc (PyPI) e o servidor MCP, com testes e fixtures. bncc-benchmarkalucinação de IA A medição: metodologia, banco de itens, harness e as respostas brutas de cada rodada, auditáveis.

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Dados, pacotes, API e servidor MCP são gratuitos, sem chave e sem cadastro, e vão continuar assim: o compromisso está escrito no repositório.

Medimos o quanto as IAs inventam a BNCC

Fizemos 15.300 perguntas a 17 modelos sobre códigos e textos reais da Base, sem dar nenhuma fonte para consultar. É a condição em que a maioria dos apps usa IA, via API.

59%das transcrições saíram com texto inventado ou de outra habilidade

34%dos códigos reais foram negados ("esse código não existe")

Se o seu produto cita a BNCC, esse é o erro que entra nele sem uma fonte estruturada. Resultados por modelo, metodologia e respostas brutas: o benchmark completo.

bncc-benchmark metodologia, banco de itens, harness e as respostas brutas de cada rodada GitHub ↗

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Construindo com IA

Todas as páginas deste site também saem em formato para modelos. Se você constrói com Lovable, Replit ou Claude Code, aponte a IA para cá.

llms.txt e llms-full.txt: índice e conteúdo completo na spec que os modelos já conhecem: bncc.dev/llms.txt
Toda página de aprendizagem tem versão .md: troque a barra final por .md e receba markdown limpo: bncc.dev/habilidade/EF67LP08.md
Servidor MCP: cole mcp.bncc.dev/mcp no seu cliente, ou rode local com npx -y @bncc/mcp. Seu agente passa a consultar a Base real. Veja o passo a passo para o seu cliente →

prompt-para-seu-builder.txt

Use os dados de bncc.dev como única fonte das habilidades da BNCC. Nunca invente códigos nem enunciados: consulte a API api.bncc.dev/v1 ou o pacote npm @bncc/dados. Linke cada habilidade citada para bncc.dev/habilidade/{codigo}.

Como atribuir

A CC BY 4.0 permite usar os dados como quiser, inclusive em produto comercial. Ela pede uma coisa: dizer de onde vieram. Uma linha no rodapé ou na página "sobre" resolve.

Em um site ou app, com link:

Dados da BNCC por <a href="https://bncc.dev">bncc.dev</a> (CC BY 4.0),
a partir dos documentos oficiais do MEC e do CNE.

Onde não cabe HTML (documento, notebook, README):

Dados da BNCC por bncc.dev (CC BY 4.0), a partir dos documentos
oficiais do MEC e do CNE. https://bncc.dev

Em trabalho acadêmico, o repositório tem um CITATION.cff: o GitHub gera a citação em APA e BibTeX no botão "Cite this repository".

A BNCC como dependência: npm install @bncc/dados