Qué es BencinaMCP

Monitorea los precios públicos del mercado minorista de combustibles en Chile y aplica un conjunto de detectores econométricos para identificar patrones compatibles con prácticas que atentan contra la libre competencia: concentración excesiva (HHI), monopolios locales, coordinación tácita, segmentación territorial y extracción de rentas por encima del piso competitivo.

El sistema cubre ~1.834 estaciones en 315 comunas y replica diariamente 12 detectores derivados de la literatura de organización industrial (HHI, CR, Lerner, Moran's I, Abrantes-Metz, RDD) más detectores específicos de mercado de combustibles (paralelismo, liderazgo, cohetes-y-plumas, monopolio geográfico).

La fuente única de precios es la API pública de bencinaenlinea.cl operada por la Comisión Nacional de Energía. La recolección es automatizada y corre diariamente a las 08:00 hora Chile. El histórico se almacena en SQLite, los detectores se re-ejecutan tras cada ingesta y el sitio se redespliega automáticamente.

La ubicación geográfica (lat/lon, comuna, región) proviene del mismo registro CNE. No usamos datos de costos mayoristas (ENAP/SEC) — ese sería el siguiente refinamiento para precisar el índice de Lerner.

BencinaMCP no es una prueba judicial. Los hallazgos son indicios estadísticos. Para imputar una conducta de cartel o de abuso de posición dominante, la FNE requiere evidencia adicional (comunicaciones, testimonios, contratos). Lo que sí provee BencinaMCP es:

• Una línea base verificable para argumentar (o defender) en una eventual investigación.
• Trazabilidad: cada métrica tiene fórmula documentada y los datos crudos están en GitHub.
• Comparabilidad: el mismo método aplica para todas las marcas (Copec, Shell, Petrobras, Nacional, Marca_X). No hay sesgo contra ningún operador.

• El piso competitivo de costos usa percentil 10-25 de los precios minoristas como aproximación. Con costo mayorista real (ENAP) las métricas de markup serían más precisas.
• El volumen anual por estación se estima en 1,5 M L; varía con flujo real, autopista vs urbana, etc.
• 4 detectores (paralelismo, liderazgo, cohetes-y-plumas, anomalías) requieren 14-30 días de historia. Ganan precisión con el tiempo.
• No detectamos colusión directa: detectamos sus huellas en los datos. Si una marca actualiza precios sin coordinarse pero con un algoritmo público que también usan los competidores, los detectores marcarían el patrón aunque no haya conducta ilícita.

• El índice agregado en la parte superior es un promedio ponderado de los 12 detectores.
• Cambia el combustible con el switcher para recalcular concentración, monopolios y exposición para Gasolina 95, 97 o Diesel.
• Toca cualquier comuna en el explorador para abrir su página dedicada con todas las estaciones, marcas y hallazgos relacionados.
• Descarga el brief ejecutivo o cualquier tabla en CSV desde los botones correspondientes.

• /data.json — bundle completo (JSON).
• /feed.json — JSON Feed 1.1 de hallazgos HIGH/CRITICAL.
• /feed.xml — RSS 2.0 del mismo conjunto.
• /brief.md — brief ejecutivo en Markdown.

BencinaMCP expone un servidor MCP (Model Context Protocol) en https://bencinachilemcp.kemenylabs.com/mcp. Permite que cualquier modelo (Claude, ChatGPT, Gemini vía adaptadores, Cursor, Cline, etc.) consulte los datos en lenguaje natural:

• “¿Cuál es el HHI de Antofagasta en Diesel?”
• “¿Dónde paga Copec sobreprecios sobre la media regional?”
• “Lista las comunas con HHI ≥ 7.500 dominadas por marcas distintas a Copec.”
• “¿Cuál es la renta implícita anual de Shell?”

15 herramientas registradas: overall_status · list_detectors · national_concentration · region_concentration · lookup_comuna · search_comunas · local_monopolies · brand_profile · rent_extraction · top_findings · compare_fuels · border_discontinuities · daily_changes · find_focal_prices · latest_brief.

Claude.ai (Web): Settings → Connectors → Add custom connector → pega la URL. ChatGPT: en un GPT custom, agrega el MCP server con la misma URL. Cursor / Cline / Claude Desktop: ver detalles de configuración en el README.

Repositorio: github.com/KemenyStudio/copec-bencinasanalytics. Todos los detectores son funciones Python con su fórmula en el docstring y la lista de hallazgos como output estructurado. Los datos crudos (SQLite) también están versionados en el repo, así que es posible reproducir cualquier corrida histórica.

Cada indicador con fórmula y referencia está en /glosario.