MCP para dados da Hotmart: perguntar sobre vendas, reembolsos e assinaturas sem exportar nada
A Hotmart tem relatório, tem exportação e tem API. O que ela não tem é um jeito de você perguntar "quanto vendi de cada oferta esta semana, tirando reembolso e renovação?" e receber a resposta certa em dez segundos. Com um conector MCP por cima dos dados sincronizados, tem.
Quem vende na Hotmart conhece o ritual: abrir o painel, filtrar o período, exportar o CSV, abrir a planilha, tirar as linhas de reembolso, separar renovação de venda nova, somar. Meia hora para responder uma pergunta que a pessoa vai fazer de novo amanhã. Este artigo é sobre trocar o ritual por uma pergunta.
O caminho é o Model Context Protocol: um conector que expõe os dados da Hotmart — já sincronizados, já limpos — para uma IA como Claude ou ChatGPT, com escopo definido por você. A IA não recebe a sua senha da Hotmart. Recebe um cardápio de perguntas que ela pode fazer ao seu projeto.
O que a Hotmart entrega, e o que a IA precisa
A API da Hotmart devolve transações, e cada transação vem com produto, oferta, status, valor, comprador, meio de pagamento, parcelas, e um campo de rastreio (o sck) que carrega as UTMs. É dado bom. O problema é que ele chega como está: a venda aprovada, o boleto impresso, o PIX expirado e o reembolso são linhas do mesmo relatório, e a renovação de assinatura tem a mesma cara da primeira compra.
- Status: só APPROVED e COMPLETE são venda. O restante é intenção, atraso ou devolução.
- Recorrência: uma assinatura gera uma transação por ciclo. Sem separar, renovação vira venda nova e o número de clientes infla.
- Moeda: uma venda em dólar ou peso, somada como real, distorce o mês inteiro.
- Comissão: o valor que entra na sua conta não é o preço; é a comissão do produtor depois da taxa.
Um conector bem feito resolve isso ANTES da pergunta: sincroniza as transações numa tabela por conta, mantém o histórico, e documenta para a IA quais colunas significam o quê. Aí a pergunta "quanto vendi esta semana" tem uma resposta só.
Perguntas que passam a ter resposta
- 01Quanto vendi de cada produto nos últimos 30 dias, em comissão líquida, só venda nova?
- 02Quantas assinaturas ativas tenho hoje, e quantas atrasaram a parcela este mês?
- 03Qual oferta tem a maior taxa de reembolso nos últimos 90 dias?
- 04Quantos boletos gerados viraram pagamento, e em quantos dias na média?
- 05Que campanha (pelo sck) trouxe as vendas de maior ticket?
- 06Quem comprou o produto A e nunca comprou o produto B?
A sexta pergunta é a que muda o jogo, e ela só existe porque o comprador virou uma PESSOA no CDP, não uma linha na exportação. Cruzar produtos exige identidade, e identidade exige que os leads estejam centralizados num lugar só.
Exportar CSV é responder uma pergunta. Conectar a IA aos dados é responder todas as próximas.
O que a IA não pode fazer
Ler é uma coisa; escrever é outra. Um conector de dados de vendas deve ser somente leitura por padrão — e "por padrão" precisa ser aplicado no servidor, não prometido na documentação. Também precisa recusar consultas que citem outro projeto, e devolver o custo de cada pergunta, porque uma IA curiosa consegue varrer uma tabela inteira sem perceber. Já explicamos o que a IA pode fazer sozinha e quanto custa uma pergunta aos dados.
Como fica na prática
No CrazyLeads a fonte Hotmart sincroniza vendas, comissões, assinaturas e participantes por conta, e o conector MCP expõe tudo isso ao Claude, ao ChatGPT ou ao Cursor com o projeto travado no token. A pergunta "vendas de aquisição por produto, líquidas, no mês" vira uma consulta que a própria IA escreve, testa e explica. E se a resposta merece virar acompanhamento, a IA publica um relatório que se atualiza sozinho em vez de uma planilha que envelhece.