Conta Azul no ChatGPT e Claude com o MCP da Kondado

Com o Conta Azul conectado à Kondado, você pergunta ao ChatGPT e ao Claude sobre DRE, recebíveis e inadimplência em português, direto no chat, sem exportar planilha nem escrever código. A Kondado replica as tabelas do seu Conta Azul para o Via Kondado e expõe um endpoint MCP que os assistentes leem em modo somente leitura.

Para o escritório de contabilidade ou o BPO financeiro que atende vários clientes no Conta Azul, o mesmo desenho resolve um problema a mais: a API do Conta Azul autentica um token por empresa e não devolve um campo dizendo de qual empresa cada lançamento veio. Este guia mostra como consolidar DRE e aging de todas as empresas atendidas, com uma integração por empresa e uma coluna empresa_origem criada no modelo do Via Kondado.

Se você quer o passo a passo focado na DRE de uma empresa, veja o guia da DRE do Conta Azul no ChatGPT; para dez análises de gestão prontas para colar no chat, veja as 10 análises de gestão. Este artigo faz parte do guia de MCP para ERPs brasileiros.

Por que a API do Conta Azul não retorna o campo de empresa?

A API do Conta Azul autentica um token por empresa: cada autorização enxerga somente os dados daquela conta e nenhum registro carrega uma marca dizendo a qual empresa pertence. Quando um escritório de contabilidade atende cinco, dez ou trinta clientes, não existe um único acesso que liste todas as empresas juntas, nem um campo "empresa" para filtrar. A própria documentação de desenvolvedores do Conta Azul descreve esse fluxo de autorização de múltiplos clientes: é um token por empresa, um por um.

Isso quebra a tentativa óbvia de "puxar tudo de uma vez". Sem uma camada que separe e depois reúna os dados, qualquer consolidação vira trabalho manual de exportar planilha de cada cliente e empilhar à mão.

A Kondado resolve isso na arquitetura. Você cria uma integração do Conta Azul para cada empresa que atende, e cada integração usa o seu próprio token de autorização. A Kondado replica os dados de cada empresa para o Via Kondado, e é aí que a consolidação acontece de forma confiável.

Como consolidar as empresas no Via Kondado?

A consolidação segue três passos, feitos uma vez para o conjunto de clientes que o escritório atende:

1. Uma integração por empresa. Para cada cliente, você autoriza uma integração do Conta Azul na Kondado com o token daquela empresa. Cada integração replica as tabelas do Conta Azul daquele cliente para o Via Kondado, atualizadas na frequência que você escolher.
2. Uma tabela de destino própria por empresa. Como a API do Conta Azul não devolve um identificador de empresa e toda integração nasce com o mesmo nome de tabela padrão (por exemplo, contaazul_contas_a_receber sairia igual para todos os clientes), a separação precisa ser configurada: já ao criar cada integração, você renomeia a tabela de destino com o nome daquela empresa (por exemplo, empresaA_contaazul_contas_a_receber). Faça isso na criação — renomear depois faz a integração passar a gravar em uma tabela nova e deixa a antiga órfã, exigindo uma recarga do histórico. Sem essa renomeação, a segunda integração gravaria na mesma tabela e sobrescreveria os dados da primeira. É esse isolamento por tabela que permite, no passo seguinte, o modelo carimbar a coluna empresa_origem em cada bloco — a origem não vem no dado, ela é atribuída na consolidação. Assim uma empresa nunca se mistura com a outra.
3. Um modelo que junta tudo com empresa_origem. A consolidação acontece em um modelo no Via Kondado que une as tabelas equivalentes de cada empresa com UNION ALL e fabrica uma coluna empresa_origem, carimbando a qual cliente cada linha pertence. Como o campo codigo do Conta Azul (as linhas do plano de contas na DRE, como 01 ou 02.1, ou o código de um produto ou centro de custo) segue o mesmo padrão em todas as empresas e por isso se repete entre elas, o modelo também compõe uma chave por empresa — por exemplo, CONCAT(codigo, '-empresaA') — para que a mesma linha de plano de contas de empresas diferentes não se confunda nem se some por engano. É esse modelo que devolve a dimensão de empresa que a API do Conta Azul não fornece. Cada vez que você passa a atender uma empresa nova, edita o modelo uma vez para incluir a tabela dela no UNION ALL — feito isso, todas as consultas seguintes já a enxergam. O ChatGPT não junta as empresas na conversa: ele lê a tabela já consolidada.

Feito isso, a base passa a ter o que faltava: todos os clientes lado a lado, cada lançamento identificado por empresa, em uma tabela consolidada que o ChatGPT consulta via MCP da Kondado. Como o MCP devolve as respostas em blocos (na ordem de 100 linhas por resposta), as consolidações são montadas já pré-agregadas, no nível de totalizador ou de faixa, e não linha a linha.

O que é o MCP da Kondado e como o ChatGPT lê os dados?

O MCP da Kondado é um canal de acesso analítico aos dados que a Kondado já replicou, pensado para agentes de IA como ChatGPT, Claude, Cursor e VS Code. O endpoint é https://mcp.kondado.io/mcp, com autenticação por OAuth, e o acesso é somente de leitura: o modelo gera consultas (filtra, agrupa, soma, faz junções e calcula colunas) sobre as tabelas já consolidadas no Via Kondado, sem nunca escrever ou apagar nada.

Na prática, o ChatGPT nunca conversa direto com o Conta Azul. Ele lê o Via Kondado, que a Kondado mantém atualizado, e onde já estão os dados de todas as empresas que você atende, consolidados pelo modelo. Você pergunta em português, o modelo monta a consulta, e a resposta volta com os números de todos os clientes juntos. Para entender o desenho do produto, vale conhecer como funciona o Via Kondado e o MCP.

Quais análises consolidadas o ChatGPT entrega via Kondado MCP?

Com a tabela consolidada montada, o escritório ganha um conjunto de análises que antes exigiam um dashboard manual por cliente. As quatro abaixo são as que mais mudam a rotina.

DRE consolidado com coluna por empresa

Você pede algo direto como: "Faz a DRE consolidada de abril das 5 empresas que atendo, usando a coluna empresa_origem. Identifica anomalias, como uma categoria que dispara em uma empresa." O ChatGPT lê a DRE de cada cliente já consolidada, com a árvore de grupos e totalizadores preservada, e apresenta uma coluna por empresa.

Um detalhe contábil importante: para que categorias sem movimento no período apareçam como R$ 0,00 em vez de sumirem da DRE, o modelo de consolidação junta a árvore de categorias com os lançamentos por LEFT JOIN. Sem isso, uma categoria zerada em abril simplesmente desaparece do relatório e a leitura comparativa entre clientes fica enganosa. Preservar as categorias zeradas garante que a DRE de cada empresa tenha a mesma estrutura, o que torna a comparação lado a lado honesta.

Aging de recebíveis consolidado por faixa de atraso

A segunda análise é o aging de contas a receber de todos os clientes ao mesmo tempo. A pergunta é do tipo: "Lista os recebíveis em aberto de todas as empresas, agrupados por faixa de atraso (0 a 30, 31 a 60, 61 a 90 e mais de 90 dias), com empresa_origem e nome do cliente final." A consolidação usa contaazul_contas_a_receber para a data de vencimento e o status, desconta o que já foi recebido a partir de contaazul_contas_a_receber_parcela_baixas e traz o nome de cada cliente final de contaazul_cadastro_de_pessoas e contaazul_cadastro_de_pessoas_detalhes.

O resultado é uma visão de inadimplência de toda a carteira do escritório em uma tabela só, com cada valor carimbado pela empresa de origem.

Ranking de clientes por exposição em atraso

A partir do mesmo aging, o ChatGPT ordena as empresas pela exposição total em atraso. A pergunta natural é: "Quais das empresas que atendo têm a maior soma de recebíveis vencidos há mais de 60 dias? Ordena da maior para a menor." Isso transforma a inadimplência espalhada em uma lista de prioridade clara: o escritório sabe qual cliente precisa de uma conversa sobre régua de cobrança antes do fechamento do mês.

Anomalia de categoria por empresa

A quarta análise é a detecção de desvios. Você pergunta: "Compara o gasto por categoria entre as empresas e mostra onde uma delas está muito acima da média das outras no mesmo mês." O ChatGPT lê os valores por categoria e por empresa_origem na tabela consolidada, calcula a média entre os clientes e aponta os pontos fora da curva. É assim que o escritório descobre, por exemplo, que uma empresa lançou uma despesa três vezes maior que as demais numa mesma categoria, o que merece checagem antes de fechar o balancete.

Como cruzar Conta Azul e Meta Ads por cliente atendido?

O mesmo desenho por empresa permite cruzar o financeiro de um cliente com o investimento em mídia dele. Se o cliente também tem uma conta de Meta Ads replicada pela Kondado, você pergunta: "Para a empresa X, compara o que ela gastou em Meta Ads no mês com o faturamento registrado no Conta Azul, e calcula o retorno por dia." O ChatGPT junta as vendas detalhadas do Conta Azul daquele cliente com os dados de investimento do Meta Ads e devolve o retorno sobre o investimento, cliente a cliente.

Para o escritório que oferece análise de marketing além da contábil, isso vira um serviço novo entregue no chat, sem montar um relatório separado para cada conta.

Que serviço o escritório passa a oferecer

A consolidação muda o que o escritório consegue vender. Em vez de fechar a DRE de cada cliente isoladamente, ele passa a entregar uma camada de análise comparativa entre todos os clientes que atende: quem está fora da curva em despesa, quem concentra inadimplência, quem tem retorno de mídia caindo. Tudo isso é perguntado em linguagem natural e respondido sobre dados que a Kondado mantém atualizados no Via Kondado, sem um painel manual por empresa.

A Kondado é a plataforma que torna isso possível: replica as tabelas do Conta Azul de cada cliente para o Via Kondado, mantém os dados atualizados na frequência que você definir e expõe o MCP que o ChatGPT e o Claude consultam. O escritório ganha escala porque a parte trabalhosa, juntar e organizar os dados de muitas empresas, fica resolvida no modelo.

Perguntas Frequentes

O ChatGPT lê o Conta Azul direto?

Não. O ChatGPT lê o Via Kondado, onde a Kondado mantém atualizadas as tabelas do Conta Azul de cada empresa, através do MCP da Kondado no endpoint https://mcp.kondado.io/mcp. O acesso é somente de leitura e a consulta é gerada pelo modelo sobre os dados já replicados e consolidados, nunca direto na API do Conta Azul.

Como consolidar a DRE de múltiplas empresas no Conta Azul?

Você cria uma integração da Kondado por empresa e, em cada uma, renomeia a tabela de destino com o nome do cliente para que não se sobreponham; depois monta um modelo que une as tabelas equivalentes com UNION ALL, uma coluna empresa_origem e uma chave composta por empresa (para que códigos de plano de contas iguais entre empresas não se confundam). O ChatGPT lê essa tabela já consolidada via MCP e devolve a DRE de todos os clientes em uma resposta. A dimensão de empresa que a API do Conta Azul não fornece passa a existir no modelo do Via Kondado.

Por que a API do Conta Azul não separa as empresas que atendo?

Porque a API autentica um token por empresa e nenhum registro carrega o identificador da empresa de origem. Cada autorização vê só os dados de uma conta, então a separação e a posterior consolidação precisam acontecer no Via Kondado: você renomeia a tabela de destino de cada integração com o nome do cliente e um modelo reúne todas com uma coluna empresa_origem.

Preciso de quantas conexões para um escritório com 5 clientes?

Uma integração do Conta Azul por cliente, ou seja, cinco integrações com cinco tokens de autorização. Em cada integração você renomeia a tabela de destino com o nome do cliente (o nome padrão sairia igual para todas e as tabelas se sobreporiam), e o modelo de consolidação reúne os cinco.

O aging consolidado mostra o nome do cliente final?

Sim. O aging usa as tabelas de cadastro de pessoas do Conta Azul para trazer o nome e o documento de cada cliente final, junto da faixa de atraso e da coluna empresa_origem, de modo que você vê quem deve, em qual empresa e há quanto tempo.

Dá para cruzar o financeiro do Conta Azul com o marketing do cliente?

Sim. Se a conta de Meta Ads do cliente também estiver replicada pela Kondado, o ChatGPT cruza o investimento em mídia com o faturamento registrado no Conta Azul daquela empresa e calcula o retorno, sem você montar um relatório à parte.

Conecte o Conta Azul de cada empresa que você atende à Kondado e faça a primeira análise consolidada no ChatGPT. Comece pelo cadastro na Kondado e confira o catálogo de conectores e os planos disponíveis.