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국내 주식·채권 MCP (Korea Stocks & Bonds)

조건 검색·순위

screen
Read-onlyIdempotent

[국내 주식 + 채권 MCP FinQuest] 조건 검색·순위 — 전 종목(약 2,650)을 지표 여러 개로 거르고, 원하는 지표로 줄 세우거나, 여러 지표를 가중 점수로 합쳐 순위를 매긴다. 주가는 금융위 시세, 재무는 DART 정기보고서 주요계정, 배당·자사주는 공시, 사업 지표는 사업보고서. 금액 억원, 비율 %. 칸(col): 기본: market(시장), industry(업종) / 주가: close(종가, 원), mcap(시가총액, 억원), mcap_total(시가총액(우선주 포함), 억원), chg(등락률, %), ret_1w(1주 수익률, %), ret_1m(1개월 수익률, %), ret_3m(3개월 수익률, %), ret_6m(6개월 수익률, %), ret_1y(1년 수익률, %), ret_ytd(연초 대비 수익률, %), high_52w(52주 최고(종가), 원), low_52w(52주 최저(종가), 원), from_high(52주 최고 대비, %), from_low(52주 최저 대비, %), ma20_gap(20일 이동평균 대비, %), ma60_gap(60일 이동평균 대비, %), ma200_gap(200일 이동평균 대비, %), rsi14(RSI(14)), vol_60d(변동성(60일, 연환산), %), mdd_1y(1년 최대낙폭, %), value_20d(하루 평균 거래대금(20일), 억원), value_ratio(거래대금 증가, 배) / 밸류: per(PER, 배), pbr(PBR, 배), psr(PSR, 배), por(POR, 배) / 규모: fy(최근 사업연도), rev(매출(최근 사업연도), 억원), op(영업이익(최근 사업연도), 억원), ni(순이익(최근 사업연도), 억원), rev_ttm(매출(최근 4분기), 억원), op_ttm(영업이익(최근 4분기), 억원), ni_ttm(순이익(최근 4분기), 억원), assets(자산총계, 억원), equity(자본총계, 억원) / 수익성: opm(영업이익률(최근 사업연도), %), npm(순이익률(최근 사업연도), %), roe(ROE(최근 사업연도), %), opm_ttm(영업이익률(최근 4분기), %), roe_ttm(ROE(최근 4분기), %), roa(ROA(최근 4분기), %), gpm(매출총이익률(최근 사업연도), %) / 성장: rev_growth(매출 성장률(전년), %), op_growth(영업이익 성장률(전년), %), ni_growth(순이익 성장률(전년), %), rev_cagr_3y(매출 3년 연평균 성장률, %), op_cagr_3y(영업이익 3년 연평균 성장률, %), ni_cagr_3y(순이익 3년 연평균 성장률, %), rev_cagr_5y(매출 5년 연평균 성장률, %), rev_up_years(매출 연속 증가, 년), profit_years(영업흑자 연속, 년) / 분기: q_end(최근 분기(끝)), q_filed(최근 분기 보고서 제출일), rev_q(분기 매출, 억원), op_q(분기 영업이익, 억원), ni_q(분기 순이익, 억원), opm_q(분기 영업이익률, %), rev_yoy_q(분기 매출 YoY, %), op_yoy_q(분기 영업이익 YoY, %), ni_yoy_q(분기 순이익 YoY, %), rev_qoq(분기 매출 QoQ, %), op_qoq(분기 영업이익 QoQ, %), op_turn(분기 영업이익 흑자·적자), op_up_streak(분기 영업이익 연속 증가(YoY), 분기), rev_up_streak(분기 매출 연속 증가(YoY), 분기) / 안정성: debt_ratio(부채비율, %), icr(이자보상배율, 배), net_cash(순현금, 억원), net_cash_pct(순현금 ÷ 시총, %) / 현금흐름: cfo(영업현금흐름(최근 4분기), 억원), capex(설비투자(최근 4분기), 억원), fcf(잉여현금흐름(최근 4분기), 억원), fcf_yield(FCF 수익률, %), cfo_ni(영업현금흐름 ÷ 순이익, 배) / 별도: ni_sep(별도 순이익(최근 사업연도), 억원), debt_ratio_sep(별도 부채비율, %), payout_sep(배당성향(별도), %) / 회사: employees(직원 수, 명), avg_salary(1인 평균 급여, 만원), avg_tenure(평균 근속, 년), auditor(감사인), audit_opinion(감사의견), auditor_changed(감사인 교체) / 주주환원: dps(주당배당(최근 1년), 원), div_yield(배당수익률, %), payout(배당성향, %), div_years(배당 연속, 년), div_up_years(배당 연속 증가, 년), buyback_12m(자사주 매입(최근 1년), 억원), cancel_12m(자사주 소각(최근 1년), 억원), sh_yield(주주환원수익률, %) / 사업 지표: export_share(수출(해외) 매출 비중, %), top_customer_share(최대 고객 매출 비중, %), utilization(평균 가동률, %), asp_yoy(판매가격 전년 대비, %), raw_price_yoy(원재료 가격 전년 대비, %), backlog_to_sales(수주잔고 ÷ 연간 매출, 배), backlog_yoy(수주잔고 전년 대비, %), volume_yoy(판매 물량 전년 대비, %), capacity_yoy(생산능력 전년 대비, %), production_yoy(생산실적 전년 대비, %), capex_plan(향후 투자 계획, 억원), capex_plan_to_sales(투자 계획 ÷ 연간 매출, %), rnd_ratio(연구개발비 / 매출, %), market_share(시장점유율(당사), %). 예: filters [{col:'per',op:'between',value:0,value2:10},{col:'op_yoy_q',op:'>=',value:30}], sort 'roe' / score [{col:'per'},{col:'roe'}] (PER 낮고 ROE 높은 순). PER·PBR·부채비율·변동성은 기본 낮은 순.

Tool call template

This tool declares no required parameters. Add optional parameters from the input schema as needed.

{
  "id": 1,
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "arguments": {},
    "name": "screen"
  }
}

Input Schema

NameRequiredDescriptionDefault
descNotrue=높은 순. 생략하면 칸에 맞게 (PER 등은 낮은 순)
sortNo정렬 칸 (기본 mcap, score 를 주면 점수)
limitNo기본 30
scoreNo여러 지표를 합친 점수 순위 — 조건을 통과한 종목 안의 백분위를 가중 평균(0~100)
themeNo테마 — 사업 설명에 그 말이 많이 나오는 회사 (예: '방산', '2차전지', 'HBM', '원전')
marketNo
offsetNo
columnsNo보여 줄 칸 (생략하면 조건·정렬 칸 + 주요 지표)
filtersNo조건 — 모두 만족(AND). 문자 칸(market·industry·op_turn·q_end)은 =·in·like
industryNo업종 이름 일부 (예: '반도체', '은행', '제약') — 업종 목록은 sectors
min_mcapNo시가총액 하한(억원)

Schema Changelog

Changes observed during successful MCP inspections.

  1. Added

TDQS

A4/5.0
Behavior4/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

With annotations already declaring read-only, idempotent, non-destructive behavior, the description adds the screening universe (~2,650 stocks), source provenance, default sort direction rules, and score computation as percentile weighted average 0–100. It does not discuss rate limits, authentication, or result pagination/return shape. Still, it meaningfully augments the annotation coverage.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness4/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

The purpose and data-source sentences are front-loaded, and the long column glossary is categorized by price, valuation, scale, profitability, growth, quarterly, stability, cash flow, and other groups. The size is largely justified by the number of filterable columns, though the single dense block could be easier to scan with more formatting. Not wasteful, but very heavy.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness4/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

For a complex 11-parameter screening/ranking tool with no output schema and 82% schema description coverage, the description supplies the critical semantics: universe, sources, units, column meanings, filter logic, scoring, and examples. It still omits an explicit return-shape description and guidance on pagination/limits beyond the schema. Completeness is high but not exhaustive.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters5/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

The description goes far beyond the 82%-covered schema by enumerating essentially every valid col value with Korean labels and units, and by explaining that PER/PBR/debt/volatility default low-to-high. It gives filter examples, score examples, character-column operator guidance, and defines theme/industry semantics. This is exceptional parameter meaning for a complex screening tool.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose4/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

The opening sentence names the operation precisely: filter all ~2,650 stocks by multiple metrics, sort by a chosen metric, or rank by weighted score. It also identifies data provenance and units, so an agent knows exactly what the tool does. It never contrasts itself with sibling rank/search/compare tools, so it is clear but not fully sibling-differentiated.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines3/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

Concrete examples for filters, sort, and score illustrate typical calls, and it notes filters combine with AND and character columns need =/in/like. However, it gives no explicit guidance on when to choose screen over rank, search, compare, or valuation, nor when not to use it. Usage is therefore implied rather than directly stated.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

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