Finance Tools MCP

finance-tools-mcp: 재무 분석 MCP 서버

https://github.com/VoxLink-org/finance-tools-mcp

개요

finance-tools-mcp는 대규모 언어 모델(LLM)에 포괄적인 재무 통찰력과 분석 기능을 제공하도록 설계된 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버입니다. investor-agent 에서 수정된 이 서버는 다양한 데이터 소스 및 분석 라이브러리와 통합되어 상세한 재무 조사 및 분석을 위한 도구 모음을 제공합니다.

제공되는 도구

서버는 MCP를 통해 다양한 도구를 제공하여 연결된 클라이언트(LLM 등)가 특정 재무 데이터에 액세스하고 분석을 수행할 수 있도록 합니다.

• 티커 데이터 도구:
  • get_ticker_data : 개요, 뉴스, 주요 지표, 성과, 날짜, 분석가 추천, 업그레이드/다운그레이드 등을 포함하여 특정 티커에 대한 포괄적인 보고서를 제공합니다.
  • get_options : 날짜 범위, 행사 가격, 옵션 유형(콜/풋)에 대한 필터링 옵션을 사용하여 티커에 대한 가장 높은 미결제 약정이 있는 옵션 데이터를 검색합니다.
  • get_price_history : OHLCV 샘플, 기술 지표, 위험 지표 및 기타 양적 분석을 포함하여 특정 기간 동안의 과거 가격 데이터 다이제스트를 가져옵니다.
  • get_financial_statements : 분기별 또는 연간으로 제공되는 티커의 재무 제표(수입, 잔액, 현금 흐름)에 액세스합니다.
  • get_institutional_holders : 티커에 대한 주요 기관 및 뮤추얼 펀드 보유자를 나열합니다.
  • get_earnings_history : 티커에 대한 추정치와 예상치를 포함한 수익 내역을 제공합니다.
  • get_insider_trades : 티커의 최근 내부자 거래 활동을 검색합니다.
  • get_ticker_news_tool : 특정 티커에 대한 최신 Yahoo Finance 뉴스를 가져옵니다.
• 두려움과 탐욕 지수 도구:
  • get_current_fng_tool : 현재 CNN 공포 & 탐욕 지수 점수와 평점을 가져옵니다.
  • get_historical_fng_tool : 지정된 일수 동안의 과거 CNN 공포 및 탐욕 지수 데이터를 검색합니다.
  • analyze_fng_trend : 특정 기간 동안 CNN 공포 & 탐욕 지수의 추세를 분석합니다.
• 계산 도구:
  • calculate : Python의 수학 구문과 NumPy를 사용하여 수학 표현식을 평가합니다.
• 매크로 데이터 도구:
  • get_current_time : 현재 시간을 제공합니다.
  • get_fred_series : 특정 FRED 시리즈 ID에 대한 데이터를 검색합니다.
  • search_fred_series : 키워드로 인기 있는 FRED 시리즈를 검색합니다.
  • cnbc_news_feed : CNBC, BBC, SCMP에서 최신 세계 뉴스를 가져옵니다.

시계열 데이터 처리 및 최적화

이 서버는 yfinance 활용하여 티커의 과거 가격 데이터(OHLCV - 시가, 고가, 저가, 종가, 거래량)를 검색합니다. 이 원시 데이터는 상당한 처리 및 분석을 거쳐 LLM의 활용에 최적화된 귀중한 통찰력을 제공합니다.

시계열 데이터 처리의 주요 측면은 다음과 같습니다.

• 종합 분석: ta-lib-python 과 같은 라이브러리를 사용하여 데이터를 분석하여 다양한 기술 지표를 계산합니다. 또한, 사용자 정의 함수를 사용하여 기본 통계, 위험 지표를 계산하고, 일반적인 차트 패턴을 인식하고, 피보나치 되돌림 수준을 계산합니다.
• 구조화된 다이제스트: 이 분석의 결과는 LLM이 쉽게 분석하고 이해할 수 있는 구조화된 다이제스트 형식( generate_time_series_digest_for_LLM )으로 컴파일되며, 여기에는 통계, 요약, 기술 지표, 위험 지표, 패턴, 피보나치 수준 및 데이터 샘플에 대한 섹션이 포함됩니다.
• LLM을 위한 스마트 샘플링: LLM에게 맥락적 제약 없이 과거 데이터에 대한 대표성을 제공하기 위해 "스마트 샘플링" 전략( get_latest_data_sample )을 사용합니다. 이 방법은 다양한 해상도로 데이터를 샘플링합니다.
  • 고해상도: 최신 데이터 포인트가 매일 포함됩니다.
  • 중간 해상도: 중간 수준의 데이터 포인트가 매주 샘플링됩니다.
  • 저해상도: 오래된 데이터 포인트는 매월 샘플링됩니다. 이러한 하이브리드 방식을 통해 LLM은 관리 가능한 수의 데이터 포인트 내에서 최근 가격 변동에 대한 자세한 정보를 얻는 동시에 장기적인 추세에 대한 맥락도 파악할 수 있습니다.

시계열 데이터의 최적화된 처리 및 표현을 통해 LLM은 주요 추세, 지표 및 패턴을 빠르게 파악하여 더욱 정보에 입각한 재무 분석을 수행할 수 있습니다.

샘플 보고서

필수 조건

• Python: 3.10 이상
• 패키지 관리자: uv

설치

먼저, 아직 uv를 설치하지 않았다면 설치하세요.

지엑스피1

그런 다음 uvx 사용하여 finance-tools-mcp MCP 서버를 실행할 수 있습니다.

자신의 FRED API 키를 사용하려면 환경 변수로 설정할 수 있습니다.

SSE(Server-Sent Events) 전송을 사용하여 서버를 실행할 수도 있습니다.

또는 FRED API 키와 SSE 전송을 사용하면:

MCP 클라이언트와 함께 사용

finance-tools-mcp를 MCP 클라이언트(예: Claude Desktop)와 통합하려면 claude_desktop_config.json 에 다음 구성을 추가합니다.

디버깅

MCP 검사기를 활용하여 서버를 디버깅할 수 있습니다.

또는

로그 모니터링을 위해 다음 디렉토리를 확인하세요.

• macOS: ~/Library/Logs/Claude/mcp*.log
• Windows: %APPDATA%\Claude\logs\mcp*.log

개발

로컬 개발 및 테스트를 위해:

1. 디버깅 섹션에 설명된 대로 MCP 검사기를 사용하세요.
2. 다음 구성으로 Claude Desktop을 사용하여 테스트해 보세요.

특허

이 MCP 서버는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.

샘플

• 카르바나_분석.md
• 팔란티르_분석.md
• pdd_analysis_20250503.md
• meli_se_shop_comparison_20250504.md
• GLD_분석_20250508.md

할 일

• [ ] 주식에 대한 지지 수준과 저항 수준을 추가합니다.
• [x] 주식에 대한 피보나치 수정 수준 추가
• [ ] 주식에 대한 이동 평균 합류 수준 추가
• [ ] 예측을 위한 옵션 모델 추가
• [ ] 재무 시트 및 기타 기능을 사용하여 예측 모델 추가

데이터 소스

• 핀텔닷컴
• 인베스팅닷컴
• 야후닷컴
• fred.stlouisfed.org
• CNN, CNBC, 레딧