WSBアナリストMCPサーバー

Claude またはその他の LLM クライアントによる分析用にリアルタイムの WallStreetBets データを提供する Model Context Protocol (MCP) サーバー。

特徴

WallStreetBetsの投稿を取得: スコア、コメント数、コンテンツタイプで投稿をフィルタリング
詳細な投稿分析:投稿からコメント、リンク、メタデータを抽出します
外部リンクコレクション: WSBのディスカッションで共有されているリンクを収集します
分析テンプレート: 市場分析にすぐに使えるプロンプトテンプレート
進捗レポート: データ収集中の進捗状況をリアルタイムで更新
MCP 統合: Claude Desktop およびその他の MCP クライアントとのシームレスな統合

要件

Python 3.10以上
Reddit API 認証情報
Claude Desktopまたは他の MCP クライアント

インストール

このリポジトリをクローンするか、ソースファイルをダウンロードします。

git clone https://github.com/ferdousbhai/wsb-analyst-mcp
cd wsb-analyst-mcp

仮想環境を作成し、依存関係をインストールします。

# Using uv (recommended)
uv sync

Reddit API認証情報の設定

このサーバーを使用するには、API 資格情報を取得するための Reddit アプリケーションを作成する必要があります。

Redditアカウントにログイン
https://www.reddit.com/prefs/appsに移動します
下にスクロールして、「別のアプリを作成...」または「アプリを作成...」をクリックします。
以下の詳細を入力してください。
- 名前: WSB アナリスト MCP (または任意の名前)
- アプリの種類：「スクリプト」を選択
- 説明: アプリケーションの説明（オプション）
- urlについて: 空白のままでも構いません
- リダイレクト URI : http://localhost:8000を使用します (OAuth は使用しないため、有効な URL であればどれでも機能します)
「アプリを作成」をクリック
作成後、以下の点をメモします。
- client_id : アプリ名の下の文字列（「個人用スクリプト」のすぐ下に表示されます）
- client_secret : 「secret」というラベルの付いた文字列

Claudeデスクトップの設定

Claude Desktop の設定ファイルを開きます。

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

次の構成を追加します (必要に応じてパスを調整します)。

{
  "mcpServers": {
    "wsb-analyst": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/absolute/path/to/wsb-analyst-mcp",
        "run",
        "mcp_wsb_server.py"
      ],
      "env": {
        "REDDIT_CLIENT_ID": "your_client_id_here",
        "REDDIT_CLIENT_SECRET": "your_client_secret_here"
      }
    }
  }
}

Claudeデスクトップを再起動します

Claude Desktopでの使用

設定が完了すると、Claude を通じて WSB アナリストサーバーと対話できるようになります。

クロードデスクトップを開く
メッセージ入力ボックスの右下にハンマーアイコンが表示されます。
ハンマーをクリックすると利用可能なツールが表示されます
スラッシュコマンドでプロンプトテンプレートにアクセスする（例： /analyze_wsb_market ）

クエリの例:

「今日のWallStreetBetsで最もトレンドになっている株は何ですか？」
「最近のWallStreetBetsの投稿を分析し、潜在的な市場機会について教えてください」
「WSB ユーザーは AMD 株についてどのような外部リソースを共有していますか?」

利用可能なツール

`find_top_posts`

基準に基づいて WSB 投稿を取得およびフィルタリングします。

パラメータ:

min_score (デフォルト: 100): 必要な最小スコア(賛成票)
min_comments (デフォルト: 10): 必要なコメントの最小数
limit （デフォルト：10）：返される投稿の最大数
excluded_flairs (デフォルト: ["Meme", "Shitpost", "Gain", "Loss"] ): 除外する投稿フレアのリスト。

`fetch_post_details`

トップコメントを含む特定の WSB 投稿に関する詳細情報を取得します。

パラメータ:

post_id : Redditの投稿ID

`fetch_batch_post_details`

複数の投稿の詳細を効率的に取得します。

`fetch_detailed_wsb_posts`

WSB の投稿を取得してフィルタリングし、それぞれのトップコメントやリンクなどの詳細情報を取得します。

`get_external_links`

トップ投稿からすべての外部リンクを収集します。

`get_trending_tickers`

最近の WSB のトップ投稿で頻繁に言及または議論されている株価ティッカーのリストを識別して返します。

プロンプトテンプレート

`/analyze_wsb_market`

LLMが利用可能なツール（ fetch_detailed_wsb_posts 、 get_external_links ）を用いて包括的な市場分析を実施するためのテンプレートプロンプトを提供します。LLMに分析の構造と焦点を指示します。

`/find_market_movers`

特定の銘柄や市場全体の動向に焦点を当てたプロンプトを作成します。このプロンプトは、LLMがfind_top_postsやfetch_post_details 、 fetch_batch_post_detailsなどのツールを使用するようにガイドします。

Firecrawl MCPサーバーとの統合

分析機能を強化するために、特にWSB投稿内の外部リンクを処理する場合、このサーバーをFirecrawl MCPサーバーと統合することができます。これにより、LLMエージェントはWSBで共有されているリンクを識別するだけでなく、リンクされたページのコンテンツをスクレイピングして分析できるようになります。

ライセンス

マサチューセッツ工科大学

WSB Analyst MCP Server

Integrations