WSB 분석가 MCP 서버

Claude 또는 다른 LLM 클라이언트로 분석할 수 있는 실시간 WallStreetBets 데이터를 제공하는 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다.

특징

WallStreetBets 게시물 가져오기 : 점수, 댓글 수, 콘텐츠 유형별로 게시물 필터링
자세한 게시물 분석 : 게시물에서 댓글, 링크 및 메타데이터 추출
외부 링크 모음 : WSB 토론에서 공유되는 링크를 모으세요
분석 템플릿 : 시장 분석을 위한 즉시 사용 가능한 프롬프트 템플릿
진행 상황 보고 : 데이터 수집 중 실시간 진행 상황 업데이트
MCP 통합 : Claude Desktop 및 기타 MCP 클라이언트와의 원활한 통합

요구 사항

Python 3.10 이상
Reddit API 자격 증명
Claude Desktop 또는 다른 MCP 클라이언트

설치

이 저장소를 복제하거나 소스 파일을 다운로드하세요.

지엑스피1

가상 환경을 만들고 종속성을 설치합니다.

# Using uv (recommended)
uv sync

Reddit API 자격 증명 설정

이 서버를 사용하려면 API 자격 증명을 얻기 위해 Reddit 애플리케이션을 만들어야 합니다.

Reddit 계정에 로그인하세요
https://www.reddit.com/prefs/apps 로 이동합니다.
아래로 스크롤하여 "다른 앱 만들기..." 또는 "앱 만들기..."를 클릭하세요.
다음 세부 정보를 입력하세요.
- 이름 : WSB 분석가 MCP(또는 원하는 이름)
- 앱 유형 : "스크립트" 선택
- 설명 : 귀하의 신청서에 대한 선택적 설명
- url 정보 : 비워두어도 됩니다
- 리디렉트 uri : http://localhost:8000 사용하세요(OAuth를 사용하지 않으므로 유효한 URL이면 무엇이든 가능합니다)
"앱 만들기"를 클릭하세요
생성 후 다음 사항을 기록해 두십시오.
- client_id : 앱 이름 아래의 문자열("개인용 스크립트" 바로 아래에 나타남)
- client_secret : "secret"이라는 라벨이 붙은 문자열

Claude Desktop 구성

Claude Desktop의 구성 파일을 엽니다.

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

다음 구성을 추가합니다(필요에 따라 경로를 조정합니다):

{
  "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 Desktop을 다시 시작하세요

Claude Desktop과 함께 사용

구성이 완료되면 Claude를 통해 WSB Analyst 서버와 상호 작용할 수 있습니다.

클로드 데스크톱 열기
메시지 입력 상자의 오른쪽 하단에 망치 아이콘이 표시됩니다.
사용 가능한 도구를 보려면 망치를 클릭하세요.
슬래시 명령어(예: /analyze_wsb_market )를 통해 프롬프트 템플릿에 액세스합니다.

예시 쿼리:

"오늘 WallStreetBets에서 가장 인기 있는 주식은 무엇인가요?"
"최근 WallStreetBets 게시물을 분석하고 잠재적인 시장 기회에 대해 알려주세요"
"WSB 사용자들은 AMD 주식에 관해 어떤 외부 리소스를 공유하고 있나요?"

사용 가능한 도구

`find_top_posts`

기준에 따라 WSB 게시물을 가져와 필터링합니다.

매개변수:

min_score (기본값: 100): 필요한 최소 점수(추천)
min_comments (기본값: 10): 필요한 최소 댓글 수
limit (기본값: 10): 반환할 최대 게시물 수
excluded_flairs (기본값: ["Meme", "Shitpost", "Gain", "Loss"] ): 제외할 게시물 플레어 목록입니다.

`fetch_post_details`

상위 댓글을 포함하여 특정 WSB 게시물에 대한 자세한 정보를 가져옵니다.

매개변수:

post_id : Reddit 게시물 ID

`fetch_batch_post_details`

여러 게시물에 대한 세부 정보를 효율적으로 가져옵니다.

`fetch_detailed_wsb_posts`

WSB 게시물을 가져와 필터링한 다음, 각 게시물에 대한 상위 댓글과 링크를 포함한 자세한 정보를 얻으세요.

`get_external_links`

인기 게시물의 모든 외부 링크를 수집합니다.

`get_trending_tickers`

최근 WSB 인기 게시물에서 자주 언급되거나 논의된 주식 티커 목록을 식별하여 반환합니다.

프롬프트 템플릿

`/analyze_wsb_market`

LLM이 사용 가능한 도구( fetch_detailed_wsb_posts , get_external_links )를 사용하여 포괄적인 시장 분석을 수행할 수 있도록 안내하는 템플릿 프롬프트를 제공합니다. LLM에게 분석의 구조와 초점을 알려줍니다.

`/find_market_movers`

특정 주식이나 전체 시장의 움직임을 파악하는 데 초점을 맞춘 프롬프트를 생성합니다. 이 프롬프트는 LLM이 find_top_posts , fetch_post_details 또는 fetch_batch_post_details 와 같은 도구를 사용하도록 안내합니다.

Firecrawl MCP 서버와 통합

특히 WSB 게시물에서 발견된 외부 링크를 처리할 때 향상된 분석 기능을 위해 이 서버를 Firecrawl MCP 서버 와 통합할 수 있습니다. 이를 통해 LLM 에이전트는 WSB에서 공유된 링크를 식별할 뿐만 아니라 링크된 페이지의 콘텐츠를 스크래핑하고 분석할 수 있습니다.

특허

MIT

WSB Analyst MCP Server

Integrations