Financial Data MCP Server

# Tutorial MCP + LangGraph Este projeto demonstra como integrar o **Model Context Protocol (MCP)** com **LangGraph** para criar um agente ReAct inteligente que pode acessar dados financeiros em tempo real. ## Objetivo - Como criar um servidor MCP com ferramentas personalizadas - Como conectar um agente LangGraph ao servidor MCP - Como implementar memoria de conversacao persistente - Como usar ferramentas de analise financeira via MCP ## Pre-requisitos - Python 3.13+ - Chaves de API do OpenAI e/ou Groq - FastMCP - LangGraph MCP Adapter ## Instalacao ### 1. Instalar UV (Gerenciador de Pacotes Python) **Windows:** ```bash powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex" ``` **macOS/Linux:** ```bash curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh ``` ### 2. Clonar e Configurar o Projeto ```bash # Clone o repositorio git clone https://github.com/gustavo-sacchi/tutorial_mcp_langgraph.git cd tutorial_mcp_langgraph # Instale as dependencias e crie o ambiente virtual uv sync # Configure as variaveis de ambiente cp .env.exemple .env ``` ### 3. Configurar Chaves de API Edite o arquivo `.env` e adicione suas chaves: ```bash OPENAI_API_KEY=sua-chave-openai-aqui GROQ_API_KEY=sua-chave-groq-aqui ``` ## Como Usar ### 1. Iniciar o Servidor MCP Em um terminal: ```bash uv run server_mcp.py ``` O servidor estara disponivel em `http://localhost:4200` ### 2. Executar o Cliente (Agente) Em outro terminal: ```bash uv run client_mcp.py ``` ### 3. Interagir com o Agente Agora voce pode fazer perguntas sobre financas: ``` User: Qual e o preco atual da acao da Apple? User: Me de um resumo completo da VALE3.SA User: Pesquise noticias recentes sobre investimentos em IA ``` ## Testando o MCP Para testar a interface MCP diretamente: ```bash npx @modelcontextprotocol/inspector uv run server_mcp.py ``` ## Arquitetura ``` ┌─────────────────┐ HTTP ┌─────────────────┐ │ Client │◄──────────►│ MCP Server │ │ (LangGraph) │ │ (FastMCP) │ │ │ │ │ │ • ChatOpenAI │ │ • YFinance │ │ • ReAct Agent │ │ • DuckDuckGo │ │ • Memory │ │ • Web Scraping │ └─────────────────┘ └─────────────────┘ ``` ## Ferramentas Disponiveis O servidor MCP fornece estas ferramentas financeiras: - **Resumo de Acoes**: Preco, volume e data - **Estimativas de Analistas**: Precos-alvo - **Recomendacoes**: Buy/Hold/Sell - **Dividendos**: Historico de pagamentos - **Setor/Industria**: Classificacao da empresa - **Demonstracoes Financeiras**: Balanco, DRE, Fluxo de Caixa - **Pesquisa Web**: Noticias e conteudo relevante ## Video Tutorial Este projeto foi criado para acompanhar o tutorial no YouTube. Assista ao video completo para entender todos os detalhes da implementacao: **[📺 Assistir no YouTube](https://youtu.be/UDk9iUY5Yz4)** ## Personalizacao - **Modelos**: Altere entre OpenAI e Groq no `client_mcp.py` - **Transporte**: Configure HTTP ou stdio no `server_mcp.py` - **Ferramentas**: Adicione novas ferramentas MCP no servidor - **Prompts**: Customize os prompts disponiveis