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Financial Modeling Prep MCP Server

by shadi-fsai

Servidor MCP de preparación de modelos financieros (FMP)

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que proporciona acceso a los datos de la API de Preparación de Modelado Financiero (FMP) mediante una interfaz estandarizada. Este servidor permite a los asistentes de IA como Claude acceder a datos financieros mediante programación.

Características

  • Perfiles de empresas : acceda a información de la empresa, descripciones, capitalizaciones de mercado, recuento de empleados y datos del sector.

  • Estados financieros : recuperar estados de resultados, balances generales y estados de flujo de efectivo

  • Métricas financieras : obtenga métricas clave, ratios y datos de crecimiento

  • Datos de analistas : acceda a estimaciones y recomendaciones de analistas

  • Presentaciones ante la SEC : busque y recupere el contenido de las presentaciones ante la SEC

  • Transcripciones de las llamadas de ganancias : Obtenga transcripciones de las llamadas de ganancias

  • Datos del mercado : acceda a los precios actuales de las acciones y a los rendimientos de los bonos del Tesoro.

  • Análisis de la competencia : encuentre empresas competidoras

Related MCP server: Ledger CLI MCP Server

Instalación

Prerrequisitos

  • Python 3.8 o superior

  • Gestor de paquetes UV (recomendado) o pip

  • Clave API de preparación de modelos financieros

Configuración

  1. Clonar este repositorio

  2. Cree un archivo .env en la raíz del proyecto con su clave API:

    # Financial Modeling Prep API Configuration FMP_KEY=your_api_key_here # Optional: SEC API Configuration SEC_ACCESS=YourCompanyName YourEmail@example.com
  3. Instalar dependencias usando UV (recomendado):

    uv venv uv pip install -r requirements.txt

    O usando pip:

    pip install -r requirements.txt

Ejecución del servidor

Uso de UV (recomendado)

UV proporciona una resolución e instalación de dependencias más rápidas. Para ejecutar el servidor con UV:

# Activate the virtual environment uv venv activate # Run the server python fmp_mcp_server.py

El servidor se iniciará y escuchará conexiones en el puerto MCP predeterminado.

Usando pip

# Create and activate a virtual environment python -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate # Run the server python fmp_mcp_server.py

Conectando con Claude Desktop

Claude Desktop puede conectarse a servidores MCP para acceder a datos financieros. Aquí te explicamos cómo configurarlo:

  1. Descargar Claude Desktop

  2. Editar claude_desktop_config.json: "fmp_mcp_server": { "comando": "uv", "args": [ "--directorio", "REEMPLAZARME CON EL DIRECTORIO ABSOLUTO PARA REPOSICIONAR", "ejecutar", "fmp_mcp_server.py" ] }

Ahora Claude puede usar los datos de FMP a través de la interfaz MCP. Puedes pedirle a Claude que:

  • Obtener perfiles de empresas

  • Recuperar estados financieros

  • Encuentre presentaciones ante la SEC

  • Acceda a los datos del mercado

  • ¡Y más!

Ejemplos de consultas para Claude

Una vez conectado, puedes hacerle preguntas a Claude como:

  • "Estoy considerando una inversión con un horizonte de 3 años, ¿es Apple una buena inversión?"

  • "Muéstrame el último estado de resultados trimestral de Tesla"

  • Encuentre la última presentación del formulario 10-K de Microsoft.

  • "¿Cuáles son los principales competidores de Amazon?"

  • Obtén la última transcripción de ganancias de Meta

Opciones de configuración

El servidor admite las siguientes variables de entorno:

  • FMP_KEY : Su clave API de preparación de modelos financieros (obligatoria)

  • SEC_ACCESS : El nombre de su empresa y correo electrónico para acceder a la API de SEC (opcional)

Almacenamiento en caché

El servidor implementa un sistema de almacenamiento en caché para reducir las llamadas a la API y mejorar el rendimiento:

  • Los datos financieros se almacenan en caché por trimestre/año

  • Los datos del perfil se almacenan en caché mensualmente

  • Los datos de precios diarios se almacenan en caché para el día actual.

Los archivos de caché se almacenan en el directorio DataCache .

Explotación florestal

Los registros se escriben en el directorio logs con la rotación habilitada:

  • Tamaño máximo del archivo de registro: 10 MB

  • Número de archivos de respaldo: 5

Licencia

Licencia MIT

Expresiones de gratitud

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