yummy-research-mcp

Ein MCP-Server, der internationale und inländische Makro-/Marktstatistiken als Tools bereitstellt. Das erste Datenset umfasst Marktstimmungs- und Bewertungsindikatoren, ist jedoch so konzipiert, dass zukünftig KRX, DART, die Bank of Korea ECOS, FRED usw. nach demselben Muster hinzugefügt werden können.

Aktuelle Tools

name	Beschreibung
`get_cnn_fear_greed`	CNN Fear & Greed Index (US) — aktueller Wert + tägliche Historie
`get_kospi_fear_greed`	Indexergo KOSPI Fear & Greed Index (idxDetail=24501, täglich)
`get_kospi_buffett`	KOSPI Buffett-Index = Marktkapitalisierung (20104,D) / Summe des BIP der letzten 4 Quartale (09140,Q) × 100
`get_all_indices`	Gibt alle drei oben genannten Werte auf einmal zurück

Jedes Tool gibt ein JSON im Format { name, source, latest, series, ... } zurück.

Entwicklungsumgebung

Basiert auf uv.

cd ~/workspace/yummy-research-mcp

uv sync                          # 의존성 설치 (.venv 자동 생성)
uv run yummy-research-mcp        # MCP stdio 서버 실행
uv run python -m yummy_research_mcp.sources.cnn        # 단독 페치 디버깅
uv run pytest                    # 라이브 엔드포인트 스모크 테스트

Registrierung für Claude Code / Claude Desktop

{
  "mcpServers": {
    "yummy-research": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/Users/yeom/workspace/yummy-research-mcp",
        "run",
        "yummy-research-mcp"
      ]
    }
  }
}

Hinzufügen neuer Datenquellen

Erstellen Sie einen Fetcher in src/yummy_research_mcp/sources/<source>.py — reine Funktion, gibt ein JSON-serialisierbares dict zurück.
Fügen Sie das Tool + Callable zum TOOLS-Register in src/yummy_research_mcp/server.py hinzu.
Fügen Sie Live-Smoke-Tests in tests/ hinzu.

Verzeichnisstruktur

src/yummy_research_mcp/
  __init__.py
  http.py                # 공통 urllib 래퍼 (browser-like UA / Accept-Language)
  server.py              # MCP stdio 서버 + 도구 레지스트리
  sources/
    cnn.py               # CNN Fear & Greed (production.dataviz.cnn.io)
    indexergo.py         # indexergo.com (인라인 ECharts JSON 파싱)
tests/
  test_fetchers.py

Hinweise zu Datenquellen

CNN F&G: production.dataviz.cnn.io/index/fearandgreed/graphdata JSON API. Browser-UA + Origin: edition.cnn.com + Referer sind erforderlich (sonst 418).
indexergo: Extraktion der ersten series.data aus dem Inline-ECharts option JSON der Seite durch Scannen nach ausgeglichenen Klammern. Das Parsen des statischen HTML ist stabiler als der /ajaxMakeChart POST-Endpunkt der Website, daher wurde dieser Ansatz gewählt.