Counterparty Credit

Ein offener, transparenter MCP-Server, der die Kreditwürdigkeit öffentlicher Energieunternehmen anhand öffentlicher Daten bewertet. Fragen Sie einen Agenten, wie solide ein Versorgungsunternehmen, ein Erzeuger, ein Midstream-Betreiber oder ein Strom-/Gasvermarkter ist; Counterparty Credit antwortet mit einem Score von 0–100, einer Aufschlüsselung nach Faktoren und der öffentlichen Quelle hinter jeder Zahl.

Es ist Entscheidungshilfe, kein Kreditrating – jede Ausgabe ist belegt, erklärbar und für die menschliche Prüfung gedacht. Es geht um einen Score, mit dem man argumentieren kann, nicht um eine Blackbox.

Erstellt von ComtechAI. Methodikversion: ccr-ref-1.3.

Status: v1, bewusst stabil

Dieses Repository ist eine inhaltlich eingefrorene Referenzimplementierung. Es bleibt veröffentlicht und funktionsfähig; Fehlerbehebungen und Patches für Upstream-Brüche sind willkommen, neue Funktionen sind hier nicht vorgesehen. Siehe DEVELOPMENT.md für Einrichtung, Tests und Beitragsregeln.

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So funktioniert es

Ein MCP-Tool, counterparty.health, nimmt einen Firmennamen oder ein Tickersymbol entgegen. Es löst den SEC-Filer auf, zieht öffentliche Finanzdaten und Marktdaten, bewertet vier Faktoren und führt sie zu einem Gesamtwert mit einer beschreibenden Stufe zusammen (Strong / Stable / Watch / Stressed / Distressed).

Der Gesamtwert ist eine renormalisierte gewichtete Mischung aus den Faktoren, die in diesem Lauf tatsächlich berechnet werden. Referenzgewichte sind F1 0.20 · F3 0.15 · F4 0.25 · F5 0.15. Wenn die Eingaben eines Faktors fehlen – kein Marktfeed für F3, ein nicht klassifizierter Name für F4 – entfällt dieser Faktor und sein Gewicht wird auf die übrigen verteilt. Es wird nichts imputiert; ein Faktor wird entweder aus echten Daten berechnet oder ist nicht vorhanden.

Jedes Ergebnis trägt eine methodology_version und ein as_of-Datum, und jeder Faktor benennt die Einreichung oder den Feed dahinter. Wo eine Zahl ein Proxy ist (siehe Einschränkungen), weist die Quellenzeile darauf hin.

Installation

Erfordert Python 3.10–3.14.

python3 -m venv venv && source venv/bin/activate   # Windows: venv\Scripts\activate
pip install -e .

Verwendung

Von der Kommandozeile

export SEC_USER_AGENT="Your Name you@example.com"   # SEC requires a contact User-Agent
export TIINGO_TOKEN="your_tiingo_key"               # optional; F3 is skipped without it
python3 -m counterparty_credit.cli "NextEra Energy"
python3 -m counterparty_credit.cli DUK

SEC gibt ohne einen beschreibenden User-Agent HTTP 403 zurück. Ein kostenloser Tiingo-Token aktiviert F3; ohne ihn bewertet das Tool auf F1/F4/F5 und weist darauf hin. Einreichungen und die Ticker-Zuordnung werden 24 Stunden lang unter ~/.cache/counterparty-credit zwischengespeichert.

Von Claude Desktop

Kopieren Sie claude_desktop_config.example.json in Ihre Claude-Desktop-Konfiguration, setzen Sie den command auf das venv-Python dieses Repositories (absoluter Pfad) und Ihre Schlüssel in env, starten Sie dann Claude neu und fragen Sie „Wie finanziell solide ist NextEra als Gegenpartei?“ Claude ruft das Tool auf und liest den Score, die Aufschlüsselung und die Quellen vor.

• macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

• Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Wenn das Unternehmen nicht aufgelöst werden kann oder seine Daten nicht abgerufen werden können, gibt das Tool einen Fehler zurück statt einer Zahl. Ein Score wird nur dann zurückgegeben, wenn er tatsächlich berechnet wurde.

Methodik

Die Bewertung liest aus einem Methodology-Konfigurationsobjekt, nicht aus hartcodierten Konstanten. Methodology.default() ist die offene Referenz, festgelegt auf ccr-ref-1.3. Der festgeschriebene Datensatz:

• src/counterparty_credit/methodology.py – Quelle der Wahrheit für alle Kurven, Gewichte und Schwellenwerte

• docs/methodology-c0.md – menschenlesbare Methodik des Datensatzes

• docs/methodology-c0.json – Maschinenspezifikation (ein Test schützt vor Abweichungen)

Eine benutzerdefinierte Methodik gibt nur ihre Überschreibungen an und erbt den Rest der Referenz:

CCR_METHODOLOGY=/path/to/methodology.json python3 -m counterparty_credit.cli "NextEra Energy"

Da jedes Ergebnis mit seiner Version gestempelt ist, ist eine benutzerdefinierte Konfiguration sichtbar nicht die Referenz. Die festgelegten Zahlen sind eine Anfangshypothese, die anhand realer Namen verfeinert wird; eine Neukalibrierung ist eine neue Version, niemals eine stille Neufassung.

Einschränkungen

Diese sind bewusst und klar formuliert. Ein ehrlicher Umfang ist der Sinn eines Referenzwerkzeugs.

• Kein Kreditrating. Entscheidungshilfe aus öffentlichen Daten. Kein Emittenten-Engagement, keine nicht-öffentlichen Informationen, keine Ratingagentur-Methodik.

• F2 (Liquidität / Sicherheiten) ist von der Live-Mischung ausgenommen. Sein v0-Cash-Proxy lieferte nahezu identische Scores unabhängig von der Kreditqualität, daher trägt es nicht zur Unterscheidung bei. Es ist in der Methodik definiert, aber ausgeschlossen, bis ein echtes Sicherheiten-Stressmodell den Proxy ersetzt.

• F3 benötigt einen Marktfeed. Ohne einen Tiingo-Token oder bei einem Namen ohne saubere Preisdaten entfällt F3 und sein Gewicht wird umverteilt.

• F4 deckt ein festes Universum von 27 Namen nordamerikanischer Energieemittenten ab. Namen außerhalb davon werden ohne den Geschäftsmix-Faktor bewertet, statt geraten zu werden.

• F5 basiert auf einem festen Vokabular. Es erkennt Ratingmaßnahmen, die als Upgrade / Downgrade formuliert sind (eingeschränkt auf Ratingagentur-Kontext) und eine Reihe von Kreditereignissen; Ratingmaßnahmen mit anderen Verben werden übersehen, und die Stimmung der Schlagzeilen ist grob.

• Die Deckung kann einen bar bezahlten Proxy verwenden. Einige große Einreicher kennzeichnen kein Konzept für Zinsaufwendungen; für diese wird die Deckung aus gezahlten Barzinsen berechnet, die aktivierte Zinsen ausschließt. Die Quellenzeile kennzeichnet dies pro Name.

• Punktuelle öffentliche Daten. Zahlen sind auf dem Stand der letzten Einreichung; eine veraltete Einreichung wird gekennzeichnet, nicht stillschweigend verwendet.

Aufbau

src/counterparty_credit/
  schema.py          # locked I/O contract (HealthResult)
  methodology.py     # config object — reference default + worksheet loader
  resolve.py         # name/ticker → CIK + ticker (SEC company_tickers.json)
  edgar.py           # XBRL companyfacts → financials (recency-aware tag selection)
  ratios.py          # leverage / coverage / liquidity
  market.py          # daily prices → price + annualized vol (Tiingo)
  dtd.py             # naive-Merton distance-to-default
  news.py            # recent headlines (Google News RSS)
  scoring.py         # F1, F3, F5 scorers
  f4_business_mix.py # F4 business-mix lookup over the universe
  universe.json      # 27-name classification universe
  score.py           # orchestration → weighted composite → HealthResult
  server.py          # MCP tool
  cli.py             # one-command live scoring
tests/

Haftungsausschluss

Counterparty Credit erstellt Entscheidungshilfen aus öffentlichen Daten. Es ist kein Kreditrating, keine Anlageberatung und nicht mit einer Ratingagentur oder den bewerteten Emittenten verbunden. Ausgaben sind belegt und für die menschliche Prüfung bestimmt.