Market-Aware SIP Timing Advisor — FastMCP (워크숍)

약 180줄짜리 Python MCP 서버로, 실시간 NSE 지수 데이터를 SIP 증액/일시중지 추천으로 변환합니다. mfAPIs × SunitechAI 웨비나를 위해 제작되었습니다.

설계: 서버는 데이터를 자체 보유하지 않습니다. 원시 NIFTY 50 PE 및 OHLC 행은 MF Engine REST API에서 가져오며, 밸류에이션 백분위수, 가격 추세, SIP 규칙 로직은 이 Python 코드에 있습니다. 이 분리가 핵심 학습 포인트입니다.

설정

cd workshop/sip-advisor-mcp
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env      # then paste MFAPI_TOKEN

MFAPI_TOKEN은 파트너/투자자/관리자 사용자용 JWT access-token입니다. zinni-app 브라우저 세션(DevTools → Application → Local Storage 또는 Network 탭)이나 로그인 API 호출을 통해 가져올 수 있습니다. 이는 MCP 정적 토큰이 아니며, REST 엔드포인트는 일반 사용자 인증을 사용합니다.

Related MCP server: Upstox MCP Server

실행

# stdio — for Claude Desktop
python server.py

# HTTP — for ChatGPT developer mode / remote clients  (serves :8000/mcp)
MCP_TRANSPORT=http python server.py

LLM 없이 빠른 확인:

pip install fastmcp   # includes the CLI
fastmcp run server.py --transport http &
npx @modelcontextprotocol/inspector   # connect to http://localhost:8000/mcp

Claude에 연결

Claude Desktop — claude_desktop_config.example.json을 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json에 병합하고(절대 경로 + 토큰 수정), Claude Desktop을 재시하는세요.

Claude Code

claude mcp add sip-advisor -- python /abs/path/workshop/sip-advisor-mcp/server.py
# set MFAPI_TOKEN in the shell that launches claude, or via --env

ChatGPT에 연결

HTTP 모드로 실하고 외부에 노출하세요(cloudflared tunnel --url http://localhost:8000 또는 ngrok http 8000). 그런 다름 설정 → 커넥터 → 고급 → 개발자 모드 → 추가를 선택해 https://…/mcp URL을 추가하세요. 일반 ChatGPT 커넥터는 search/fetch 도구가 필요하며, 이 서버는 개발자 모드 또는 Responses API에서만 작동합니다.

데모 스크립트

"저는 월 ₹10,000 NIFTY 50 SIP를 운용하고 있습니다. 현재 시장 상황을 볼 때, 증액해야 할까요, 유지해야 할까요, 아니면 일시중지해야 할까요?"

모델은 get_nifty_valuation_context → get_nifty_trend → recommend_sip_action(band, trend, 10000)을 차례로 호출하고, PE 백분위수, 추세, as_of 날짜를 근거로 그 호출을 설명합니다.

데이터 최신성에 관한 참고

프로덕션 NSE OHLC/밸류에이션 테이블은 실시간 시장보다 몇 주 늦을 수 있습니다. 도구는 as_of를 반환하므로, 데모에서 항상 그 값을 읽어서 언급하고, 라이브 전환 전에 데이터 저장소의 수집 로직을 수정하세요.