Market-Aware SIP Timing Advisor — FastMCP (воркшоп)

Python MCP-сервер примерно на 180 строк, который превращает живые данные индекса NSE в рекомендацию по увеличению / паузе SIP. Создан для вебинара mfAPIs × SunitechAI.

Дизайн: сервер не владеет данными. Сырые строки PE и OHLC для NIFTY 50 приходят из REST API MF Engine; логика процентиля оценки, ценового тренда и правил SIP живёт здесь, в Python. Именно это разделение — главный учебный момент.

Настройка

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_TOKEN — это JWT access-token для пользователя с ролью партнёра / инвестора / администратора. Получите его из браузерной сессии zinni-app (DevTools → Application → Local Storage или вкладка Network) или через login API. Это не статический токен MCP — REST-эндпоинты используют обычную пользовательскую авторизацию.

Related MCP server: Quant Brain MCP

Запуск

# stdio — for Claude Desktop
python server.py

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

Быстрая проверка без LLM:

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

Подключение к Claude

Claude Desktop — объедините claude_desktop_config.example.json с ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (исправьте абсолютный путь + токен), перезапустите Claude Desktop.

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

Подключение к ChatGPT

Запустите в HTTP-режиме, откройте доступ (cloudflared tunnel --url http://localhost:8000 или ngrok http 8000), затем Settings → Connectors → Advanced → Developer mode → Add добавьте URL https://…/mcp. Обычным коннекторам ChatGPT требуются инструменты search/fetch; этот сервер работает только через developer mode или Responses API.

Демонстрационный сценарий

«Я делаю SIP в NIFTY 50 на ₹10,000 в месяц. Учитывая текущее состояние рынка, стоит ли увеличить сумму, продолжить или поставить на паузу?»

Модель последовательно вызывает get_nifty_valuation_context → get_nifty_trend → recommend_sip_action(band, trend, 10000) и объясняет вызов через процентиль PE, тренд и дату as_of.

Примечание о свежести данных

Продовые таблицы OHLC / оценки NSE могут отставать от живого рынка на недели. Инструменты возвращают as_of — всегда озвучивайте это значение в демо и исправьте загрузку данных в репозитории данных перед запуском.