jp-stock-trends-mcp

Single-Tool MCP Server Unifying Japanese & US Stock Market Valuation (yfinance) and Rate-Limit-Free Search / News Trends with Public Data Gap Analysis
企業データ（官公庁落札・特許・補助金・財務）や地域トレンドを、株式市場の評価（株価・時価総額・PER・PBR・配当利回り・騰落率）および世間の検索・報道トレンドと1つのチャット内で照合できる 1ツール特化型 MCP サーバー

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🌍 English Documentation

Why jp-stock-trends-mcp?

When analyzing corporate fundamentals using official public datasets—such as government procurement awards (procurement), corporate profiles (corporate_profile), national subsidies (subsidies), patent filings (patents), or EDINET financial statements (edinet_financials) via japan-data-mcp—investors, analysts, and researchers need to immediately answer two critical questions in the same chat session:

1. How is the stock market currently pricing this company? (Current stock price, Market Cap, PER, PBR, Dividend Yield, 52-Week High/Low, and 1M / 3M / 1Y price momentum)

2. Has public search and media attention already caught on, or is it still under the radar? (Search interest score, rising autocomplete suggestions, and 7-day / 30-day news velocity)

jp-stock-trends-mcp provides a single, unified MCP tool (get_market_and_search_trends) designed for local LLMs (LM Studio, Ollama) and cloud AI agents (Claude Desktop, Cursor, Cline):

• Automatic Ticker, Securities Code & 13-Digit Corporate Number Normalization:

  • Accepts 4-digit Japanese securities codes ("7203" $\rightarrow$ auto-normalized to "7203.T"), alphanumeric TSE codes ("130A" $\rightarrow$ "130A.T"), US tickers ("AAPL", "NVDA", "MSFT"), 13-digit Japanese corporate numbers ("1180301018771"), or company names ("トヨタ自動車", "日立製作所", "NEC", "富士通", "三菱重工業").

  • Automatically attaches corporate_number and securities_code so output records join directly with japan-data-mcp with zero manual mapping.

• Rate-Limit-Free Search & News Trend Aggregation (Zero HTTP 429 Errors):

  • Combines Google Autocomplete Suggest API, Google News RSS Time-Series Aggregation, and Google Trends Official Daily RSS to compute a 0–100 search_interest_score, rising related keywords, 7d/30d/weekly news counts, and momentum ratios without scraping blockages.

• Public Data vs. Market Attention Gap Analysis (gap_analysis):

  • Automatically classifies the stock into a 4-quadrant valuation $\times$ attention matrix (e.g., "Surging Government Procurement / Patents $\times$ Low PER & Quiet Search Attention = Hidden Gem Opportunity").

• Enterprise-Grade Security & Sandboxing:

  • SSRF Whitelist: Outbound requests are strictly limited to HTTPS endpoints on query1.finance.yahoo.com, query2.finance.yahoo.com, suggestqueries.google.com, news.google.com, and trends.google.co.jp / trends.google.com.

  • Prompt Injection Defense: All external text strings (news headlines, sources, autocomplete suggestions, trending keywords) are stripped of control tokens and wrapped in <untrusted_data>...</untrusted_data> boundary tags.

  • Path Traversal Guard: File outputs (.cache and optional .parquet exports) are confined via Path.resolve() and relative_to() (../ rejected) with zero file-deletion capabilities.

📊 Output Schema (get_market_and_search_trends)

🚀 Quick Start

1. Installation

git clone https://github.com/japan-opendata-lab/jp-stock-trends-mcp.git
cd jp-stock-trends-mcp
pip install -e ".[dev]"
pytest -v

2. Configure in LM Studio (~/.lmstudio/mcp.json) or Claude Desktop / Cursor

{
  "mcpServers": {
    "jp-stock-trends-mcp": {
      "command": "python",
      "args": [
        "-X",
        "utf8",
        "./oss_mcp/jp-stock-trends-mcp/server.py"
      ],
      "env": {
        "PYTHONIOENCODING": "utf-8",
        "STOCK_TRENDS_CACHE_DIR": "./oss_mcp/jp-stock-trends-mcp/.cache",
        "STOCK_TRENDS_EXPORT_DIR": "./oss_mcp/jp-stock-trends-mcp/.cache"
      }
    }
  }
}

🔗 Equity Research Examples with japan-data-mcp (Government Procurement & Corporate Profile)

By running japan-data-mcp and jp-stock-trends-mcp side-by-side in LM Studio or Claude Desktop, you can execute institutional-grade Public Data $\times$ Stock Valuation $\times$ Search Trend cross-analysis in a single prompt:

1. Case Study 1: Surging Government Procurement Awards vs. Stock Valuation (NEC 6701 / Mitsubishi Heavy Industries 7011 / Obayashi 1802)

   • Step 1 (japan-data-mcp): Query search_japan_official_data(dataset="procurement", corporate_number="7010401022916") (NEC) or "4010001034978" (Obayashi Corp.) to quantify recent Ministry of Defense, Digital Agency, and MLIT contract award growth.

   • Step 2 (jp-stock-trends-mcp): Call get_market_and_search_trends(ticker_or_company="1802", keyword="大林組 国土強靭化 防衛", public_data_context="官公庁インフラ落札額が前年比増加") to check if the stock still trades at a low PER (~11.8x) and low search heat (search_interest_score < 50) before retail investors notice.

2. Case Study 2: National Cloud & Semiconductor Subsidies vs. High-Momentum Tech Valuation (SAKURA internet 3778 / Toyota 7203)

   • Step 1 (japan-data-mcp): Inspect corporate_profile, subsidies, and patents for corporate_number="5120001092649" (SAKURA internet) or "1180301018771" (Toyota Motor).

   • Step 2 (jp-stock-trends-mcp): Call get_market_and_search_trends(ticker_or_company="7203", keyword="トヨタ 全固体電池 補助金") to compare fundamental R&D/subsidy scale against current PBR (~0.98x), dividend yield (~3.32%), and 7-day news velocity.

Related MCP server: yfinance-mcp-server

🇯🇵 日本語ドキュメント

なぜ jp-stock-trends-mcp が必要なのか？

japan-data-mcp を用いて「官公庁の落札実績（procurement）」「国策補助金の採択（subsidies）」「特許出願（patents）」「EDINET有価証券報告書・財務（edinet_financials）」「企業プロファイル（corporate_profile）」を分析する際、投資家・アナリスト・事業開発担当者が同じチャット内で即座に照合したいのが**「株式市場での現在のバリュエーション評価」と「世間の検索・ニュース報道の盛り上がり度合い」**です。

jp-stock-trends-mcp は、単一の統合ツール get_market_and_search_trends で以下の3機能をワンストップ提供する汎用オープンソース MCP サーバーです。

3大コア機能

1. 機能1：株価・市場バリュエーション取得（ticker_or_company）

   • 日本の4桁証券コード自動正規化: "7203" や "6701" のように4桁コードを入力するだけで自動的に東証ティッカー "7203.T", "6701.T" に正規化します（新証券コード "130A" $\rightarrow$ "130A.T" や米国ティッカー "AAPL", "NVDA", "MSFT"、日本語企業名 "トヨタ自動車", "日立製作所", "NEC", "三菱重工業"、および13桁法人番号 "1180301018771" の直接指定にも対応）。

   • 取得指標: Yahoo Finance API / yfinance 経由で、**現在株価・時価総額（億円 / 現地通貨）・実績PER・予想PER・PBR・配当利回り（%）・ROE・52週高値/安値・直近1ヶ月/3ヶ月/1年の株価騰落率（%）**を一括取得します。

   • 13桁法人番号（corporate_number）自動付与: 主要日本企業について国税庁13桁法人番号を自動付与するため、japan-data-mcp の官公庁落札・補助金・財務データと変換なしで即座に結合できます。

2. 機能2：レート制限（HTTP 429）が起きない検索トレンド・急上昇関連ワード取得（keyword）

   • 非公式スクレイピングで頻発する HTTP 429 エラーを回避するため、Google Autocomplete サジェスト API・Google News RSS 時系列件数集計・Google Trends 公式 Daily RSS の3系統を組み合わせ、以下を安定取得します：

     • 現在の関心度スコア（search_interest_score: 0〜100）

     • 急上昇サジェスト関連語（rising_suggest_keywords）

     • 最新ニュース見出し・時系列件数推移（直近7日・30日・週次推移・モメンタム倍率 news_momentum_ratio）

3. 機能3：公的データ × 市場評価 × 検索関心のギャップ分析メタデータ（gap_analysis）

   • 「官公庁落札や特許出願が急増しているのに、PERが10倍前後で検索トレンドもまだ静穏＝市場コンセンサス未織り込みの隠れた注目銘柄/テーマ」なのか、「すでに高PERかつニュース・検索が過熱している期待先行局面」なのかを4象限で自動判定し、次に japan-data-mcp で確認すべき具体的なクエリ手順を提案します。

📈 japan-data-mcp（官公庁調達・企業プロファイル）と組み合わせた銘柄分析事例

LM Studio（Qwen3-8B 等）や Claude Desktop に japan-data-mcp と jp-stock-trends-mcp を両方登録すると、1つのチャット内で以下のような**「公的ファクト × 株価バリュエーション × 検索トレンド」**の横断分析が完結します。

事例1：官公庁落札（Procurement）急増企業の割安放置・出遅れ発掘

• 分析フロー:

  1. japan-data-mcp の search_japan_official_data で、防衛省・デジタル庁・国土交通省からの落札金額が増加している企業を検索（例：日本電気（NEC） corporate_number="7010401022916" / 証券コード 6701、大林組 corporate_number="4010001034978" / 証券コード 1802、三菱重工業 corporate_number="2010401052465" / 証券コード 7011）。

  2. 続けて jp-stock-trends-mcp の get_market_and_search_trends を呼び出し：

     {
       "ticker_or_company": "1802",
       "keyword": "大林組 官公庁 インフラ",
       "public_data_context": "国土交通省・防衛施設関連の官公庁落札金額が堅調に推移"
     }

  3. インサイト抽出: 大林組（1802.T）が PER 約11.8倍・PBR 約1.16倍・配当利回り約3.85%と割安水準にあり、世間の検索関心度スコアも過熱前であることを確認。「公的調達の積み上がりに対し、バリュエーションと検索トレンドに出遅れギャップがある」と定量的に評価できます。

事例2：企業プロファイル・国策補助金・特許データと市場期待（高PER / PBR）の妥当性照合

• 分析フロー:

  1. japan-data-mcp で トヨタ自動車（corporate_number="1180301018771", 証券コード 7203）や さくらインターネット（corporate_number="5120001092649", 証券コード 3778）の企業プロファイル・補助金採択・特許・EDINET財務データを取得。

  2. get_market_and_search_trends(ticker_or_company="7203", keyword="トヨタ自動車 全固体電池") を実行。

  3. インサイト抽出: トヨタ自動車の現在株価・時価総額・PER（約8.7倍）・PBR（約0.98倍）・直近1ヶ月/3ヶ月/1年騰落率と、Googleサジェスト急上昇ワード・直近7日間のニュースモメンタムを突き合わせ、設備投資・R&D実績に対する市場評価の割安度を検証します。

🔒 セキュリティ設計（SSRF防止・外部テキスト無害化・サンドボックス）

1. SSRF（Server-Side Request Forgery）防止ホワイトリスト:

   • 外部通信先は validate_outbound_url() により、許可された HTTPS 金融・トレンドエンドポイント（query1.finance.yahoo.com, query2.finance.yahoo.com, suggestqueries.google.com, news.google.com, trends.google.co.jp, trends.google.com）のみに厳格制限されています。http:// や内部IP（localhost, 127.0.0.1, 169.254.169.254）、未許可ドメインへの通信はすべて拒否されます。

2. プロンプトインジェクション対策（<untrusted_data> タグ無害化）:

   • 外部から取得したニュース見出し（title, source）、Googleサジェスト語（rising_suggest_keywords）、トレンドワードは、制御文字および命令偽装トークン（<system>, <|im_start|>, Ignore previous instructions 等）を除去した上で、すべて <untrusted_data>...</untrusted_data> 境界タグで囲んで返却します。

3. ファイル出力のサンドボックス化と削除機能なし:

   • キャッシュおよび export_parquet=True 時のファイル出力は Path.resolve() と relative_to() により指定ディレクトリ内のみに制限され、パストラバーサル（../）や絶対パス指定を完全拒否します。また、ファイル削除機能は一切持ちません。

🛠 セットアップと LM Studio 登録方法

1. インストールとテスト実行

git clone https://github.com/japan-opendata-lab/jp-stock-trends-mcp.git
cd jp-stock-trends-mcp
pip install -e ".[dev]"
pytest -v

2. LM Studio (~/.lmstudio/mcp.json) への登録例

{
  "mcpServers": {
    "jp-stock-trends-mcp": {
      "command": "python",
      "args": [
        "-X",
        "utf8",
        "./oss_mcp/jp-stock-trends-mcp/server.py"
      ],
      "env": {
        "PYTHONIOENCODING": "utf-8",
        "STOCK_TRENDS_CACHE_DIR": "./oss_mcp/jp-stock-trends-mcp/.cache",
        "STOCK_TRENDS_EXPORT_DIR": "./oss_mcp/jp-stock-trends-mcp/.cache"
      }
    }
  }
}

🌐 関連エコシステム（Japan Open Data Lab）

• japan-data-mcp: 日本の公的オープンデータ（官公庁落札・企業プロファイル・補助金・特許・EDINET財務・地域統計など全162データセット）を検索できる公式 MCP サーバー

• correlation-discovery-mcp: あらゆる DuckDB / Parquet / CSV データから相関係数 ($r$値)・要因ランキング・回帰外れ値を一括算出する統計探索 MCP サーバー

• japan-climate-stats-mcp: 全47都道府県・市区町村の気象・自然環境統計（日照時間・寒暖差・猛暑日・降水量）を0.1秒未満で算出する MCP サーバー

• japan-official-data-megabank: 公式 Python SDK ＆ スターターキット

License

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