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FDIC BankFind MCP Server

by jflamb

FDIC BankFind MCP-Server

fdic-mcp-server ist ein MCP-Server (Model Context Protocol) für die FDIC BankFind Suite API. Er bietet LLM-Hosts eine saubere Möglichkeit, FDIC-versicherte Institute zu durchsuchen, öffentliche Bankunterlagen abzurufen und gängige Workflows zur Analyse mehrerer Banken ohne benutzerdefinierte FDIC-API-Implementierungen auszuführen.

Er ist nützlich, wenn Sie einen MCP-kompatiblen Client verwenden möchten, um Fragen zu Banken, Insolvenzen, Filialen, vierteljährlichen Finanzdaten, Einlagendaten oder Peer-Performance mithilfe einer stabilen Tool-Oberfläche und maschinenlesbaren Antworten zu beantworten.

Inhaltsverzeichnis

Related MCP server: census-geocoding-mcp

Projektstatus

Aktive Entwicklung. Der Server ist bereits einsatzbereit und die Tool-Oberfläche ist durch Tests abgedeckt, aber das Projekt entwickelt sich weiter, während die Client-Unterstützung und Analyse-Workflows verbessert werden.

Warum dieses Projekt existiert

Die FDIC BankFind Suite API ist öffentlich und nützlich, aber sie ist nicht von Haus aus für MCP-Clients verpackt. Dieses Projekt löst dies durch:

  • Bereitstellung von BankFind-Datensätzen als MCP-Tools

  • Beibehaltung sowohl menschenlesbarer als auch maschinenlesbarer Antworten

  • Hinzufügen von serverseitigen Analyse-Helfern für Workflows zum Vergleich mehrerer Banken

  • Unterstützung sowohl für lokale stdio-Hosts als auch für Remote-HTTP-Hosts

Dokumentation

Öffentliche Benutzerdokumentation:

Referenzdokumentation des Repositorys:

Projekt- und Release-Informationen:

Installation

Voraussetzungen:

  • Node.js 20 oder höher

  • npm

Direkt ohne globale Installation ausführen:

npx fdic-mcp-server

Global installieren:

npm install -g fdic-mcp-server
fdic-mcp-server

Von GitHub Packages installieren:

npm install -g @jflamb/fdic-mcp-server --registry=https://npm.pkg.github.com
fdic-mcp-server

Aus dem Quellcode installieren:

git clone https://github.com/jflamb/fdic-mcp-server.git
cd fdic-mcp-server
npm install
npm run build

Verwendung

Gehosteter Endpunkt

Wenn Ihr MCP-Host Remote-MCP-URLs unterstützt, verwenden Sie:

https://bankfind.jflamb.com/mcp

Lokal ausführen

Stdio-Transport:

node dist/index.js

HTTP-Transport:

TRANSPORT=http PORT=3000 node dist/index.js

Der HTTP-MCP-Endpunkt ist standardmäßig http://127.0.0.1:3000/mcp.

Hinweise:

  • Lokale HTTP-Instanzen binden standardmäßig an 127.0.0.1. Setzen Sie HOST, wenn Sie absichtlich eine andere Bindungsadresse wünschen.

  • Anfragen mit Browser-Ursprung werden gegen ALLOWED_ORIGINS geprüft. Wenn nicht festgelegt, erlaubt der Server die lokalen Standardwerte für localhost und 127.0.0.1 auf dem konfigurierten Port sowie Nicht-Browser-Anfragen ohne Origin-Header.

  • Der HTTP-Transport ist sitzungsbasiert. Clients initialisieren einmal und verwenden dann MCP-Session-Id bei späteren POST-, GET- und DELETE-Anfragen.

Container-Builds verwenden standardmäßig PORT=8080 für die Cloud Run-Kompatibilität.

Setzen Sie FDIC_MAX_RESPONSE_BYTES, um die upstream FDIC-Beschränkung der Antwortgröße zu überschreiben. Der Standardwert ist 5242880 Bytes (5 MiB).

Minimale MCP-Konfiguration

{
  "mcpServers": {
    "fdic": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "fdic-mcp-server"]
    }
  }
}

Wenn Sie von einem lokalen Klon anstelle des veröffentlichten Pakets ausführen:

{
  "mcpServers": {
    "fdic": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/fdic-mcp-server/dist/index.js"]
    }
  }
}

Client-spezifische Einrichtungsdetails finden Sie unter docs/clients.md.

Anwendungsbeispiele

Aktive Banken in North Carolina mit einem Vermögen von über 1 Milliarde Dollar finden:

filters: STNAME:"North Carolina" AND ACTIVE:1 AND ASSET:[1000000 TO *]

Die 10 kostspieligsten Bankinsolvenzen seit dem 1. Januar 2000 abrufen:

filters: FAILDATE:[2000-01-01 TO *]
sort_by: COST
sort_order: DESC
limit: 10

Banken in North Carolina zwischen zwei Quartalsberichtsdaten vergleichen:

state: North Carolina
start_repdte: 20211231
end_repdte: 20250630
sort_by: asset_growth
sort_order: DESC
(fdic_compare_bank_snapshots)

Eine Peer-Gruppe für eine bestimmte Bank erstellen:

cert: 29846
repdte: 20241231
(fdic_peer_group_analysis)

Weitere Beispiele finden Sie unter docs/usage-examples.md.

Verfügbare Tools

Tool

Beschreibung

search

ChatGPT-kompatible Zitat-Suche über Institute, Insolvenzen, Filialen und Schema-Dokumente

fetch

Vollständigen Zitattext für ein von search zurückgegebenes Ergebnis abrufen

fdic_search_institutions

FDIC-versicherte Banken und Sparkassen durchsuchen

fdic_get_institution

Details für ein bestimmtes Institut nach CERT-Nummer abrufen

fdic_search_failures

Datensätze zu Bankinsolvenzen durchsuchen

fdic_get_institution_failure

Insolvenzdetails für ein bestimmtes Institut abrufen

fdic_search_locations

Filial- und Bürostandorte durchsuchen

fdic_search_history

Strukturänderungsereignisse wie Fusionen und Namensänderungen durchsuchen

fdic_search_financials

Vierteljährliche Call Report-Finanzdaten durchsuchen

fdic_search_summary

Jährliche Finanzzusammenfassungsdaten durchsuchen

fdic_search_sod

Summary of Deposits-Daten auf Filialebene durchsuchen

fdic_search_demographics

Vierteljährliche demografische Daten und Marktstrukturdaten durchsuchen

fdic_compare_bank_snapshots

Zwei Berichtsschnappschüsse über Banken hinweg vergleichen und Wachstums- sowie Rentabilitätsänderungen einstufen

fdic_peer_group_analysis

Eine Peer-Gruppe erstellen und ein Institut anhand von Finanzkennzahlen mit Peers vergleichen

fdic_analyze_bank_health

Eine Gesundheitsbewertung im CAMELS-Stil für ein einzelnes Institut durchführen

fdic_show_bank_deep_dive

Ein ChatGPT-Bank-Deep-Dive-Dashboard für ein einzelnes Institut rendern

fdic_ubpr_analysis

Eine UBPR-äquivalente Kennzahlenanalyse durchführen (ROA, ROE, NIM, Effizienz, Kapital, Liquidität, Wachstum)

fdic_compare_peer_health

Eine Gruppe von Instituten nach Gesundheitsbewertungen im CAMELS-Stil einstufen

fdic_detect_risk_signals

Institute auf Frühwarnindikatoren für Risiken scannen

fdic_analyze_credit_concentration

Kreditportfoliozusammensetzung und CRE/Bau-Konzentration im Verhältnis zum Kapital analysieren

fdic_analyze_funding_profile

Einlagenzusammensetzung, Abhängigkeit von Großhandelsfinanzierung und Finanzierungsrisikosignale analysieren

fdic_analyze_securities_portfolio

Größe des Wertpapierportfolios, MBS-Konzentration und Zinsänderungsrisiko analysieren

fdic_franchise_footprint

Filial- und Einlagenverteilung über MSA-Märkte hinweg unter Verwendung von SOD-Daten abbilden

fdic_market_share_analysis

Institute nach Einlagenmarktanteil in einem MSA- oder Stadtmarkt einstufen und HHI berechnen

fdic_holding_company_profile

Eine Holdinggesellschaft und ihre FDIC-versicherten Tochtergesellschaften mit aggregierten Kennzahlen profilieren

fdic_regional_context

Regionalen wirtschaftlichen Kontext (Arbeitslosigkeit, Zinsumfeld) für den Markt einer Bank bereitstellen

Serverseitige Analyse-Helfer:

  • fdic_compare_bank_snapshots bündelt Roster-Suche, Finanz-Snapshots und optionale demografische Snapshots innerhalb des MCP-Servers

  • fdic_peer_group_analysis erstellt eine Peer-Gruppe anhand von Kriterien wie Vermögensgröße, Charter-Klasse und Geografie und stuft ein Institut dann im Vergleich zu den Peers ein

  • fdic_analyze_bank_health gibt eine vollständige public_camels_proxy_v1-Proxy-Bewertung zurück; fdic_compare_peer_health gibt Zusammenfassungsbewertungen pro Institut mit einem vollständigen Proxy für das Subjekt zurück; fdic_detect_risk_signals verwendet die Proxy-Engine, um Risikosignale pro Institut zu generieren — alles sind analytische Proxys, keine offiziellen regulatorischen CAMELS-Ratings

Claude Code Skills

Dieses Repository enthält einen Claude Code Slash-Befehl, der mehrere FDIC-MCP-Tools zu einem strukturierten Analyse-Workflow verkettet.

Skill

Befehl

Beschreibung

Bank Deep Dive

/fdic-bank-deep-dive

Umfassender Analysebericht für ein einzelnes Institut, der Gesundheitsbewertung, finanzielle Leistung, Peer-Benchmarking, Kreditkonzentration, Finanzierungsprofil, Wertpapierportfolio, Franchise-Footprint und wirtschaftlichen Kontext abdeckt. Akzeptiert einen Banknamen oder eine CERT-Nummer mit einem optionalen Berichtsdatum.

Skills sind in .claude/commands/ definiert und stehen jeder Claude Code-Sitzung zur Verfügung, für die dieser MCP-Server konfiguriert ist. Siehe docs/usage-examples.md für ein Anwendungsbeispiel.

Datenhinweise

  • Geldwerte werden im Allgemeinen in Tausend Dollar angegeben.

  • CERT ist die stabile FDIC-Instituts-ID.

  • Finanz- und demografische Datensätze sind vierteljährlich und verwenden REPDTE im Format YYYYMMDD.

  • Zusammenfassende Daten sind jährlich und verwenden YEAR.

  • SOD-Daten sind jährliche Daten auf Filialebene mit Stand vom 30. Juni.

  • Mischen Sie keine vierteljährlichen Finanzdaten und jährlichen Filialdaten, ohne die Datengrundlage anzugeben.

Support

Verwenden Sie den GitHub Issue Tracker für Fehler, Dokumentationsprobleme und Funktionsanfragen: https://github.com/jflamb/fdic-mcp-server/issues

Die wichtigsten Support-Dokumente sind:

Mitwirken

Anleitungen für Mitwirkende finden Sie unter CONTRIBUTING.md.

Für die lokale Validierung führen Sie aus:

npm run typecheck
npm test
npm run build

Releases werden automatisch aus validierten main-Commits durch semantic-release veröffentlicht. Bearbeiten Sie die Paketversion nicht manuell und erstellen Sie keine Release-Tags von Hand. GitHub Releases ist der maßgebliche Release-Datensatz für veröffentlichte Versionen.

Lizenz

Dieses Projekt ist unter der MIT-Lizenz lizenziert.

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
<1hResponse time
1dRelease cycle
73Releases (12mo)
Commit activity
Issues opened vs closed

Resources

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