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StockSense

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PyPI version PyPI downloads Python versions License: MIT

Un servidor MCP (Model Context Protocol) que da a los agentes de IA acceso a datos financieros: presentaciones de SEC EDGAR, fundamentos de mercado, operaciones de información privilegiada e historial de precios. No se necesitan claves API.

Inicio rápido

1. Instalación

pip install stocksense

2. Añadir a Claude Desktop

Añade a tu configuración de Claude Desktop:

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "stocksense": {
      "command": "stocksense"
    }
  }
}

3. Reiniciar Claude Desktop

Sal y vuelve a abrir Claude Desktop. Deberías ver el icono de martillo con 13 herramientas disponibles.

Herramientas disponibles

Tool

Descripción

price_history

Obtén datos de precios OHLCV históricos para cualquier ticker

quote

Obtén el precio actual, capitalización de mercado, P/E, rango de 52 semanas

search_filings

Busca presentaciones de SEC EDGAR (10-K, 10-Q, 8-K)

get_filing

Obtén el texto completo de una presentación específica de SEC

insider_trades

Obtén compras/ventas recientes de información privilegiada de presentaciones del Form 4

financials

Obtén estado de resultados, balance general, flujo de caja y ratios clave

analyze_company

Informe de investigación exhaustivo que agrega todas las fuentes de datos

compare_companies

Compara métricas clave entre varias empresas lado a lado

earnings

Historial de ganancias trimestrales con estimaciones de EPS frente a reales

company_profile

Perfil de la empresa: sector, industria y descripción del negocio

dividends

Historial de dividendos y rendimiento actual

key_events

Próximas fechas de ganancias, fecha de ex-dividendo y estimaciones

technicals

Indicadores técnicos: SMA, EMA, RSI, MACD y rendimiento

Consultas de ejemplo

  • "¿Cuál es el historial de precios de AAPL del último mes?"

  • "Dame una cotización de MSFT"

  • "Muéstrame los precios semanales de TSLA durante el último año"

  • "Muéstrame las presentaciones 10-K recientes de Apple"

  • "¿Qué operaciones de información privilegiada ocurrieron en Tesla recientemente?"

  • "Muéstrame los estados financieros de Apple"

  • "Dame un informe de investigación sobre Tesla"

  • "Compara AAPL, MSFT y GOOGL"

  • "Muéstrame el historial de ganancias de Apple"

  • "¿En qué sector está NVIDIA?"

  • "Muéstrame el historial de dividendos de AAPL"

  • "¿Cuándo es la próxima fecha de ganancias de Microsoft?"

  • "¿Cuáles son los indicadores técnicos de Tesla?"

Related MCP server: MCP-Server-Financial-Analyzer

Fuentes de datos

  • yfinance — datos de precios, cotizaciones, estados financieros, consenso de analistas

  • SEC EDGAR — presentaciones gratuitas e ilimitadas y operaciones de información privilegiada (no se necesita clave API)

Requisitos

  • Python 3.11+

  • No se necesitan claves API: utiliza fuentes de datos públicas gratuitas

Desarrollo

# Clone and install for development
git clone https://github.com/mikejj-creation/stocksense.git
cd stocksense
pip install -e ".[dev]"

# Run tests
pytest

# Run linter
ruff check src/ tests/

StockSense utiliza datos públicos gratuitos de Yahoo Finance y SEC EDGAR. Los usuarios son responsables de cumplir con los términos de servicio de cada proveedor. Esta herramienta es solo para fines informativos: no es asesoramiento financiero.

Licencia

MIT

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Related MCP Servers

  • A
    license
    A
    quality
    D
    maintenance
    Enables AI agents to access SEC EDGAR filings, US Treasury rates, BLS labor statistics, and economic indicators without API keys.
    6
    21 npm
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    C
    maintenance
    Provides AI agents with clean, normalized access to financial data including company fundamentals, insider trades, SEC filings, macro series from FRED, real-time quotes, and ETF holdings.
    MIT
  • A
    license
    C
    quality
    B
    maintenance
    Enables AI agents and LLM apps to answer natural-language financial questions using live market data, including stocks, crypto, forex, futures, indices, ETFs, economic data, news, sentiment, SEC filings, earnings, financials, insider trading, ESG, credit ratings, and web traffic.
    132
    106 npm
    MIT