Toolstem MCP Server
Toolstem MCPサーバー
エージェント対応型金融インテリジェンスツール — 生データではなく、厳選されたデータを提供。
Toolstemは、生の金融市場データをAIエージェント向けの厳選・統合されたインテリジェンスに変換するMCP(Model Context Protocol)サーバーです。単にベンダーのREST APIを公開するだけのパススルーラッパーとは異なり、Toolstemの各ツールは複数のデータソースを統合し、シグナルを導出し、エージェントが本来自分で行うべき計算を事前に行います。
1回の呼び出し。エージェントにとって扱いやすい1つのJSONレスポンス。解析すべきネストされた配列や、エンドポイント間の複雑な連携、nullチェックのボイラープレートコードは不要です。
なぜToolstemなのか?
ほとんどの金融MCPサーバーはAPIエンドポイントごとに1つのツールを公開しているため、エージェントは4〜5回の逐次呼び出しを行い、グルーコードを書き、生のデータ構造を解釈する必要があります。Toolstemは異なるアプローチで構築されています:
並列データ取得 — すべてのツールが複数のソースに対して同時にリクエストを送信します。
導出シグナル — 生の数値から計算された
UNDERVALUED、STRONG、ACCELERATINGといった人間が読み取れる推奨事項を提供します。事前計算された数学的指標 — CAGR、YoY成長率、利益率の傾向、52週高値/安値からの乖離、FCF利回りなどがレスポンスに既に含まれています。
フラットで予測可能なスキーマ — ベンダー特有の深いネスト構造がエージェントのプロンプトに漏れ出すことはありません。
グレースフル・デグラデーション — 上流のエンドポイントのいずれかが失敗しても、残りのレスポンスはnullを埋めた状態で正常に返されます。
ツール
get_stock_snapshot
株価、プロファイル、DCF評価、格付けを1つのレスポンスにまとめた包括的な株式概要。
入力:
{
"symbol": "AAPL"
}出力例(省略版):
{
"symbol": "AAPL",
"company_name": "Apple Inc.",
"sector": "Technology",
"industry": "Consumer Electronics",
"exchange": "NASDAQ",
"price": {
"current": 178.52,
"change": 2.34,
"change_percent": 1.33,
"day_high": 179.80,
"day_low": 175.10,
"year_high": 199.62,
"year_low": 130.20,
"distance_from_52w_high_percent": -10.57,
"distance_from_52w_low_percent": 37.11
},
"valuation": {
"market_cap": 2780000000000,
"market_cap_readable": "$2.78T",
"pe_ratio": 29.5,
"dcf_value": 195.20,
"dcf_upside_percent": 9.35,
"dcf_signal": "FAIRLY VALUED"
},
"rating": {
"score": 4,
"recommendation": "Buy",
"dcf_score": 5,
"roe_score": 4,
"roa_score": 4,
"de_score": 5,
"pe_score": 3
},
"fundamentals_summary": {
"beta": 1.28,
"avg_volume": 55000000,
"employees": 164000,
"ipo_date": "1980-12-12",
"description": "Apple Inc. designs, manufactures..."
},
"meta": {
"source": "Toolstem via Financial Modeling Prep",
"timestamp": "2026-04-17T18:30:00Z",
"data_delay": "End of day"
}
}導出フィールド(生のAPIには含まれないもの):
dcf_signal— DCFのアップサイドが10%を超えるとUNDERVALUED、-10%未満ならOVERVALUED、それ以外はFAIRLY VALUED。market_cap_readable—$2.78T、$450.2B、$12.5Mといった人間が読みやすい形式。distance_from_52w_high_percent/distance_from_52w_low_percent— 事前計算されたレンジ内の位置。
get_company_metrics
収益性、財務健全性、キャッシュフロー、成長性、および1株あたりの指標など、5つの財務諸表エンドポイントから合成された詳細なファンダメンタルズ分析。
入力:
{
"symbol": "AAPL",
"period": "annual"
}period は annual(デフォルト)または quarter を受け付けます。
出力例(省略版):
{
"symbol": "AAPL",
"period": "annual",
"latest_period_date": "2025-09-30",
"profitability": {
"revenue": 394328000000,
"revenue_readable": "$394.3B",
"revenue_growth_yoy": 7.8,
"net_income": 96995000000,
"net_income_readable": "$97.0B",
"gross_margin": 46.2,
"operating_margin": 31.5,
"net_margin": 24.6,
"roe": 160.5,
"roa": 28.3,
"roic": 56.2,
"margin_trend": "EXPANDING"
},
"financial_health": {
"total_debt": 111000000000,
"total_cash": 65000000000,
"net_debt": 46000000000,
"debt_to_equity": 1.87,
"current_ratio": 1.07,
"interest_coverage": 41.2,
"health_signal": "STRONG"
},
"cash_flow": {
"operating_cash_flow": 118000000000,
"free_cash_flow": 104000000000,
"free_cash_flow_readable": "$104.0B",
"fcf_margin": 26.4,
"capex": 14000000000,
"dividends_paid": 15000000000,
"buybacks": 89000000000,
"fcf_yield": 3.7
},
"growth_3yr": {
"revenue_cagr": 8.2,
"net_income_cagr": 10.1,
"fcf_cagr": 9.5,
"growth_signal": "ACCELERATING"
},
"per_share": {
"eps": 6.42,
"book_value_per_share": 3.99,
"fcf_per_share": 6.89,
"dividend_per_share": 0.96,
"payout_ratio": 14.9
},
"meta": {
"source": "Toolstem via Financial Modeling Prep",
"timestamp": "2026-04-17T18:30:00Z",
"periods_analyzed": 3,
"data_delay": "End of day"
}
}導出フィールド:
margin_trend— 純利益率の推移に基づきEXPANDING、STABLE、またはCONTRACTINGを判定。health_signal— 自己資本比率、流動比率、インタレスト・カバレッジ・レシオからSTRONG、ADEQUATE、またはWEAKを判定。growth_signal— YoY成長の軌跡に基づきACCELERATING、STEADY、またはDECELERATINGを判定。revenue_cagr、net_income_cagr、fcf_cagr— 分析期間における年平均成長率。fcf_margin、fcf_yield— キャッシュフロー、収益、時価総額から事前計算。
インストール
npm
npm install -g toolstem-mcp-serverstdioサーバーとして実行:
FMP_API_KEY=your_key_here toolstem-mcp-serverHTTP(Streamable HTTP transport)サーバーとして実行:
FMP_API_KEY=your_key_here PORT=3000 toolstem-mcp-server --httpClaude Desktop
claude_desktop_config.json に追加:
{
"mcpServers": {
"toolstem": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "toolstem-mcp-server"],
"env": {
"FMP_API_KEY": "your_fmp_api_key"
}
}
}
}Smithery
ToolstemはSmitheryで配布されており、サポートされているMCPクライアントにワンクリックでインストールできます。
Apify
Apifyストアで toolstem-financial-data アクターとして利用可能です。Apifyワークフローから以下の入力で呼び出してください:
{
"tool": "get_stock_snapshot",
"symbol": "AAPL"
}or
{
"tool": "get_company_metrics",
"symbol": "AAPL",
"period": "annual"
}結果はデフォルトのデータセットにプッシュされます。このアクターは、ApifyのPay-Per-Eventモデルを通じてツール呼び出しごとに課金されます。
セルフホスティング(Cloudflare Workers / Nodeランタイム)
HTTPトランスポートをビルドして実行:
npm install
npm run build
FMP_API_KEY=your_key npm run start:httpMCPクライアントは POST http://your-host:3000/mcp に接続できます。
環境変数
変数 | 必須 | 説明 |
| はい | Financial Modeling Prep APIキー。financialmodelingprep.com で取得してください。 |
| いいえ | HTTPトランスポート用のポート。デフォルトは |
開発
npm install
npm run dev # stdio, hot reload via tsx
npm run build # TypeScript -> dist/
npm start # run built stdio server
npm run start:http # run built HTTP serverアーキテクチャ
src/
├── index.ts # MCP server entry (stdio + Streamable HTTP)
├── actor.ts # Apify Actor entry
├── services/
│ └── fmp.ts # Financial Modeling Prep API client
├── tools/
│ ├── get-stock-snapshot.ts
│ └── get-company-metrics.ts
└── utils/
└── formatting.ts # Market cap formatting, CAGR, trend signalsすべてのFMPエンドポイントは単一の FmpClient クラスにラップされています。ツールの実装は Promise.all を介して複数のクライアントメソッドを並列に呼び出し、統合された結果を合成します。
ライセンス
MIT — LICENSE を参照してください。
Toolstem — エージェントネイティブ経済のための厳選された金融インテリジェンス。
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