خادم SEC EDGAR MCP

ماذا يفعل خادم “SEC EDGAR MCP”؟

خادم SEC EDGAR MCP (بروتوكول سياق النماذج) هو أداة متخصصة صُمِّمت لربط مساعدي الذكاء الاصطناعي بنظام EDGAR (نظام جمع وتحليل واسترجاع البيانات الإلكترونية) التابع لهيئة الأوراق المالية والبورصات الأمريكية. من خلال الربط بمصادر البيانات الخارجية مثل EDGAR، يمكّن هذا الخادم وكلاء الذكاء الاصطناعي والمطورين من الوصول إلى التقارير المالية العامة والإفصاحات المؤسسية واستعلامها وتحليلها. تعزز هذه الإمكانية سير العمل في مجالات التمويل والامتثال والبحث—مما يسمح بمهام مثل استخراج البيانات المالية المؤتمتة، والمراقبة اللحظية للتقارير، والتكامل مع تطبيقات قائمة على البيانات. باستخدام خادم SEC EDGAR MCP، يمكن للمطورين أتمتة وتوحيد تفاعلهم مع EDGAR بكفاءة، مما يوفر الوقت ويضمن توفر أحدث المعلومات دائماً.

قائمة الإيعازات

لم يتم ذكر قوالب للإيعازات في الوثائق المتاحة.

قائمة الموارد

لم يتم وصف أي موارد صريحة في الوثائق المتاحة.

قائمة الأدوات

لم تُذكر أدوات محددة في الوثائق المتاحة أو في هيكل الشيفرة (مثل ملف server.py).

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• استخلاص البيانات المالية المؤتمتة: يمكن للمطورين أتمتة سحب تقارير وإفصاحات SEC لدمجها في نماذج مالية أو لوحات تحكم أو أدوات امتثال.
• مراقبة التقارير اللحظية: مفيد للمحللين وفرق الامتثال لتلقي التحديثات أو تنفيذ تدفقات عمل بناءً على تقارير SEC الجديدة.
• تطبيقات البحث القائمة على البيانات: يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من الوصول إلى بيانات EDGAR التاريخية أو اللحظية ومعالجتها لأغراض البحث الأكاديمي أو السوقي أو التنظيمي.
• التكامل مع تدفقات عمل الامتثال: يبسّط عملية مراجعة تقارير الشركات لأغراض الامتثال التنظيمي ضمن أنظمة المؤسسات.
• جمع المعلومات المؤسسية: يساعد فرق العناية الواجبة والمستثمرين على تجميع وتحليل الإفصاحات العامة للشركات بسرعة.

كيفية إعداده

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Python 3.9+ لديك.
2. حدد موقع ملف إعدادات Windsurf (عادةً windsurf.config.json).
3. أضف خادم SEC EDGAR MCP باستخدام المقتطف التالي من JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "sec-edgar-mcp": {
         "command": "sec-edgar-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Windsurf.
5. تحقق من الإعداد من خلال سجلات خادم MCP أو واجهة Windsurf.

Claude

1. ثبّت خادم SEC EDGAR MCP (يتطلب Python 3.9+).
2. في إعدادات/تكوين Claude، أضف خادم MCP كما يلي:

   {
     "mcpServers": {
       "sec-edgar-mcp": {
         "command": "sec-edgar-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

3. احفظ إعداداتك وأعد تشغيل Claude.
4. تأكد من توفر خادم MCP ضمن بيئة Claude.

Cursor

1. تأكد من توفر Python 3.9+ وتثبيت خادم MCP.
2. عدّل ملف إعدادات Cursor.
3. أضف:

   {
     "mcpServers": {
       "sec-edgar-mcp": {
         "command": "sec-edgar-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل Cursor.
5. تحقق من الاتصال في واجهة Cursor.

Cline

1. جهز بيئتك باستخدام Python 3.9+.
2. حدد موقع ملف إعدادات Cline.
3. أدخل التالي:

   {
     "mcpServers": {
       "sec-edgar-mcp": {
         "command": "sec-edgar-mcp",
         "args": []
       }
     }
   }
   

4. احفظ وأعد تشغيل Cline.
5. تحقق من أن خادم MCP أصبح متاحاً الآن.

حماية مفاتيح API:
إذا كان النشر يتطلب مفاتيح API أو أسراراً، استخدم متغيرات البيئة للأمان. مثال:

{
  "mcpServers": {
    "sec-edgar-mcp": {
      "command": "sec-edgar-mcp",
      "env": {
        "EDGAR_API_KEY": "your_api_key_here"
      },
      "inputs": {}
    }
  }
}

كيفية استخدام هذا الخادم MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير العمل الخاص بك على FlowHunt، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق الخاص بك وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات النظام MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق من JSON:

{
  "sec-edgar-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول لجميع وظائفه وميزاته. تذكر تغيير “sec-edgar-mcp” إلى اسم خادم MCP الفعلي لديك واستبدال الرابط برابط خادمك الخاص.

نظرة عامة

استناداً إلى الوثائق المتاحة، يوفر خادم SEC EDGAR MCP نظرة عامة واضحة وتعليمات إعداد أساسية، لكنه يفتقر إلى التفاصيل حول الإيعازات والموارد وتعريفات الأدوات، مما يحد من فائدته الفورية في تدفقات MCP المتقدمة.

تقييم MCP

رأينا:
بالنظر إلى غياب قوالب الإيعازات، وتوثيق الموارد الصريح، وتعريفات الأدوات، ومع وجود رخصة واضحة وسياق استخدام جيد، نقيم هذا الخادم MCP بمعدل 4/10 من حيث الاكتمال والاستعداد للاستخدام العام في تدفقات الذكاء الاصطناعي المتقدمة. هو مناسب للتكامل الأساسي لكنه يفتقر للعمق في السيناريوهات الأكثر تطوراً.