Finansielle Datasets MCP Server

Hvad gør “Finansielle Datasets” MCP Server?

Finansielle Datasets MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server designet til at give problemfri adgang til omfattende aktiemarkedsdata fra Finansielle Datasets API. Ved at fungere som bro mellem AI-assistenter (såsom Claude) og eksterne finansielle datakilder, muliggør denne server AI-drevne arbejdsgange at hente opdateret finansiel information uden besvær. Udviklere og AI-agenter kan bruge den til at forespørge resultatopgørelser, balanceopgørelser, pengestrømsopgørelser, aktuelle og historiske aktiekurser samt markedsnyheder for børsnoterede virksomheder. Serveren understøtter også opslag på kryptovalutapriser og nyhedsindhentning. Denne integration strømliner processen med at indsamle og analysere finansdata i AI-drevne udviklingsmiljøer og giver brugerne mulighed for at bygge avancerede finansielle værktøjer og indsigter med minimal manuel indsats.

Liste over Prompter

Ingen eksplicitte promptskabeloner er nævnt i repository eller dokumentation.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er angivet i repository eller dokumentation.

Liste over Værktøjer

• get_income_statements: Hent resultatopgørelser for en specificeret virksomhed.
• get_balance_sheets: Få adgang til balanceopgørelser for en virksomhed.
• get_cash_flow_statements: Hent pengestrømsopgørelser for en virksomhed.
• get_current_stock_price: Hent den seneste aktiekurs for en virksomhed.
• get_historical_stock_prices: Hent historiske aktiekurser for en virksomhed.
• get_company_news: Få de seneste nyhedsartikler relateret til en virksomhed.
• get_available_crypto_tickers: Vis alle tilgængelige kryptovaluta-tickere.
• get_crypto_prices: Hent historiske priser for en specifik kryptovaluta.
• get_historical_crypto_prices: Hent historiske prisdata for en kryptovaluta.
• get_current_crypto_price: Hent den seneste pris for en kryptovaluta.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Analyse af finansielle regnskaber: Udviklere og AI-assistenter kan automatisk forespørge og analysere virksomheders resultatopgørelser, balanceopgørelser og pengestrømsopgørelser til investeringsanalyse eller rapportering.
• Aktiekursovervågning: Automatiser hentning af aktuelle og historiske aktiekurser til markedsanalyse, dashboards eller handelsstrategier.
• Markedsnyhedsintegration: Hent problemfrit de seneste virksomhedsnyheder for at styrke investeringsanalyse eller give kontekst i finansielle chatbots.
• Kryptovalutaanalyse: Overvåg og analyser kryptopriser og trends ved at tilgå både realtids- og historiske data.
• Multi-asset porteføljeindsigt: Byg værktøjer, der kombinerer aktie- og kryptodata til holistisk porteføljeovervågning og rapportering.

Sådan sættes det op

Windsurf

Ingen Windsurf-specifikke instruktioner er angivet i repository.

Claude

1. Installer Claude Desktop, hvis det ikke allerede er installeret.
2. Opret eller rediger Claude Desktop konfigurationsfilen:
   • På macOS:

     mkdir -p ~/Library/Application\ Support/Claude/
     nano ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
     

3. Tilføj følgende konfiguration:

   {
     "mcpServers": {
       "financial-datasets": {
         "command": "/path/to/uv",
         "args": [
           "--directory",
           "/absolute/path/to/financial-datasets-mcp",
           "run",
           "server.py"
         ]
       }
     }
   }
   

   Udskift /path/to/uv med outputtet af which uv og /absolute/path/to/financial-datasets-mcp med den fulde sti til det klonede repository.
4. Genstart Claude Desktop.
5. De finansielle værktøjer bør nu være tilgængelige i Claude Desktops værktøjsmenu.

Sikring af API-nøgler (Claude Eksempel)

Opsæt din .env-fil således:

FINANCIAL_DATASETS_API_KEY=din-financial-datasets-api-key

Der gives ikke et eksplicit JSON env-eksempel, men brug miljøvariabler som vist.

Cursor

Ingen Cursor-specifikke instruktioner er angivet i repository.

Cline

Ingen Cline-specifikke instruktioner er angivet i repository.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbejdsgang skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsættes dine MCP-serveroplysninger med dette JSON-format:

{
  "financial-datasets": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “financial-datasets” til det faktiske navn på din MCP-server og udskifte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Mellem disse to tabeller er Finansielle Datasets MCP Server en fokuseret, veldokumenteret og meget praktisk integration til indhentning af finansielle data, men mangler eksplicit prompt-, ressource- og avanceret MCP-feature dokumentation. Vurdering: 7/10.

MCP Score