SEC EDGAR MCP Server

Hvad laver “SEC EDGAR” MCP Server?

SEC EDGAR MCP (Model Context Protocol) Server er et specialiseret værktøj, der er designet til at forbinde AI-assistenter med U.S. Securities and Exchange Commission’s EDGAR (Electronic Data Gathering, Analysis, and Retrieval) system. Ved at interagere med eksterne datakilder som EDGAR gør denne MCP-server det muligt for AI-agenter og udviklere at få adgang til, forespørge og analysere offentlige finansielle indberetninger og virksomhedserklæringer. Denne kapacitet forbedrer udviklingsarbejdsgange inden for finans, compliance og forskningsapplikationer—og muliggør opgaver som automatiseret finansielt dataudtræk, realtidsmonitorering af indberetninger og integration i datadrevne applikationer. Med SEC EDGAR MCP Server kan udviklere effektivt automatisere og standardisere deres interaktioner med EDGAR, hvilket sparer tid og sikrer, at opdateret information altid er tilgængelig.

Liste over Prompts

Ingen prompt-skabeloner er nævnt i den tilgængelige dokumentation.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte ressourcer er beskrevet i den tilgængelige dokumentation.

Liste over Værktøjer

Ingen specifikke værktøjer er opført i den tilgængelige dokumentation eller i den synlige kodestruktur (såsom en server.py).

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Automatiseret Finansielt Dataudtræk: Udviklere kan automatisere indhentning af SEC-indberetninger og erklæringer til integration i finansielle modeller, dashboards eller compliance-værktøjer.
• Realtidsmonitorering af Indberetninger: Nyttigt for analytikere og compliance-teams til at modtage opdateringer eller udløse arbejdsgange baseret på nye SEC-dokumenter.
• Datadrevne Forskningsapplikationer: Gør det muligt for AI-agenter at tilgå og behandle historiske eller realtids EDGAR-data til akademisk, markedsmæssig eller regulatorisk forskning.
• Integration i Compliance-arbejdsgange: Strømliner processen med at kontrollere virksomheders indberetninger for regulatorisk overholdelse i virksomheds-systemer.
• Virksomhedsintelligens: Hjælper due diligence-teams og investorer med hurtigt at aggregere og analysere offentlige virksomhedserklæringer.

Sådan sættes det op

Windsurf

1. Sørg for, at du har Python 3.9+ installeret.
2. Find din Windsurf-konfigurationsfil (typisk windsurf.config.json).
3. Tilføj SEC EDGAR MCP Server ved at bruge følgende JSON-udsnit:

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

4. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
5. Bekræft opsætningen ved at tjekke MCP-serverens logs eller Windsurf UI.

Claude

1. Installer SEC EDGAR MCP Server (kræver Python 3.9+).
2. I Claudes indstillinger/konfiguration, tilføj MCP-serveren således:

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

3. Gem dine indstillinger og genstart Claude.
4. Bekræft, at MCP-serveren er tilgængelig i Claude-miljøet.

Cursor

1. Sørg for, at Python 3.9+ er tilgængelig, og MCP-serveren er installeret.
2. Rediger Cursors konfigurationsfil.
3. Tilføj:

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

4. Gem og genstart Cursor.
5. Valider forbindelsen i Cursor-grænsefladen.

Cline

1. Forbered dit miljø med Python 3.9+.
2. Find Cline-konfigurationsfilen.
3. Indsæt følgende:

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

4. Gem og genstart Cline.
5. Tjek, at MCP-serveren nu er tilgængelig.

Sikring af API-nøgler:
Hvis din udrulning kræver API-nøgler eller hemmeligheder, skal du bruge miljøvariabler for sikkerhed. Eksempel:

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

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt workflow, start med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. Indsæt dine MCP-serverdetaljer i systemets MCP-konfigurationssektion med dette JSON-format:

{
  "sec-edgar-mcp": {
    "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 kapaciteter. Husk at ændre “sec-edgar-mcp” til det faktiske navn på din MCP-server og udskift URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Baseret på den tilgængelige dokumentation giver SEC EDGAR MCP et klart overblik og grundlæggende opsætningsinstruktioner, men mangler detaljer om prompts, ressourcer og værktøjsdefinitioner, hvilket begrænser dens umiddelbare anvendelighed til avancerede MCP-arbejdsgange.

MCP Score

Vores vurdering:
Givet fraværet af prompt-skabeloner, eksplicit ressource-dokumentation og værktøjsdefinitioner, men med en klar licens og brugs-kontekst, vil vi vurdere denne MCP-server til 4/10 for fuldstændighed og parathed til generel brug i avancerede AI-arbejdsgange. Den er velegnet til basal integration, men mangler dybde til mere sofistikerede scenarier.