YFinance MCP Server
Accedi a dati azionari in tempo reale e storici con il server YFinance MCP per FlowHunt, abilitando dashboard finanziari AI, trading bot e ricerca sugli investimenti.

Cosa fa il server “YFinance” MCP?
Il server YFinance MCP è un’API per informazioni azionarie in tempo reale sviluppata in Python, progettata per fungere da server MCP (Model Context Protocol). Consente ad assistenti AI e client di accedere a dati finanziari live ed effettuare analisi azionarie tramite l’integrazione con la libreria yfinance. Agendo come ponte tra l’AI e fonti esterne di dati di mercato, il server YFinance MCP abilita flussi di lavoro come il recupero di prezzi azionari in tempo reale, l’accesso ad analisi storiche e l’integrazione di dashboard finanziarie nelle applicazioni. Questo migliora la produttività degli sviluppatori automatizzando il recupero e l’analisi dei dati per strumenti AI, facilitando attività come ricerche sugli investimenti, monitoraggio del mercato e gestione dinamica del portafoglio.
Elenco dei Prompt
Nessun template di prompt è esplicitamente menzionato nel repository.
Elenco delle Risorse
Nei file disponibili non sono presenti definizioni esplicite di risorse MCP.
Elenco degli Strumenti
Non esiste alcun file server.py
e le definizioni degli strumenti per azioni MCP non sono chiaramente elencate nei file disponibili. Tuttavia, il repository è descritto come fornitore di funzionalità di prezzo e analisi azionaria.
Casi d’Uso di questo MCP Server
- Recupero prezzi azionari in tempo reale: Gli sviluppatori possono utilizzare il server per ottenere prezzi aggiornati di una vasta gamma di azioni, permettendo a dashboard finanziari e trading bot di prendere decisioni informate.
- Analisi storica delle azioni: Il server si interfaccia con yfinance per fornire dati storici sui prezzi, utili per il backtesting di strategie di trading o la generazione di report di mercato.
- Ricerca sugli investimenti: Gli agenti AI possono accedere al server MCP per recuperare dati dettagliati sulle azioni durante le attività di ricerca sugli investimenti, migliorando la precisione e la profondità delle raccomandazioni.
- Monitoraggio del mercato: Strumenti di monitoraggio automatico possono utilizzare il server per tracciare variazioni di prezzo e generare avvisi per eventi di mercato significativi.
- Integrazione in dashboard finanziari: Il server può alimentare widget o dashboard con dati finanziari live e storici, supportando funzionalità di visualizzazione e analisi.
Come impostarlo
Nei file del repository non sono fornite istruzioni di setup o guide specifiche per Windsurf, Claude, Cursor o Cline. Non ci sono esempi di configurazione JSON o istruzioni per variabili d’ambiente.
Come usare questo MCP nei flussi
Utilizzo dell’MCP in FlowHunt
Per integrare server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP utilizzando questo formato JSON:
{
"yfinance-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Una volta configurato, l’agente AI può ora utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “yfinance-mcp” con il vero nome del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.
Panoramica
Sezione | Disponibilità | Dettagli/Note |
---|---|---|
Panoramica | ✅ | |
Elenco dei Prompt | ⛔ | Nessuno trovato |
Elenco delle Risorse | ⛔ | Nessuna trovata |
Elenco degli Strumenti | ⛔ | Nessuno trovato nel codice |
Protezione delle API Key | ⛔ | Nessuna trovata |
Supporto per Sampling (meno importante) | ⛔ | Non specificato |
Supporto roots: Non specificato
In base alle informazioni disponibili e alle tabelle sopra, il server YFinance MCP offre una panoramica chiara e descrive casi d’uso pratici, ma manca di documentazione tecnica, definizioni esplicite di strumenti/risorse e istruzioni di setup. Questo ne limita l’usabilità immediata per sviluppatori che cercano un’esperienza MCP pronta all’uso.
La nostra opinione
L’implementazione MCP è promettente per flussi AI in ambito finanziario, ma manca di documentazione dettagliata e costrutti MCP espliciti (prompt, strumenti, risorse). L’assenza di istruzioni di setup ed esempi di configurazione ne riduce l’accessibilità per la maggior parte degli utenti. Valutiamo questo server MCP 3/10 per completezza e facilità d’uso per sviluppatori.
MCP Score
Ha una LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Almeno uno strumento | ⛔ |
Numero di Fork | 6 |
Numero di Stelle | 4 |
Domande frequenti
- Che cos'è il server YFinance MCP?
Il server YFinance MCP è un'API basata su Python che funge da ponte tra agenti AI e dati di mercato finanziari in tempo reale, fornendo prezzi in tempo reale e analisi storica delle azioni tramite la libreria yfinance.
- Cosa posso fare con il server YFinance MCP in FlowHunt?
Puoi recuperare prezzi azionari aggiornati, accedere a dati storici per analisi, costruire dashboard finanziari, automatizzare ricerche sugli investimenti e consentire agli agenti AI di prendere decisioni informate utilizzando dati di mercato in tempo reale.
- Sono inclusi template di prompt o elenchi di risorse?
Nel repository non sono inclusi template di prompt espliciti o definizioni di risorse MCP, ma il server espone funzionalità di prezzo azionario e analisi tramite integrazione con yfinance.
- Come posso integrare il server YFinance MCP nel mio workflow FlowHunt?
Aggiungi il componente MCP al tuo flow FlowHunt, configura i dettagli del server YFinance MCP (nome, URL, trasporto) e collegalo al tuo agente AI per accedere istantaneamente ai dati finanziari.
- Il server YFinance MCP è open source?
Sì, è rilasciato sotto licenza MIT.
- Quanto è completo il server YFinance MCP per gli sviluppatori?
Pur essendo promettente per flussi AI in ambito finanziario, il server manca di documentazione dettagliata e costrutti espliciti di strumenti/risorse, rendendo la configurazione e l'utilizzo meno immediati per i principianti.
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