SEC EDGAR MCPサーバー

「SEC EDGAR」MCPサーバーは何をするのか？

SEC EDGAR MCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバーは、AIアシスタントを米国証券取引委員会（SEC）のEDGAR（Electronic Data Gathering, Analysis, and Retrieval）システムと接続するために設計された専門ツールです。EDGARのような外部データソースと連携することで、このMCPサーバーはAIエージェントや開発者が公開財務書類や企業開示情報へのアクセス・クエリ・分析を行えるようにします。この機能により、金融、コンプライアンス、リサーチ用途の開発ワークフローが強化され、自動財務データ抽出、提出書類のリアルタイム監視、データ駆動型アプリケーションへの統合などが可能になります。SEC EDGAR MCPサーバーを用いることで、開発者はEDGARとのやりとりを効率的かつ標準化し、常に最新情報を手軽に取得できます。

プロンプト一覧

利用可能なドキュメントにはプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

利用可能なドキュメントには明示的なリソースの記載はありません。

ツール一覧

利用可能なドキュメントやコード構成（例：server.py）には特定のツールの記載はありません。

このMCPサーバーのユースケース

• 自動財務データ抽出: 開発者はSECの提出書類や開示情報を自動で取得し、金融モデルやダッシュボード、コンプライアンスツールに統合できます。
• リアルタイム提出書類監視: アナリストやコンプライアンスチームが新たに提出されたSECドキュメントに基づいてアップデートやワークフロー起動を受け取るのに便利です。
• データ駆動型リサーチアプリケーション: AIエージェントがEDGARの過去・リアルタイムデータにアクセスし、学術・市場・規制リサーチに活用できます。
• コンプライアンスワークフローへの統合: 企業システム内で規制遵守チェックのプロセスを効率化します。
• 企業インテリジェンス収集: デューデリジェンスチームや投資家が公開企業開示を迅速に集約・分析するのを支援します。

セットアップ方法

Windsurf

1. Python 3.9以上がインストールされていることを確認してください。
2. Windsurfの設定ファイル（通常は windsurf.config.json）を探します。
3. 次のJSONスニペットを使用してSEC EDGAR MCPサーバーを追加します:

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

4. 設定を保存し、Windsurfを再起動します。
5. MCPサーバーログやWindsurf UIでセットアップを確認します。

Claude

1. SEC EDGAR MCPサーバーをインストールします（Python 3.9以上が必要）。
2. Claudeの設定で、以下のようにMCPサーバーを追加します:

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

3. 設定を保存し、Claudeを再起動します。
4. Claude環境内でMCPサーバーが利用可能か確認します。

Cursor

1. Python 3.9+が利用可能で、MCPサーバーがインストールされていることを確認します。
2. Cursorの設定ファイルを編集します。
3. 以下を追加します:

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

4. 保存してCursorを再起動します。
5. Cursorインターフェイスで接続を検証します。

Cline

1. Python 3.9+で環境を用意します。
2. Clineの設定ファイルを探します。
3. 以下を挿入します:

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

4. 保存してClineを再起動します。
5. MCPサーバーが利用可能になっているか確認します。

APIキーの安全な管理:
デプロイ時にAPIキーやシークレットが必要な場合は、セキュリティのため環境変数を利用してください。例:

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

フロー内でこのMCPを使う方法

FlowHuntでのMCP利用

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、システムMCP設定セクションで以下のJSON形式でMCPサーバーの詳細を入力します。

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

設定が完了すると、AIエージェントがこのMCPをツールとして利用できるようになり、全機能にアクセスできます。“sec-edgar-mcp"は実際のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

利用可能なドキュメントから、SEC EDGAR MCPは概要や基本セットアップ手順は明確ですが、プロンプト・リソース・ツール定義の詳細が不足しており、高度なMCPワークフローへの即時利用性には限界があります。

MCPスコア

当社の見解:
プロンプトテンプレート、明示的なリソースドキュメント、ツール定義がない一方で、ライセンスや利用コンテキストは明確です。高度なAIワークフローでの汎用利用における完成度・即戦力としては4/10の評価です。基本的な統合には適していますが、より高度な用途には情報が不足しています。