Nasdaq Data Link MCP 서버

“Nasdaq Data Link” MCP 서버란 무엇을 하나요?

Nasdaq Data Link MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트를 강력한 Nasdaq Data Link 금융 데이터 플랫폼과 연결하도록 설계되어, 금융 데이터를 AI 기반 워크플로우에 원활하게 통합할 수 있도록 지원합니다. 이 MCP 서버는 브릿지 역할을 하며, AI 클라이언트가 시장 가격, 경제 지표, 기타 선별된 데이터 등 다양한 금융 데이터셋에 접근, 조회, 상호작용할 수 있게 해줍니다. 표준화된 MCP 리소스와 도구를 통해 이 정보를 제공함으로써, 개발자는 데이터 자동 수집, 실시간 분석, 금융 정보를 애플리케이션에 통합하는 작업을 쉽게 할 수 있습니다. 이를 통해 금융 데이터베이스 질의, 최신 시장 데이터의 AI 모델·에이전트 애플리케이션 통합 등 개발 워크플로우가 강화됩니다.

프롬프트 목록

저장소에 프롬프트 템플릿 정보가 없습니다.

리소스 목록

저장소 파일에 명시적인 리소스 정의가 없습니다.

도구 목록

제공된 저장소 파일에서 도구 정의가 상세히 제공되지 않습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 금융 데이터 수집: 개발자는 Nasdaq Data Link에서 최신 시장 데이터를 자동으로 가져와 포트폴리오 관리 또는 알고리즘 트레이딩 워크플로우를 간소화할 수 있습니다.
• 시장 분석 자동화: AI 어시스턴트는 MCP 서버를 통해 금융 데이터셋에 접근하여 실시간 시장/경제 분석을 수행하고, 데이터 기반 의사결정을 지원할 수 있습니다.
• 리서치 통합: 학계 및 실무 연구자는 경제 지표와 과거 시장 데이터를 분석 파이프라인에 불러와 수동 데이터 수집을 줄일 수 있습니다.
• 보고 및 시각화: 자동화 시스템은 금융 데이터를 주기적으로 수집하여 보고서나 대시보드를 생성, 이해관계자에게 효율적으로 제공합니다.
• 데이터 기반 애플리케이션 개발: 애플리케이션 개발자는 핀테크 플랫폼, 챗봇, 가상 어시스턴트에 신뢰할 수 있는 금융 데이터를 통합하여, 사용자 경험을 최신 정보로 향상시킬 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. 사전 준비: Node.js와 Windsurf가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 설정 파일 찾기: Windsurf 설정 파일을 엽니다.
3. MCP 서버 추가: mcpServers 블록에 Nasdaq Data Link MCP 서버를 삽입하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "nasdaq-data-link": {
         "command": "npx",
         "args": ["@nasdaq-data-link/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 저장 및 재시작: 설정 파일을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. 확인: 로그를 확인하여 서버가 정상적으로 동작하는지 확인합니다.

API 키 보안 설정:

{
  "mcpServers": {
    "nasdaq-data-link": {
      "env": {
        "NASDAQ_API_KEY": "your_api_key_here"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${NASDAQ_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Claude 및 사전 준비 설치: Claude가 정상적으로 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 설정 열기: Claude 설정 파일을 엽니다.
3. MCP 서버 등록:

   {
     "mcpServers": {
       "nasdaq-data-link": {
         "command": "npx",
         "args": ["@nasdaq-data-link/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Claude 재시작: 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. 연결 테스트: Claude 인터페이스에서 MCP 통합이 정상적으로 되었는지 확인하세요.

Cursor

1. 사전 준비 확인: Node.js와 Cursor를 설치하세요.
2. 설정 수정: Cursor의 mcpServers 설정을 엽니다.
3. MCP 서버 추가:

   {
     "mcpServers": {
       "nasdaq-data-link": {
         "command": "npx",
         "args": ["@nasdaq-data-link/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Cursor 재시작: 저장하고 재시작하세요.
5. 작동 확인: Cursor에서 MCP 서버가 목록에 있는지 확인하세요.

Cline

1. Cline 설치: Cline이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 설정 접근: Cline의 MCP 서버 설정 파일을 엽니다.
3. MCP 서버 구성:

   {
     "mcpServers": {
       "nasdaq-data-link": {
         "command": "npx",
         "args": ["@nasdaq-data-link/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 저장 및 재실행: 저장 후 Cline을 다시 실행하세요.
5. 확인: Cline의 인터페이스에서 서버가 활성화되어 있는지 확인하세요.

참고: 위와 같이 환경 변수를 사용해 항상 API 키를 안전하게 관리하세요.

플로우 내에서 MCP 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 먼저 MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트에 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 구성 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에서 다음 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{
  "nasdaq-data-link": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

구성이 완료되면, AI 에이전트는 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 사용할 수 있습니다. “nasdaq-data-link"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL도 본인의 MCP 서버 URL로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

금융 데이터 접근에 적합한 견고한 MCP 서버이지만, 현재 프롬프트나 리소스, 도구에 대한 공개 문서가 제한적입니다. 직접 통합 시나리오에는 적합하나, 복잡한 워크플로우에는 추가 탐색이 필요할 수 있습니다.

MCP 점수