Octagon MCP 서버

“Octagon” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Octagon MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트가 Octagon 시장 인텔리전스 API와 연결할 수 있도록 설계된 특화 도구로, 종합적인 금융 및 시장 데이터 소스에 원활하게 접근할 수 있게 해줍니다. 이 서버를 Claude Desktop과 같은 인기 MCP 클라이언트에 통합하면 개발자와 사용자는 공시(SEC 10-K, 10-Q, S-1 등), 실적 발표 콜 스크립트, 재무 지표, 주식 및 암호화폐 시장 데이터, 비상장 기업 거래, 벤처캐피탈 리서치 등 다양한 정보를 분석하고 인사이트를 추출할 수 있습니다. 서버는 AI 에이전트가 자동으로 심층 리서치, 웹 스크래핑, 복잡한 데이터 추출을 수행할 수 있게 하여 공공 및 비상장 시장 모두에서 금융 분석, 실사, 시장 인텔리전스 워크플로우를 간소화합니다.

프롬프트 목록

사용 가능한 문서 또는 코드에 명시된 프롬프트 템플릿은 없습니다.

리소스 목록

• SEC 공시
  • 8,000개 이상의 상장기업에 대한 10-K, 10-Q, 8-K, 20-F, S-1 등 공시 문서를 조회·분석할 수 있습니다.
• 실적 발표 콜 스크립트
  • 최대 10년치의 이력 및 최신 실적 콜 스크립트를 검색 및 분석할 수 있습니다.
• 재무 지표 및 비율
  • 최대 10년치의 주요 재무 지표와 비율을 추출 및 분석합니다.
• 주식 및 암호화폐 시장 데이터
  • 1만여 종목의 일별 이력 및 실시간 주가, 종합 암호화폐 데이터를 제공합니다.

툴 목록

server.py 혹은 기타 소스 파일에 노출된 구체적인 툴 목록은 제공된 문서 또는 코드 트리에 없습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• SEC 공시 분석
  • SEC 공시에서 핵심 정보를 신속하게 추출·요약하여 금융 분석가 및 컴플라이언스 팀을 지원합니다.
• 실적 콜 인사이트
  • 실적 발표 콜 스크립트를 통해 감정, 주요 지표, 경영진 논점 등을 분석하여 투자 리서치에 활용합니다.
• 종합 시장 데이터 조회
  • 이력 및 실시간 주식/암호화폐 데이터를 자동으로 수집해 정량 분석 또는 재무 모델링에 활용합니다.
• 비상장 시장 실사
  • 비상장 기업, 투자 유치, M&A, 부채 거래 내역 등을 조사해 벤처캐피탈, M&A 워크플로우를 지원합니다.
• 웹 기반 심층 리서치
  • 웹 스크래핑과 고급 리서치 툴로 비정형 데이터에서 구조화 데이터를 수집, 맞춤형 리서치 니즈를 충족합니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 구성 파일을 여세요.
3. mcpServers 설정 오브젝트에 Octagon MCP 서버를 추가하세요.
4. 구성 저장 후 Windsurf를 재시작하세요.
5. Windsurf에서 서버가 표시되고 접근 가능한지 확인하세요.

"mcpServers": {
  "octagon": {
    "command": "npx",
    "args": ["@OctagonAI/octagon-mcp-server@latest"]
  }
}

Claude

1. Claude MCP 클라이언트가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Claude의 구성 파일을 찾으세요.
3. 올바른 커맨드와 인자를 사용해 Octagon MCP 서버를 추가하세요.
4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. 서버가 활성화되고 정상 동작하는지 확인하세요.

"mcpServers": {
  "octagon": {
    "command": "npx",
    "args": ["@OctagonAI/octagon-mcp-server@latest"]
  }
}

Cursor

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cursor의 구성 또는 설정 파일을 여세요.
3. mcpServers 오브젝트에 Octagon MCP 서버 구성을 입력하세요.
4. 설정 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
5. 연결 가능 여부와 서버 준비 상태를 확인하세요.

"mcpServers": {
  "octagon": {
    "command": "npx",
    "args": ["@OctagonAI/octagon-mcp-server@latest"]
  }
}

Cline

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cline 클라이언트 구성 파일을 여세요.
3. mcpServers 섹션에 Octagon MCP 서버를 추가하세요.
4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. MCP 서버가 등록 및 실행 중인지 확인하세요.

"mcpServers": {
  "octagon": {
    "command": "npx",
    "args": ["@OctagonAI/octagon-mcp-server@latest"]
  }
}

API 키 보안

• Octagon API 키는 환경 변수로 안전하게 저장하세요.
• 구성에서 다음과 같이 참조합니다:

"mcpServers": {
  "octagon": {
    "command": "npx",
    "args": ["@OctagonAI/octagon-mcp-server@latest"],
    "env": {
      "OCTAGON_API_KEY": "your-api-key-goes-here"
    },
    "inputs": {
      "api_key": "${OCTAGON_API_KEY}"
    }
  }
}

FlowHunt 플로우 내에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭하여 구성 패널을 여세요. 시스템 MCP 구성 섹션에 다음 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력합니다:

{
  "octagon": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정이 완료되면, AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 활용하여 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “octagon"을 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인의 MCP 서버 URL로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

의견

Octagon MCP 서버는 특히 퍼블릭/프라이빗 시장 데이터를 다루는 개발자와 분석가에게 금융 데이터 리서치와 시장 인텔리전스에 집중된 강력한 솔루션을 제공합니다. 다만, 문서상 프롬프트 템플릿과 툴 목록 노출이 부족해 에이전트 기능 투명성이 떨어지는 점은 아쉽습니다. 전반적으로 금융지향 AI 워크플로우에 적합한 훌륭한 선택이지만, 보다 상세한 기술 문서와 프롬프트/툴 공개가 있다면 더 좋을 것입니다.

MCP 점수