SEC EDGAR MCP 서버

“SEC EDGAR” MCP 서버는 무엇을 하나요?

SEC EDGAR MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트를 미국 증권거래위원회(SEC)의 EDGAR(Electronic Data Gathering, Analysis, and Retrieval) 시스템에 연결하도록 설계된 전문 도구입니다. 이 MCP 서버는 EDGAR와 같은 외부 데이터 소스와의 인터페이스를 통해 AI 에이전트와 개발자가 공시 재무 제출 자료와 기업 공시 정보를 접근, 쿼리, 분석할 수 있게 합니다. 이 기능을 통해 금융, 컴플라이언스, 연구 애플리케이션 개발 워크플로우가 향상되며, 자동화된 재무 데이터 추출, 제출 자료 실시간 모니터링, 데이터 기반 애플리케이션 통합 등의 작업이 가능합니다. SEC EDGAR MCP 서버를 사용하면 개발자는 EDGAR와의 상호작용을 효율적으로 자동화하고 표준화할 수 있어, 시간을 절약하고 항상 최신 정보를 받아볼 수 있습니다.

프롬프트 목록

사용 가능한 문서에는 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

사용 가능한 문서에는 명시적인 리소스가 설명되어 있지 않습니다.

도구 목록

사용 가능한 문서나 코드 구조(예: server.py)에는 특정 도구가 나와 있지 않습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 자동화된 재무 데이터 추출: 개발자는 SEC 제출 자료와 공시 정보를 자동으로 가져와 금융 모델, 대시보드, 컴플라이언스 도구 등에 통합할 수 있습니다.
• 실시간 제출 자료 모니터링: 분석가 및 컴플라이언스 팀에게 새로 제출된 SEC 문서 기반으로 업데이트를 받거나 워크플로우를 트리거하는 데 유용합니다.
• 데이터 기반 연구 애플리케이션: AI 에이전트가 학술, 시장, 규제 연구를 위해 과거 또는 실시간 EDGAR 데이터를 접근하고 처리할 수 있게 합니다.
• 컴플라이언스 워크플로우 통합: 기업 시스템 내에서 규제 준수 확인을 위한 기업 제출 자료 점검 과정을 간소화합니다.
• 기업 정보 수집: 실사팀이나 투자자가 공개 기업 공시를 빠르게 집계·분석하는 데 도움을 줍니다.

설치 방법

Windsurf

1. Python 3.9+가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일(일반적으로 windsurf.config.json)을 찾으세요.
3. 다음 JSON 스니펫을 사용하여 SEC EDGAR MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. MCP 서버 로그 또는 Windsurf UI에서 설정을 확인하세요.

Claude

1. SEC EDGAR MCP 서버를 설치하세요(Python 3.9+ 필요).
2. Claude의 설정/구성에서 MCP 서버를 다음과 같이 추가하세요:

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

3. 설정을 저장하고 Claude를 재시작하세요.
4. Claude 환경 내에서 MCP 서버가 사용 가능한지 확인하세요.

Cursor

1. Python 3.9+가 설치되어 있고 MCP 서버가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cursor의 설정 파일을 수정하세요.
3. 다음을 추가하세요:

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

4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
5. Cursor 인터페이스에서 연결을 확인하세요.

Cline

1. Python 3.9+로 환경을 준비하세요.
2. Cline 설정 파일을 찾으세요.
3. 다음을 삽입하세요:

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

4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. 이제 MCP 서버에 접근 가능한지 확인하세요.

API 키 보안:
배포 시 API 키나 시크릿이 필요한 경우, 보안을 위해 환경 변수를 사용하세요. 예시:

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

이 MCP를 플로우 내에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트가 이제 이 MCP를 도구로 활용하여 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “sec-edgar-mcp"를 실제 MCP 서버의 이름으로, URL을 귀하의 MCP 서버 URL로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

사용 가능한 문서 기준, SEC EDGAR MCP는 명확한 개요와 기본 설치 방법을 제공하지만, 프롬프트, 리소스, 도구 정의에 대한 상세 설명이 부족하여 고급 MCP 워크플로우에 즉시 활용할 수 있는 깊이는 부족합니다.

MCP 점수

저희 의견:
프롬프트 템플릿, 명시적 리소스 문서, 도구 정의가 없고, 라이선스와 사용 맥락은 명확한 점을 고려할 때, 이 MCP 서버는 고급 AI 워크플로우의 완성도와 준비도 면에서 10점 만점에 4점을 평가합니다. 기본 통합에는 적합하지만, 더 정교한 활용에는 깊이가 부족합니다.