YFinance MCP 서버

“YFinance” MCP 서버는 무엇을 하나요?

YFinance MCP 서버는 Python으로 제작된 실시간 주식 정보 API로, MCP(Model Context Protocol) 서버 역할을 합니다. AI 어시스턴트 및 클라이언트가 yfinance 라이브러리와 연동되어 실시간 금융 데이터에 접근하고 주식 분석을 수행할 수 있도록 설계되었습니다. AI와 외부 시장 데이터 소스 간의 다리 역할을 하며, 실시간 주가 조회, 과거 주식 분석, 금융 대시보드 통합 등의 워크플로우를 가능하게 합니다. 이를 통해 투자 리서치, 시장 추적, 동적 포트폴리오 관리 등 AI 기반 도구의 데이터 수집 및 분석을 자동화하여 개발자 생산성을 향상시킵니다.

프롬프트 목록

저장소에 명시적으로 프롬프트 템플릿이 포함되어 있지 않습니다.

리소스 목록

사용 가능한 파일에서 명시적 MCP 리소스 정의가 발견되지 않았습니다.

도구 목록

server.py 파일이 존재하지 않으며, MCP 액션의 도구 정의도 명확히 나와 있지 않습니다. 그러나 저장소는 주가 조회 및 분석 기능을 제공하는 것으로 설명됩니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 실시간 주가 조회: 개발자는 이 서버를 통해 다양한 종목의 실시간 주가를 받아볼 수 있어, 금융 대시보드 및 트레이딩 봇이 신속하게 의사결정을 내릴 수 있습니다.
• 과거 주식 분석: yfinance와 연동해 과거 주가 데이터를 제공, 트레이딩 전략 백테스트나 시장 리포트 생성에 활용할 수 있습니다.
• 투자 리서치: AI 에이전트가 투자 리서치 중 MCP 서버에서 상세 주식 데이터를 받아 추천의 정확성과 깊이를 높일 수 있습니다.
• 시장 모니터링: 자동화 모니터링 도구가 서버를 통해 가격 변동을 추적하고, 주요 시장 이벤트에 대한 알림을 생성할 수 있습니다.
• 금융 대시보드 통합: 서버는 실시간 및 과거 금융 데이터를 위젯이나 대시보드에 공급하여 시각화 및 분석 기능을 지원합니다.

설치 방법

저장소 파일에는 Windsurf, Claude, Cursor, Cline 등에 대한 설치 안내나 플랫폼별 가이드, JSON 설정 예시, 환경 변수 안내가 포함되어 있지 않습니다.

FlowHunt 플로우에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 영역에서 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트가 이 MCP를 하나의 도구로 사용하여 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “yfinance-mcp"는 실제 MCP 서버 이름으로 바꾸고, URL도 여러분의 MCP 서버 주소로 변경하세요.

개요

Roots 지원: 명시되지 않음

위 정보와 표를 종합하면, YFinance MCP 서버는 명확한 개요와 실용 사례를 제공하지만, 기술 문서, 명시적인 도구/리소스 정의, 설치 안내가 부족합니다. 따라서 플러그 앤 플레이 방식의 MCP 서버를 찾는 개발자에게 즉시 사용성은 제한적입니다.

의견

이 MCP 구현은 금융 관련 AI 워크플로우에 유망하나, 상세 문서와 명확한 MCP 구성(프롬프트, 도구, 리소스)이 부족합니다. 설치 안내와 설정 예시 부재로 사용성 접근성이 낮아집니다. 완성도와 개발자 친화도는 3/10으로 평가합니다.

MCP 점수