SEC EDGAR MCP-server

Hva gjør “SEC EDGAR” MCP-serveren?

SEC EDGAR MCP (Model Context Protocol) Server er et spesialisert verktøy utviklet for å koble AI-assistenter til USAs Securities and Exchange Commission sitt EDGAR (Electronic Data Gathering, Analysis, and Retrieval) system. Ved å koble til eksterne datakilder som EDGAR, muliggjør denne MCP-serveren at AI-agenter og utviklere kan få tilgang til, utføre spørringer mot og analysere offentlige finansinnleveringer og selskapsoffentliggjøringer. Denne funksjonaliteten forbedrer utviklingsarbeidsflyter for finans-, compliance- og forskningsapplikasjoner—og muliggjør oppgaver som automatisert uttrekk av finansdata, sanntidsovervåkning av innleveringer og integrasjon i datadrevne applikasjoner. Med SEC EDGAR MCP-serveren kan utviklere effektivt automatisere og standardisere sine interaksjoner med EDGAR, spare tid og sikre at oppdatert informasjon alltid er tilgjengelig.

Liste over Prompts

Ingen prompt-maler er nevnt i tilgjengelig dokumentasjon.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte ressurser er beskrevet i tilgjengelig dokumentasjon.

Liste over verktøy

Ingen spesifikke verktøy er listet opp i tilgjengelig dokumentasjon eller i synlig kodestruktur (som en server.py).

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Automatisert uttrekk av finansdata: Utviklere kan automatisere innhenting av SEC-innleveringer og opplysninger for integrasjon i finansmodeller, dashbord eller compliance-verktøy.
• Sanntidsovervåkning av innleveringer: Nyttig for analytikere og compliance-team for å motta oppdateringer eller utløse arbeidsflyter basert på nye SEC-dokumenter.
• Datadrevne forskningsapplikasjoner: Gjør det mulig for AI-agenter å få tilgang til og prosessere historiske eller sanntids EDGAR-data for akademisk, markeds- eller regulatorisk forskning.
• Integrasjon i compliance-arbeidsflyter: Strømlinjeformer prosessen med å sjekke selskapsinnleveringer for regulatorisk etterlevelse i virksomhetssystemer.
• Selskapsintelligens og due diligence: Hjelper due diligence-team og investorer med raskt å aggregere og analysere offentlig informasjon om selskaper.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at du har Python 3.9+ installert.
2. Finn din Windsurf-konfigurasjonsfil (vanligvis windsurf.config.json).
3. Legg til SEC EDGAR MCP-serveren ved å bruke følgende JSON-utdrag:

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

4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
5. Verifiser oppsettet ved å sjekke MCP-serverlogger eller Windsurf UI.

Claude

1. Installer SEC EDGAR MCP-serveren (Python 3.9+ kreves).
2. I Claudes innstillinger/konfigurasjon, legg til MCP-serveren slik:

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

3. Lagre innstillingene og start Claude på nytt.
4. Bekreft at MCP-serveren er tilgjengelig i Claude-miljøet.

Cursor

1. Sørg for at Python 3.9+ er tilgjengelig og at MCP-serveren er installert.
2. Rediger Cursors konfigurasjonsfil.
3. Legg inn:

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

4. Lagre og start Cursor på nytt.
5. Valider tilkoblingen i Cursor-grensesnittet.

Cline

1. Forbered miljøet ditt med Python 3.9+.
2. Finn Cline-konfigurasjonsfilen.
3. Sett inn følgende:

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

4. Lagre og start Cline på nytt.
5. Sjekk at MCP-serveren nå er tilgjengelig.

Sikre API-nøkler:
Hvis utrullingen din krever API-nøkler eller hemmeligheter, bruk miljøvariabler for sikkerhet. Eksempel:

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

Hvordan bruke denne MCP-en i arbeidsflyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge MCP-komponenten til flyten din og koble den til AI-agenten:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

{
  "sec-edgar-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://dinmcpserver.eksempel/stimcp/url"
  }
}

Når det er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “sec-edgar-mcp” til det faktiske navnet på MCP-serveren din og bytte ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Basert på tilgjengelig dokumentasjon gir SEC EDGAR MCP en tydelig oversikt og grunnleggende oppsettinstruksjoner, men mangler detaljer om prompts, ressurser og verktøydefinisjoner, noe som begrenser dens umiddelbare nytte i avanserte MCP-arbeidsflyter.

MCP-score

Vår vurdering:
Gitt fraværet av prompt-maler, eksplisitt ressursdokumentasjon og verktøydefinisjoner, men med tydelig lisens og bruksomfang, vil vi gi denne MCP-serveren 4/10 for fullstendighet og klarhet for generell bruk i avanserte AI-arbeidsflyter. Den egner seg for grunnleggende integrasjon, men mangler dybde for mer sofistikerte scenarioer.