Finansowe Datasets MCP Server

Do czego służy „Financial Datasets” MCP Server?

Finansowy Serwer Datasets MCP to serwer Model Context Protocol (MCP) zaprojektowany do zapewnienia płynnego dostępu do kompleksowych danych giełdowych z API Financial Datasets. Działając jako most pomiędzy asystentami AI (takimi jak Claude) a zewnętrznymi źródłami danych finansowych, serwer ten pozwala na bezproblemowe pozyskiwanie aktualnych informacji finansowych w przepływach pracy opartych o AI. Programiści i agenci AI mogą z jego pomocą odpytywać rachunki zysków i strat, bilanse, rachunki przepływów pieniężnych, bieżące i historyczne ceny akcji, a także wiadomości rynkowe dla spółek giełdowych. Serwer obsługuje również wyszukiwanie cen kryptowalut i pobieranie wiadomości. Integracja ta znacząco upraszcza proces zbierania i analizy danych finansowych w środowiskach developerskich z AI, umożliwiając użytkownikom budowanie zaawansowanych narzędzi i analiz finansowych przy minimalnym nakładzie pracy ręcznej.

Lista promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie wymieniono żadnych szablonów promptów.

Lista zasobów

W repozytorium ani dokumentacji nie wymieniono żadnych konkretnych zasobów MCP.

Lista narzędzi

• get_income_statements: Pobierz rachunki zysków i strat dla wybranej firmy.
• get_balance_sheets: Uzyskaj dostęp do bilansów firmy.
• get_cash_flow_statements: Pobierz rachunki przepływów pieniężnych dla firmy.
• get_current_stock_price: Pobierz bieżącą cenę akcji wybranej firmy.
• get_historical_stock_prices: Pobierz historyczne ceny akcji firmy.
• get_company_news: Pobierz najnowsze wiadomości dotyczące firmy.
• get_available_crypto_tickers: Wyświetl wszystkie dostępne tickery kryptowalut.
• get_crypto_prices: Pobierz historyczne ceny wybranej kryptowaluty.
• get_historical_crypto_prices: Pobierz historyczne dane cenowe kryptowaluty.
• get_current_crypto_price: Pobierz aktualną cenę wybranej kryptowaluty.

Przykłady zastosowań tego serwera MCP

• Analiza sprawozdań finansowych: Programiści i asystenci AI mogą automatycznie pobierać i analizować rachunki zysków i strat, bilanse i przepływy pieniężne spółek w celu analizy inwestycyjnej lub raportowania.
• Monitorowanie cen akcji: Automatyzacja pobierania bieżących i historycznych cen akcji na potrzeby analizy, pulpitów lub strategii tradingowych.
• Integracja wiadomości rynkowych: Płynne ściąganie najnowszych wiadomości o firmach, aby wspierać analizę inwestycyjną lub wzbogacać kontekst w chatbotach finansowych.
• Analityka kryptowalut: Śledzenie i analiza cen kryptowalut w czasie rzeczywistym i historycznym.
• Wieloskładnikowe wglądy portfelowe: Budowanie narzędzi łączących dane giełdowe i kryptowalutowe do kompleksowego monitoringu i raportowania portfela.

Jak to skonfigurować

Windsurf

W repozytorium nie podano instrukcji specyficznych dla Windsurf.

Claude

1. Zainstaluj Claude Desktop, jeśli jeszcze tego nie zrobiłeś.
2. Utwórz lub edytuj plik konfiguracyjny Claude Desktop:
   • Na macOS:

     mkdir -p ~/Library/Application\ Support/Claude/
     nano ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
     

3. Dodaj następującą konfigurację:

   {
     "mcpServers": {
       "financial-datasets": {
         "command": "/ścieżka/do/uv",
         "args": [
           "--directory",
           "/ścieżka/bezwzględna/do/financial-datasets-mcp",
           "run",
           "server.py"
         ]
       }
     }
   }
   

   Zamień /ścieżka/do/uv na wynik which uv, a /ścieżka/bezwzględna/do/financial-datasets-mcp na pełną ścieżkę do sklonowanego repozytorium.
4. Uruchom ponownie Claude Desktop.
5. Narzędzia finansowe powinny być już dostępne w menu narzędzi Claude Desktop.

Zabezpieczanie kluczy API (przykład Claude)

Skonfiguruj swój plik .env w następujący sposób:

FINANCIAL_DATASETS_API_KEY=twoj-klucz-api-financial-datasets

Nie podano przykładu JSON env, lecz należy używać zmiennych środowiskowych jak pokazano.

Cursor

W repozytorium nie podano instrukcji specyficznych dla Cursor.

Cline

W repozytorium nie podano instrukcji specyficznych dla Cline.

Jak używać tego MCP w przepływach

Używanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem pracy FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połącz go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wstaw dane swojego serwera MCP w formacie JSON:

{
  "financial-datasets": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://twojmcpserver.przyklad/sciezkanamcp/url"
  }
}

Po zapisaniu konfiguracji agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “financial-datasets” na rzeczywistą nazwę Twojego serwera MCP i podmienić adres URL na własny.

Przegląd

W świetle powyższych tabel, Finansowy Serwer Datasets MCP to wyspecjalizowana, dobrze udokumentowana i bardzo praktyczna integracja do pobierania danych finansowych, ale brakuje jej konkretnych promptów, zasobów oraz dokumentacji zaawansowanych funkcji MCP. Ocena: 7/10.

Ocena MCP