YFinance MCP-server

Vad gör “YFinance” MCP-servern?

YFinance MCP-servern är ett realtids-API för aktieinformation byggt med Python, avsett att fungera som en MCP (Model Context Protocol)-server. Den gör det möjligt för AI-assistenter och klienter att få tillgång till live finansiell data och utföra aktieanalys genom att integrera mot yfinance-biblioteket. Genom att agera som en brygga mellan AI och externa källor till marknadsdata möjliggör YFinance MCP-servern arbetsflöden såsom hämtning av realtids aktiepriser, åtkomst till historisk aktieanalys och integration av finansiella dashboards i applikationer. Detta ökar utvecklarproduktiviteten genom att automatisera datainsamling och analys för AI-drivna verktyg, och underlättar uppgifter som investeringsforskning, marknadsbevakning och dynamisk portföljhantering.

Lista över prompts

Inga promptmallar nämns uttryckligen i förvaret.

Lista över resurser

Inga uttryckliga MCP-resursdefinitioner finns i de tillgängliga filerna.

Lista över verktyg

Ingen server.py-fil existerar och verktygsdefinitioner för MCP-åtgärder listas inte tydligt i de tillgängliga filerna. Dock beskrivs förvaret som tillhandahållande funktionalitet för aktiepriser och aktieanalys.

Användningsområden för denna MCP-server

• Hämtning av realtids aktiepriser: Utvecklare kan använda servern för att hämta uppdaterade priser för ett brett utbud av aktier, vilket möjliggör finansiella dashboards och handelsrobotar att fatta informerade beslut.
• Historisk aktieanalys: Servern integrerar mot yfinance för att tillhandahålla historisk prisdata, användbar för att backtesta handelsstrategier eller generera marknadsrapporter.
• Investeringsforskning: AI-agenter kan använda MCP-servern för att hämta detaljerad aktiedata vid investeringsanalys, vilket förbättrar rekommendationernas noggrannhet och djup.
• Marknadsbevakning: Automatiserade övervakningsverktyg kan använda servern för att följa prisförändringar och generera aviseringar vid viktiga marknadshändelser.
• Integration i finansiella dashboards: Servern kan förse widgets eller dashboards med live och historisk finansiell data, för att stödja visualisering och analysfunktioner.

Hur ställer man in den

Inga installationsinstruktioner eller plattformspecifika anvisningar för Windsurf, Claude, Cursor eller Cline finns i förvarets filer. Det finns inga exempel på JSON-konfiguration eller miljövariabel-instruktioner.

Hur använder man denna MCP i flöden

Att använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationsavsnitt, ange din MCP-serverinformation i detta JSON-format:

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

När detta är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “yfinance-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-server-URL.

Översikt

Roots-stöd: Ej specificerat

Baserat på tillgänglig information och tabellerna ovan, ger YFinance MCP-servern en tydlig översikt och beskriver några praktiska användningsområden, men saknar teknisk dokumentation, uttryckliga verktygs-/resursdefinitioner och installationsanvisningar. Detta begränsar dess omedelbara användbarhet för utvecklare som söker en plug-and-play MCP-server.

Vår åsikt

MCP-implementeringen är lovande för AI-arbetsflöden inom finans, men saknar detaljerad dokumentation och uttryckliga MCP-konstruktioner (prompts, verktyg, resurser). Avsaknaden av installationsanvisningar och konfigurationsexempel minskar tillgängligheten för de flesta användare. Vi ger denna MCP-server 3/10 i betyg för fullständighet och utvecklarvänlighet.

MCP-betyg