massive-com/mcp_massive

解決する課題

このプロジェクトは、大規模言語モデル (LLM) が Massive.com 金融データ API と対話できるようにする Model Context Protocol (MCP) サーバーを提供します。すべての API エンドポイントを個別にツールへマッピングする手間を省き、LLM がエンドポイントを検索し、呼び出し、SQL を使用して結果データをクエリできる構成可能なツールを提供します。

仕組み

このサーバーは、LLM と Massive.com API の間のブリッジとして機能します。主に3つのツールを提供します。

• search_endpoints: 自然言語クエリに基づいて、関連する API エンドポイントや組み込み関数を LLM が見つけられるようにします。
• call_api: Massive.com への REST API 呼び出しを実行します。結果をメモリ内の SQLite データベーステーブルに保存し、さらなる分析を可能にします。
• query_data: 保存された SQLite データに対して、LLM が SQL クエリ（CTE やウィンドウ関数を含む）を実行できるようにします。

さらに、このサーバーには、ギリシャ指標 (Black-Scholes)、収益率 (Sharpe ratio, Sortino ratio)、テクニカル指標 (SMA, EMA) を計算するための組み込み金融関数が含まれています。

対象ユーザー

株式、オプション、FX、暗号資産、先物などのリアルタイムおよび過去の金融市場データを、AI ワークフロー（Claude Code や Claude Desktop など）に直接統合する必要がある開発者や AI エージェント。

特徴

• 動的インデックス作成: 起動時に llms.txt ファイルからエンドポイントをインデックス化することで、Massive.com API と自動的に同期を保ちます。
• 構成可能なツール: 固定されたツールリストではなく、検索・呼び出し・クエリのパターンを使用します。
• SQL 統合: メモリ内データベースに保存された API 結果に対して、複雑な SQL クエリを実行できます。
• 幅広い金融データ: リアルタイムの取引や相場から、アナリスト評価、ニュース、国債利回りまで、あらゆるデータにアクセス可能です。