massive-com/mcp_massive

해결하는 문제

이 프로젝트는 대규모 언어 모델(LLM)이 Massive.com 금융 데이터 API와 상호 작용할 수 있도록 하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 제공합니다. 모든 API 엔드포인트를 개별 도구에 매핑하는 번거로움을 해결하고, LLM이 엔드포인트를 검색하고 호출하며 SQL을 사용하여 결과 데이터를 쿼리할 수 있는 구성 가능한 도구를 제공합니다.

작동 방식

이 서버는 LLM과 Massive.com API 사이의 가교 역할을 합니다. 세 가지 주요 도구를 제공합니다.

• search_endpoints: LLM이 자연어 쿼리를 기반으로 관련 API 엔드포인트나 내장 함수를 찾을 수 있도록 합니다.
• call_api: Massive.com에 대한 REST API 호출을 실행합니다. 결과를 메모리 내 SQLite 데이터베이스 테이블에 저장하여 추가 분석을 수행할 수 있습니다.
• query_data: LLM이 저장된 SQLite 데이터에 대해 SQL 쿼리(CTE 및 윈도우 함수 포함)를 실행할 수 있도록 합니다.

또한, 이 서버에는 그리스 문자(Black-Scholes), 수익률(Sharpe ratio, Sortino ratio), 기술적 지표(SMA, EMA)를 계산하기 위한 내장 금융 함수가 포함되어 있습니다.

대상 사용자

주식, 옵션, 외환, 암호화폐, 선물 등 실시간 및 과거 금융 시장 데이터를 AI 워크플로우(Claude Code 또는 Claude Desktop 등)에 직접 통합해야 하는 개발자 및 AI 에이전트.

주요 특징

• 동적 인덱싱: 시작 시 llms.txt 파일에서 엔드포인트를 인덱싱하여 Massive.com API와 자동으로 동기화 상태를 유지합니다.
• 구성 가능한 도구: 고정된 도구 목록 대신 검색-호출-쿼리 패턴을 사용합니다.
• SQL 통합: 메모리 내 데이터베이스에 저장된 API 결과에 대해 복잡한 SQL 쿼리를 실행할 수 있습니다.
• 광범위한 금융 데이터: 실시간 거래 및 시세부터 애널리스트 평가, 뉴스, 국채 수익률까지 모든 데이터에 액세스할 수 있습니다.