Serveur MCP Financial Datasets

Que fait le serveur MCP “Financial Datasets” ?

Le serveur MCP Financial Datasets est un serveur Model Context Protocol (MCP) conçu pour fournir un accès transparent à des données boursières complètes via l’API Financial Datasets. Servant de passerelle entre les assistants IA (tels que Claude) et des sources de données financières externes, ce serveur permet aux workflows pilotés par IA de récupérer facilement des informations financières à jour. Les développeurs et agents IA peuvent l’utiliser pour interroger les comptes de résultat, bilans, flux de trésorerie, cours boursiers actuels et historiques, ainsi que les actualités de marché des sociétés cotées. Le serveur prend aussi en charge la récupération des cours de cryptomonnaies et des actualités associées. Cette intégration simplifie la collecte et l’analyse des données financières dans les environnements de développement pilotés par IA, permettant aux utilisateurs de créer des outils et analyses financières sophistiqués avec un minimum d’efforts manuels.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt explicite n’est mentionné dans le dépôt ou la documentation.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est listée dans le dépôt ou la documentation.

Liste des outils

• get_income_statements : Récupérer les comptes de résultat pour une entreprise spécifiée.
• get_balance_sheets : Accéder aux bilans d’une entreprise.
• get_cash_flow_statements : Obtenir les flux de trésorerie d’une entreprise.
• get_current_stock_price : Obtenir le dernier cours boursier d’une entreprise.
• get_historical_stock_prices : Récupérer les cours boursiers historiques d’une entreprise.
• get_company_news : Obtenir les derniers articles d’actualités liés à une entreprise.
• get_available_crypto_tickers : Lister tous les tickers de cryptomonnaies disponibles.
• get_crypto_prices : Obtenir les prix historiques pour une cryptomonnaie spécifique.
• get_historical_crypto_prices : Récupérer les données de prix historiques pour une cryptomonnaie.
• get_current_crypto_price : Obtenir le dernier prix d’une cryptomonnaie.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Analyse d’états financiers : Les développeurs et assistants IA peuvent automatiquement interroger et analyser les comptes de résultat, bilans et flux de trésorerie des entreprises pour la recherche d’investissement ou la création de rapports.
• Surveillance des cours boursiers : Automatisez la récupération des cours boursiers actuels et historiques pour l’analyse de marché, la création de tableaux de bord ou des stratégies de trading.
• Intégration d’actualités de marché : Intégrez facilement les dernières actualités d’entreprise pour enrichir l’analyse d’investissement ou fournir du contexte dans des chatbots financiers.
• Analyse de cryptomonnaies : Suivez et analysez les prix et tendances crypto en accédant à des données en temps réel et historiques.
• Analyse de portefeuille multi-actifs : Créez des outils combinant données boursières et crypto pour le suivi global des portefeuilles et la génération de rapports.

Comment l’installer

Windsurf

Aucune instruction spécifique à Windsurf n’est fournie dans le dépôt.

Claude

1. Installez Claude Desktop si ce n’est pas déjà fait.
2. Créez ou modifiez le fichier de configuration de Claude Desktop :
   • Sous macOS :

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

3. Ajoutez la configuration suivante :

   {
     "mcpServers": {
       "financial-datasets": {
         "command": "/chemin/vers/uv",
         "args": [
           "--directory",
           "/chemin/absolu/vers/financial-datasets-mcp",
           "run",
           "server.py"
         ]
       }
     }
   }
   

   Remplacez /chemin/vers/uv par le résultat de which uv et /chemin/absolu/vers/financial-datasets-mcp par le chemin complet du dépôt cloné.
4. Redémarrez Claude Desktop.
5. Les outils financiers devraient maintenant être disponibles dans le menu Outils de Claude Desktop.

Sécurisation des clés API (exemple Claude)

Configurez votre fichier .env comme suit :

FINANCIAL_DATASETS_API_KEY=your-financial-datasets-api-key

Aucun exemple JSON d’environnement n’est donné, mais utilisez la variable d’environnement comme indiqué.

Cursor

Aucune instruction spécifique à Cursor n’est fournie dans le dépôt.

Cline

Aucune instruction spécifique à Cline n’est fournie dans le dépôt.

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation de MCP dans FlowHunt

Pour intégrer les serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration MCP système, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

{
  "financial-datasets": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://votreserveurmcp.exemple/chemindumcp/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil, avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer “financial-datasets” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Aperçu

Entre ces deux tableaux, le serveur MCP Financial Datasets est une intégration spécialisée, bien documentée et très pratique pour la récupération de données financières, mais il manque une documentation explicite sur les prompts, ressources et fonctionnalités MCP avancées. Note : 7/10.

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