Startup Valuation MCP Server

Startup Valuation Engine

スタートアップ評価の包括的なライブラリ — Startup Valuation 教科書に掲載された80以上の計算式を実装しています。Python ライブラリ、MCP サーバー、AI エージェント向けスキルを提供します。

概要

Simon Mak 著（Valuation in Practice Series、Ascent Partners）の教科書 Startup Valuation に掲載されたすべての計算式を実装した、本番環境向けのスタートアップ評価用 Python ライブラリです。監査可能で構造化された評価計算を必要とする開発者、金融アナリスト、AI エージェント向けに設計されています。

3層アーキテクチャ：

graph TB
    subgraph Library["Python Library"]
        MOD["14 Modules<br/>80+ Functions"] --> VR["ValuationResult"]
    end
    subgraph MCP["MCP Server"]
        VR --> SVR["FastMCP Server<br/>14 Tools"]
    end
    subgraph Skills["AI-agent skills"]
        SVR --> CORE["Core"]
        SVR --> ADV["Advanced"]
        SVR --> IND["Industry"]
        SVR --> STAKE["Stakeholder"]
        SVR --> EMER["Emerging"]
    end
    style Library fill:#0083AB,color:#fff
    style MCP fill:#4CAF50,color:#fff
    style Skills fill:#9C27B0,color:#fff

1. Python ライブラリ — 14個のモジュール、型付けされた80以上の関数。すべて ValuationResult（評価額＋前提条件＋感度分析）を返します。
2. MCP サーバー — stdio とホスト型 Streamable HTTP を通じて AI エージェントが利用できる、14個の統合ツール（80以上の計算式）
3. AI エージェント向けスキル — 評価分野のワークフローガイダンスを含む6つのスキル定義

インストール

pip install startup-valuation          # library only
pip install startup-valuation[mcp]     # + MCP server
pip install startup-valuation[dev]     # + pytest, ruff, mypy

クイックスタート（5分以内）

最短の方法： pip install "startup-valuation[mcp]" を1行実行し、任意の *_valuation ツール（スコアカード、VC メソッド、Black-Scholes、シナリオ分析）を呼び出します。

Python ライブラリ

from startup_valuation.core import scorecard_valuation, vc_method_post_money
from startup_valuation.advanced import black_scholes, scenario_analysis
from startup_valuation.types import Scenario

# Scorecard Method (pre-revenue startups)
result = scorecard_valuation(
    average_valuation=1_500_000,
    weights=[0.30, 0.25, 0.15, 0.10, 0.10, 0.05, 0.05],
    scores=[1.25, 1.50, 1.20, 0.75, 1.00, 0.90, 1.00],
)
print(f"Scorecard: ${result.value:,.0f}")  # $1,800,000

# Black-Scholes for real options (startup equity)
result = black_scholes(
    underlying=20_000_000, strike=5_000_000,
    risk_free_rate=0.05, volatility=0.40, time_to_maturity=1.0,
)
print(f"Option value: ${result.value:,.0f}")  # $15,240,000

# Scenario Analysis
scenarios = [
    Scenario("bull", 0.20, 10_000_000),
    Scenario("base", 0.60, 5_000_000),
    Scenario("bear", 0.20, 1_000_000),
]
result = scenario_analysis(scenarios)
print(f"Expected value: ${result.value:,.0f}")  # $5,200,000

MCP サーバー（AI エージェント向け）

サーバーは14個のツールを公開しており、それぞれ method 引数を使って、確率、時間価値、CAPM、収益化前の主要な評価手法、オプション、 類似企業比較、SaaS、マーケットプレイス、フィンテック、バイオテクノロジー、ハードウェア、国際評価、 ステークホルダーの持分、新興の評価手法、総合的な三角測量分析など、複数の計算式をまとめて利用できます。

ローカル（stdio）：

pip install "startup-valuation[mcp]"
startup-valuation-mcp          # console script installed with the [mcp] extra

**Prompts and resources.** Besides the 14 tools, the server offers three guided
prompts (`value_pre_revenue_startup`, `value_saas_startup`, `model_funding_round`)
and a machine-readable method catalog at `startup-valuation://methods`, so agents
can see every method's required parameters before calling a tool.

# or: python -m startup_valuation.mcp
# or ephemeral, no clone: uvx --from startup-valuation startup-valuation-mcp

ホスト型（Streamable HTTP） — インストールも API キーも不要です：

https://startup-valuation.ascent-partners.com/api

OpenCode — opencode.json に追加します：

"startup-valuation": {
  "type": "remote",
  "url": "https://startup-valuation.ascent-partners.com/api",
  "timeout": 60000
}

Claude Desktop / Cursor — MCP サーバーとして HTTP URL https://startup-valuation.ascent-partners.com/api を追加するか、上記の stdio エントリーポイントを実行します。

MCP Registry — com.ascent-partners/startup-valuation として公開されています （マニフェスト：server.json）。Glama と Official MCP Registry に掲載されています。 glama.json ファイルには Glama のメンテナー情報が記載されています。

AI エージェントのスキル

skills/ ディレクトリをエージェントのスキルフォルダーにコピーします。

• valuation-core — スコアカード、Berkus、VC メソッド、リスク要因合計法
• valuation-foundations — 確率、時間価値、CAPM、類似企業比較
• valuation-advanced — Black-Scholes、二項モデル、モンテカルロ、シナリオ分析
• valuation-industry — SaaS、バイオテック、フィンテック、マーケットプレイス、ハードウェア
• valuation-stakeholder — 希薄化、OPM、PWERM、清算優先権
• valuation-emerging — SAFE、暗号資産（MV=PQ）、ESG、メトカーフの法則

カテゴリー別の評価手法

カテゴリー	手法	章
確率	期待値、同時確率、ポアソン	2
時間価値	PV、NPV、年金	2
CAPM	CAPM、ポートフォリオのベータ、スタートアップ調整	2
コア	スコアカード、Berkus、リスク要因、VC メソッド	3
高度な手法	Black-Scholes、二項モデル、モンテカルロ、シナリオ	4
類似企業比較	P/E、P/S、EV/EBITDA、回帰分析による調整	5
SaaS	LTV、CAC、NRR、マジックナンバー、40の法則	11
バイオテック	rNPV、決定木、ピーク売上、パイプライン	11
フィンテック	決済収益、融資、ネオバンク、ネットワーク効果	11
マーケットプレイス	GMV、テイクレート、流動性、ネットワーク密度	11
ハードウェア	TRL調整、損益分岐点、確率加重DCF	11
国際	PPP、CRP、通貨調整後DCF、Damodaran	12
ステークホルダー	希薄化、OPM、PWERM、清算、シナジー	13
新興分野	SAFE、MV=PQ、ESG、メトカーフの法則、データモート	14

評価の段階

flowchart LR
    IDEA["Idea / pre-revenue"] --> SC["Scorecard · Berkus · Risk Factor"]
    SC --> VC["VC Method · OPM · PWERM"]
    VC --> ADV["Black-Scholes · Binomial · Monte Carlo · Scenario"]
    ADV --> COMP["Comparables: P/E · P/S · EV/EBITDA"]
    COMP --> IND["Industry: SaaS · Biotech · Fintech · Marketplace · Hardware"]
    IND --> R["ValuationResult (value · assumptions · sensitivity)"]

分布

flowchart LR
    PKG["startup-valuation<br/>14 modules · 80+ functions"] --> L["pip install startup-valuation"]
    PKG --> MP["pip install startup-valuation[mcp]<br/>→ 14-tool MCP server"]
    MP --> T1["stdio (local)"]
    MP --> T2["hosted Streamable HTTP"]

このライブラリを選ぶ理由

• 監査可能 — すべての関数が、評価額、手法、入力値、前提条件、感度分析を含む ValuationResult を返します
• 教科書に忠実 — すべての数式を、書籍の例題の値と照合してユニットテストで検証しています
• AI 対応 — MCP サーバーとスキルにより、AI エージェントとシームレスに連携できます
• 業界特化 — SaaS、バイオテック、フィンテック、マーケットプレイス、ハードウェアのスタートアップ向け専用モジュールを備えています
• オープンソース — MIT ライセンス、拡張可能、ドキュメントが充実しています

開発

# Install dev dependencies
pip install -e ".[dev]"

# Run tests
pytest

# Run with coverage
pytest --cov=startup_valuation --cov-report=term-missing

# Lint
ruff check .

# Type check
mypy src/startup_valuation --ignore-missing-imports

注記： CI とデプロイは APG ワークベンチパイプラインを通じて実行されます。

ドキュメント

• API リファレンス： GitHub Pages
• Wiki（理論と導出）： GitHub Wiki
• PyPI： pypi.org/project/startup-valuation
• 章インデックス： すべての関数と教科書の章との対応を示します
• 例： 各評価カテゴリーのインタラクティブなコードスニペット

関連教科書

Startup Valuation: A Comprehensive Guide to Valuing Fast-Growing Pre-Revenue Companies
理論、手法、規制、実務 — Ascent Partners の Valuation in Practice シリーズ
著者：Simon Mak · 338ページ · 15章 · 300以上の演習 · 20以上の実例

このプロジェクトの引用

@software{startup_valuation_engine,
  author = {Mak, Simon},
  title = {Startup Valuation Engine},
  year = {2026},
  url = {https://github.com/simonmak-ascent/startup-valuation},
  license = {MIT},
}

Startup Valuation 教科書の数式に基づいています。

Context7 での利用

最新の Startup Valuation Engine のドキュメントは Context7 にインデックスされており、コーディングエージェントは必要に応じてコンテキストに取り込めます。Context7 MCP サーバーまたは ctx7 CLI をインストールしたら、プロンプトでライブラリ名を指定します。

use library /simonmak-ascent/startup-valuation for API and docs

ライセンス

MIT — LICENSEをご覧ください。

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Ascent Partnersによる提供 — Valuation in Practice Seriesの一部です。

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