FinBrain MCP

FinBrain MCP 

Python 3.10+ が必要です

シンプルなツールを通じて、FinBrain のデータセットを AI クライアント（Claude Desktop、VS Code の MCP 拡張機能など）に公開する Model Context Protocol（MCP） サーバーです。 公式の finbrain-python SDK（v2 API）を利用しています。

• パッケージ名：finbrain-mcp

• CLI エントリーポイント：finbrain-mcp

• ドキュメント：finbrain.tech/integrations/mcp

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機能

AI を活用した価格予測

FinBrain の機械学習による価格予測を、日次（10日間）および月次（12か月間）の予測期間で利用できます。95％信頼区間付きの平均予測が含まれます。

ニュースとセンチメント分析

任意のティッカーに関する最近のニュース記事を閲覧したり、日次センチメントスコアの集計値を時系列で追跡したりできます。追跡対象の全銘柄のニュースをスクリーニングできます。

オルタナティブデータ

• LinkedIn 指標 — 企業の健全性を示す指標としての従業員数とフォロワー数の推移
• App Store 評価 — 消費者向け企業のモバイルアプリのパフォーマンスデータ
• オプションフロー — 市場のポジションを把握するためのプット／コール比率と取引高
• Reddit での言及 — サブレディット全体でのティッカー言及数。4時間ごとに収集
• 政府契約 — USAspending.gov に掲載された米国政府の契約受注
• 特許出願 — USPTO の登録特許を、企業の譲受人に基づいてティッカーに紐付けたデータと CPC 分類

機関投資家とインサイダーの動向

• 米国議会議員の取引 — 下院議員および上院議員が開示した株式取引。取引日と公開開示日（報告の遅れを測定できます）、取引口座の受益所有者（議員本人、配偶者、扶養する子ども、共同、または口座コード）、および法定 STOCK Act の区分に正規化した届出金額が含まれ、元の届出内容も保持されます
• 企業のロビー活動 — 登録者、収入、支出、争点コードを含むロビー活動の届出
• インサイダー取引 — 経営幹部の買いと売りを示す SEC Form 4 の届出
• アナリスト評価 — ウォール街のカバレッジと目標株価の変更

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利用できる機能

• ⚡️ ローカル MCP サーバー（プロキシ経由なし）。ご自身の FinBrain API キーを使用します。

• 🧰 ページングに対応したツール（デフォルトは JSON、CSV も選択可能）

  • health

  • available_markets、available_tickers、available_regions

  • predictions_by_market、predictions_by_ticker

  • news_by_ticker、news_sentiment_by_ticker

  • app_ratings_by_ticker

  • analyst_ratings_by_ticker

  • house_trades_by_ticker、senate_trades_by_ticker

  • corporate_lobbying_by_ticker

  • insider_transactions_by_ticker

  • linkedin_metrics_by_ticker

  • options_put_call

  • reddit_mentions_by_ticker

  • government_contracts_by_ticker

  • patent_filings_by_ticker

  • recent_news、recent_analyst_ratings

  • screener_sentiment、screener_analyst_ratings、screener_news

  • screener_insider_trading、screener_house_trades、screener_senate_trades

  • screener_put_call_ratio、screener_linkedin、screener_app_ratings、screener_reddit_mentions、screener_government_contracts、screener_patent_filings

• 🧹 一貫性のある、モデルに適した形式（生の API レスポンスを正規化します）

• 📱 app_ratings_by_ticker は、ストアごとに企業の最も人気のあるアプリを含む、日付ごとに 1 行の統合 series と、その企業が公開しているすべてのアプリの概要である apps（platform、app_id、app_name、observation_count、latest_score、latest_ratings_count）および app_count を返します。企業は多数のアプリを公開していることがあります（Apple は iOS で 140 個）。そのため、series からアプリごとの質問に回答すると、1 つのアプリが企業全体を代表するかのような説明になってしまいます。apps で公開されているアプリを確認し、対象アプリ固有の観測データを取得するには app_id を渡してください。概要には、意図的に観測データを含めていません。140 個のアプリの履歴を含めるとコンテキストがあふれてしまうためです。アプリごとのキー付けが始まる前の行では app_id は null になります（プラットフォームは判明していますが、アプリは特定できません）。不明な app_id を指定すると、空の series ではなく available_app_ids が返されます。

• 🏛️ insider_transactions_by_ticker、government_contracts_by_ticker、corporate_lobbying_by_ticker、patent_filings_by_ticker の各行には cik が含まれます。これはレコード時点での企業の SEC Central Index Key で、10 桁のゼロ埋めされた 文字列です（"0000320193"。先頭のゼロは識別子の一部なので、テキストとして扱ってください）。レコードにエンティティ解決情報がない場合は null になります。これを使って、SEC キーで管理されるデータセット（EDGAR の提出書類、13F 保有情報）や証券マスターに行を結合できます。

• 🔑 FINBRAIN_API_KEY 環境変数（シェルの環境変数、または MCP クライアントの env ブロック）で API キーを指定してください。

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インストール

オプション A — 標準インストール（pip）

# macOS / Linux / Windows
pip install --upgrade finbrain-mcp

オプション B — 開発用インストール（編集可能）

# from repo root
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .\.venv\Scripts\activate
pip install -e ".[dev]"

パスの混同を避けるため、pip（本番用）と venv（開発用）は分けてください。

オプション C — Docker

# Build the image
docker build -t finbrain-mcp:latest .

# Run with your API key
docker run --rm -e FINBRAIN_API_KEY="YOUR_KEY" finbrain-mcp:latest

Docker の詳しい使用方法については、DOCKER.md を参照してください。

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FinBrain API キーの設定

A）MCP クライアントの設定（推奨／最も確実）

クライアントが使用する MCP サーバーのエントリ（Claude Desktop または VS Code の MCP 拡張機能）にキーを直接設定してください。これにより、システム環境変数が引き継がれない場合でも、起動したサーバーからキーを確実に参照できます。

Claude Desktop（pip インストール）

{
  "mcpServers": {
    "finbrain": {
      "command": "finbrain-mcp",
      "env": { "FINBRAIN_API_KEY": "YOUR_KEY" }
    }
  }
}

B）環境変数

こちらの方法も使えますが、新しい値が引き継がれるよう、設定後にクライアントを再起動する必要があります。

# macOS/Linux
export FINBRAIN_API_KEY="YOUR_KEY"

# Windows (PowerShell, current session)
$env:FINBRAIN_API_KEY="YOUR_KEY"

# Windows (persistent for new processes)
setx FINBRAIN_API_KEY "YOUR_KEY"
# then fully quit and reopen your MCP client (e.g., Claude Desktop)

ヒント： 環境変数を使う方法がうまくいかない場合（クライアントの起動後に設定した Windows でよく発生します）は、上記の 設定 JSON の env を使う方法をお試しください。こちらのほうが確実です。

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サーバーの起動

注： 通常、サーバーを手動で起動する必要はありません。MCP クライアント（Claude／VS Code）が自動的に起動します。以下のコマンドは、手動での確認やデバッグにのみ使用してください。

• インストール済みの場合（pip）：

  finbrain-mcp

• 開発用 venv から起動する場合：

  python -m finbrain_mcp.server

MCP クライアントを使わずに簡単なヘルスチェックを実行する場合：

python - <<'PY'
import json
from finbrain_mcp.tools.health import health
print(json.dumps(health(), indent=2))
PY

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AI クライアントを接続する

手動での起動は不要です： Claude Desktop と VS Code は、設定に基づいて MCP サーバーを起動します。簡単な動作確認やデバッグのために、自分で finbrain-mcp を実行するだけで十分です。

Claude Desktop

設定を編集します：

• Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

• macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

• Linux：~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

Pip インストール（公開済みパッケージ）：

{
  "mcpServers": {
    "finbrain": {
      "command": "finbrain-mcp",
      "env": { "FINBRAIN_API_KEY": "YOUR_KEY" }
    }
  }
}

macOS のヒント（フルパス）：

"command": "finbrain-mcp" が機能しない場合は、絶対パスを調べて、代わりに使用してください。

which finbrain-mcp    # macOS/Linux
# (Windows: where finbrain-mcp)

フルパスを指定した Claude の設定（macOS の例）：

{
  "mcpServers": {
    "finbrain": {
      "command": "/full/path/to/finbrain-mcp",
      "env": { "FINBRAIN_API_KEY": "YOUR_KEY" }
    }
  }
}

開発用 venv（モジュールを明示的に実行）：

{
  "mcpServers": {
    "finbrain-dev": {
      "command": "C:\\Users\\you\\path\\to\\repo\\.venv\\Scripts\\python.exe",
      "args": ["-m", "finbrain_mcp.server"],
      "env": { "FINBRAIN_API_KEY": "YOUR_KEY" }
    }
  }
}

Docker：

{
  "mcpServers": {
    "finbrain": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-i", "--rm", "finbrain-mcp:latest"],
      "env": { "FINBRAIN_API_KEY": "YOUR_KEY" }
    }
  }
}

編集後は、Claude を終了して再起動してください。

VS Code（MCP）

1. コマンドパレットを開き、**「MCP: Open User Configuration」**を選択します。
   これにより、ユーザープロファイルの mcp.json が開きます。

2. servers キーの下にサーバーを追加します：

   {
     "servers": {
       "finbrain": {
         "command": "finbrain-mcp",
         "env": { "FINBRAIN_API_KEY": "YOUR_KEY" }
       }
     }
   }
   

3. Copilot Chat で Agent Mode を有効にして、MCP ツールを使用します。

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エージェントには何を尋ねられますか？

ツール名を知っている必要はありません。英語でそのまま尋ねてください。例：

• 予測

  • 「AMZNのFinBrainの日次予測を取得して。」
  • 「AMZNの月次予測（12か月の予測期間）を表示して。」
  • 「S&P 500銘柄の市場全体の日次予測を取得して。」

• ニュース

  • 「AMZNの最近のニュース記事を取得して。」
  • 「2025-01-01から2025-03-31までのAMZNのニュースセンチメントは？（上限50件）」
  • 「S&P 500の全銘柄の最新ニュースを表示して。」

• アプリの評価

  • 「2025-01-01から2025-06-30までのAMZNのアプリストア評価を取得して。」

• アナリスト評価

  • 「2025年第1四半期のAMZNのアナリスト評価を一覧表示して。」

• 議会議員の取引

  • 「AMZNに関連する最近の下院議員の取引を表示して。」
  • 「METAに関連する最近の上院議員の取引を表示して。」
  • 「NVDAの下院議員の取引について、各議員が取引を開示するまでにかかった期間は？」
  • 「配偶者名義または共同名義の口座を通じて行われた最近の上院議員の取引は？」

• 企業のロビー活動

  • 「AAPLの企業ロビー活動の届出を表示して。」
  • 「MSFTは2024年にどのロビー活動会社を利用しましたか？（2024-01-01から2024-12-31まで）」

• インサイダー取引

  • 「AMZNの最近のインサイダー取引は？」

• LinkedInの指標

  • 「AMZNのLinkedInの従業員数とフォロワー数を取得して（過去12か月）。」

• オプション（プット／コール）

  • 「過去60日間のAMZNのプット／コール比率は？」

• Redditでの言及

  • 「過去1週間のTSLAのRedditでの言及を表示して。」
  • 「AAPLについて最も多く話題にしているサブレディットは？」

• 政府契約

  • 「2025年にLMTに発注された政府契約を表示して。」
  • 「政府契約の受注額が最も大きい企業は？」

• 特許出願

  • 「AAPLの最近の特許出願を表示して。」
  • 「最近、付与された特許の数が最も多い企業は？」

• スクリーナー（複数ティッカー横断）

  • S&P 500銘柄全体のセンチメントをスクリーニングして。」
  • 「全銘柄の最新のアナリスト評価を表示して。」
  • 「全ティッカーのインサイダー取引をスクリーニングして（上限50件）。」
  • 「米国地域の銘柄のLinkedInデータをスクリーニングして。」
  • 「現在、Redditで最も多く言及されているティッカーは？」
  • 「現在、最も多く特許を出願している企業は？」

• 利用可能なデータ

  • 「利用可能な市場は？」
  • 「日次予測の対象となる銘柄を一覧表示して。」
  • 「利用可能な地域とそれぞれの市場を表示して。」

注意事項

• 日付形式：YYYY-MM-DD。
• 時系列エンドポイントはデフォルトで最新のN件を返します。さらに取得するには「limit 200」のように指定してください。
• 予測期間：日次（10日間）または月次（12か月間）。
• JSONの代わりにCSVを受け取るには、「as CSV」と指定してください。
• 市場を指定する必要はありません。ティッカーシンボルをそのまま使用してください。

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開発

# setup
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .\.venv\Scripts\activate
pip install -e ".[dev]"  # run tests pytest -q

プロジェクト構成（概要）

finbrain-mcp
├─ README.md
├─ pyproject.toml
├─ LICENSE
├─ .github/
├─ examples/
├─ src/
│  └─ finbrain_mcp/
│     ├─ __init__.py
│     ├─ server.py                # MCP server entrypoint
│     ├─ registry.py              # FastMCP instance
│     ├─ client_adapter.py        # wraps finbrain-python; caches SDK client; calls normalizers
│     ├─ auth.py                  # resolves API key (env var)
│     ├─ utils.py                 # helpers (latest_slice, CSV, DF->records)
│     ├─ normalizers/             # endpoint-specific shapers
│     └─ tools/                   # MCP tool functions (registered & testable)
└─ tests/                         # pytest suite with a fake SDK

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トラブルシューティング

• ENOENT（サーバーを起動できない）

  • クライアント設定のパスが間違っています。venvの正確なパスを指定してください：

    • …\.venv\Scripts\python.exe と ["-m","finbrain_mcp.server"]、または

    • …\.venv\Scripts\finbrain-mcp.exe

• FinBrain API key not configured

  • クライアントのenvブロックにFINBRAIN_API_KEYを設定するか、

  • setx FINBRAIN_API_KEY "YOUR_KEY"を実行して、クライアントを完全に再起動してください。

• 開発用と本番用のインストールを混在させている

  • pip（本番用）とvenv（開発用）は分けてください。

  • 設定では、どちらか一方を指定してください。両方を指定しないでください。

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ライセンス

MIT（LICENSEを参照）。

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謝辞

• Model Context ProtocolとFastMCPを基盤として構築されています。

• 公式の**finbrain-python** SDKを使用しています。

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© 2026 FinBrain Technologies — クオンツコミュニティのために ❤️ を込めて開発。