TSRE Swedish Equity Intelligence

machine-job-fishing-net

機械から呼び出し可能なジョブとエージェント需要の発見に関する V0 実験

Company Delta A2A v1 実験

このサービスは、/.well-known/agent-card.json で最小限の A2A 1.0 Agent Card を公開し、/a2a/company-delta で JSON-RPC を受け付けます。SendMessage は追跡対象の Company Delta タスクを開始し、GetTask はその状態をポーリングします。検出とポーリングで分析エンジンが実行されることはありません。

構造化入力は A2A データパートとして送信します。

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": "request-1",
  "method": "SendMessage",
  "params": {
    "message": {
      "messageId": "message-1",
      "role": "ROLE_USER",
      "parts": [
        {"data": {"company": "Intel Corporation", "since": "2024-12-01"}}
      ]
    },
    "configuration": {"returnImmediately": true}
  }
}

返されたタスク ID を使って GetTask でポーリングします。完了時の出力は application/json アーティファクトです。コスト保護のデフォルト設定では、同時に実行できる A2A ジョブは 1 件、クライアント IP ごとに受け付けるジョブは 1 時間あたり 3 件です。A2A_MAX_CONCURRENT_JOBS と A2A_RATE_LIMIT_PER_HOUR で設定できます。

本番環境で管理された検証を行うには、A2A_INTERNAL_TEST_TOKEN を設定し、その値を X-A2A-Test-Token ヘッダーでのみ送信してください。トークンをログに記録せず、構造化ログでトラフィックに内部ラベルを付けます。

ローカル環境のセットアップとテスト：

python -m venv .venv
.venv/Scripts/activate
python -m pip install -r requirements-dev.txt
set OPENAI_API_KEY=your-key
python -m pytest -q
uvicorn main:app --reload

テストでは、コストのかかる OpenAI を利用した分析をモックします。実際の Company Delta ジョブには OPENAI_API_KEY が必要です。この値は絶対にコミットしないでください。

TSRE MCP サーバー

このサービスは、標準の Streamable HTTP トランスポートを介して、無料の MCP ツールを 1 つ公開します。

• エンドポイント：https://machine-job-fishing-net.onrender.com/mcp/
• ツール：get_sweden_market_intelligence
• 入力：なし
• 出力：feeds/tsre_daily.json の最新の構造化された TSRE Daily Investment Desk

このフィードには、スウェーデン株式市場のレジーム、市場の広がり、セクターローテーション、RS20 候補、Tactical Radar、データ品質情報、元のリサーチ契約が含まれています。これはリサーチの意思決定支援であり、自律的な投資助言、売買シグナル、注文生成ではありません。

上記のエンドポイントに、Streamable HTTP をサポートする任意の MCP クライアントを接続し、ツールを一覧表示して呼び出してください。公式 Python SDK を使った例：

import asyncio
from mcp import Client


async def main():
    async with Client("https://machine-job-fishing-net.onrender.com/mcp/") as client:
        tools = await client.list_tools()
        result = await client.call_tool("get_sweden_market_intelligence", {})
        print(result.structured_content)


asyncio.run(main())