EDGAR (SEC filings)

edgar-mcp

エージェントでSEC EDGARの提出書類を利用できます。 MCP サーバーです。 LLM が企業を特定し、提出書類を検索して、SEC から最近の証券募集情報を直接取得できます。 Anthropic 公式の mcp Python SDK を使用しています。

すべてのツールは読み取り専用で、SEC の公開エンドポイントにアクセスします（API キーは不要です）。

ステータス：現在、11 個のツールが動作しています（以下を参照）。PyPI の mcpwright-edgar および 公式 MCP Registry で公開されています。今後の予定についてはロードマップをご覧ください。

ツール

ツール	機能
lookup_issuer(query, limit=10)	ティッカーまたは企業名を、CIK、正式名称、ティッカー、取引所に対応付けます。取引所上場企業に加え、非公開企業や非上場の提出者（Reg CF／Reg A の発行体、ファンド）にも対応します。
list_filings(cik_or_query, form_type=None, limit=20)	発行体の最新の提出書類を新しい順に取得します。フォームの種類（例：10-K、C、D）で絞り込むこともできます。
search_filings(query, forms=None, date_from=None, date_to=None, limit=20)	提出書類全体を全文検索します。
get_recent_offerings(form="C", since=None, state=None, limit=20)	最近の証券募集を新しい順に取得します。form="C"（Reg CF）、"D"（Reg D）、または "A"（Reg A — 1-A 募集届出書および253G2 募集回覧書。1 株あたりの価格と「価格の段階的引き上げ」に関する情報が記載されています）を指定できます。発行体の state（例："CA"）で絞り込むこともできます。
get_filing(accession_or_url, cik=None)	提出書類を 1 件開き、フォーム、提出日、主要書類へのリンク、および提出書類に含まれるすべての文書を取得します。
get_form_d_details(accession_or_url, cik=None)	Form D（Reg D）の資金調達内容を解析します。募集額、販売済み／残額、最低投資額、投資家数、業種、収益範囲、証券の種類、免除規定、および役員／取締役／プロモーターを取得します。
get_form_c_details(accession_or_url, cik=None)	Form C（Reg CF）の資金調達内容を解析します。目標額／上限額、価格、証券の種類、期限、仲介業者、従業員数、および 2 年分の財務概要（収益、純利益、資産、負債）を取得します。
get_company_facts(cik_or_query)	公開企業の XBRL ファクトから主要な財務情報を取得します。最新の年間収益、売上総利益／営業利益、純利益、資産、負債、株主資本、現金が含まれます。
get_filing_text(url, offset=0, max_chars=20000)	読み取りや要約に使うため、文書のテキストを取得します（HTML タグは除去）。提出書類が 100 万文字を超える場合があるため、ページ分割に対応しています。
get_insiders(cik_or_query, limit=25)	直近の Section 16 提出書類から、役職付きで企業のインサイダー（役員、取締役、10％超の所有者）を取得します。
get_insider_trades(cik_or_query, limit=20)	最近のインサイダー取引（Form 4）を取得します。所有者、役職、購入／売却／付与、株式数、価格、取引後の保有株式数が含まれます。

インストール

Python 3.12 以降が必要です。クローンせずに実行する方法（PyPI パッケージ名は mcpwright-edgar ですが、コマンド、サーバー、ツールはすべて「edgar」です）：

uvx mcpwright-edgar

Claude Code

claude mcp add edgar -- uvx mcpwright-edgar

Claude Desktop

claude_desktop_config.json に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "edgar": { "command": "uvx", "args": ["mcpwright-edgar"] }
  }
}

OpenAI Agents SDK（Python）

標準的な MCP サーバーなので、Claude だけでなく、MCP 対応のあらゆるクライアントで動作します。 OpenAI Agents SDK を使う場合：

from agents import Agent, Runner
from agents.mcp import MCPServerStdio

async def main():
    async with MCPServerStdio(
        name="edgar",
        params={
            "command": "uvx",
            "args": ["mcpwright-edgar"],
            "env": {"EDGAR_MCP_USER_AGENT": "your-app [email protected]"},
        },
    ) as edgar:
        agent = Agent(
            name="Analyst",
            instructions="Use the EDGAR tools for SEC filings and company data.",
            mcp_servers=[edgar],
        )
        result = await Runner.run(
            agent, "Recent Reg D raises in California — who's behind the biggest?"
        )
        print(result.final_output)

その他の MCP クライアント（Cursor、VS Code、Cline、Goose、Zed、…）

どのクライアントも同じ方法で stdio MCP サーバーを起動します。接続先に次を指定してください。

{
  "mcpServers": {
    "edgar": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcpwright-edgar"],
      "env": { "EDGAR_MCP_USER_AGENT": "your-app [email protected]" }
    }
  }
}

ホスト型チャットコネクター（ChatGPT コネクターなど）では、Streamable HTTP 経由の リモート MCP サーバーが必要です。mcpwright-edgar はローカルで stdio 経由により実行されます。必要であれば、ホスト型エンドポイント向けに Streamable HTTP の背後で実行するのも簡単です。

SEC への配慮： SEC は連絡先情報を含む説明的な User-Agent を求めており、リクエスト数を約 10 件／秒に制限しています。EDGAR_MCP_USER_AGENT 環境変数で独自の値を設定してください（例："your-app [email protected]"）。クライアントがリクエストを調整し、再試行します。

キャッシュ： レイテンシと SEC への負荷を抑えるため、レスポンスはメモリ内にキャッシュされます（バイト数を基準とする LRU）。不変の提出書類アーカイブのコンテンツは数日間、ティッカーマップは 24 時間、それ以外は短時間キャッシュされます。無効にするには EDGAR_MCP_CACHE=0 を設定してください。

開発

git clone https://github.com/mcpwright/edgar-mcp && cd edgar-mcp
uv sync
uv run pytest                       # tests (mocked SEC responses)
uv run ruff check . && uv run ruff format --check .   # lint + format
uv run mypy src tests               # strict type checking
uv run mcp dev src/edgar_mcp/server.py   # poke the tools in the MCP Inspector

ロードマップ

• get_recent_offerings(form=C|D) — 最近の Reg CF／Reg D による資金調達
• get_filing(accession_or_url) — 提出書類を開き、ドキュメントの一覧を表示
• get_form_d_details(...) — Reg D の募集データ（金額、投資家、関係者）を解析
• get_form_c_details(...) — Reg CF の募集データ（目標額／上限額、財務情報、条件）を解析
• get_insiders / get_insider_trades — セクション 16（Form 3/4/5）の内部関係者および取引
• get_recent_offerings の州フィルター（業種はフィルターできません。EDGAR はこれらの一覧に SIC を含めていないため、get_form_d_details.industry_group で絞り込んでください）
• get_recent_offerings の Reg A サポート（Form 1-A の財務諸表および 253G2 募集回状）
• get_company_facts(cik) — XBRL の主要な財務情報
• get_filing_text — 要約用にドキュメントのテキストを返す
• PyPI（mcpwright-edgar）および公式 MCP Registry（io.github.mcpwright/edgar-mcp）に公開済み
• get_form_a_details — Reg A（Form 1-A）の募集データを解析
• 過去の提出書類のメタデータ（最近の提出書類ウィンドウより前のもの）

プライバシー

edgar-mcp はお使いのマシン上で完全に実行され、個人データを収集、保存、送信することはありません。アカウント、トラッキング、テレメトリーもありません。外部へのリクエストは、お客様が指定した公開提出書類を取得するために 米国 SEC の EDGAR サービス（data.sec.gov、efts.sec.gov、www.sec.gov）へ送信するものだけです。API キーは不要です。ひとつだけご注意ください。SEC の公正利用ポリシーでは、連絡先情報を含む説明的な User-Agent（EDGAR_MCP_USER_AGENT="your-app [email protected]"）が求められます。ここに設定した値はリクエストごとに SEC に送信され、それ以外には送信されません。レスポンスはメモリ内のみにキャッシュされ、ディスクには保存されません。

ポリシー全文：https://mcpwright.com/privacy/

ご質問・フィードバック

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