mcpField
P
pykrx-mcp

pykrx-mcp

ローカル
github.com/sharebook-kr金融データ339 週間前に更新

pykrx-mcp について

pykrxを基盤とする、韓国市場をAIエージェントから調べるためのMCPサーバーです。KOSPI、KOSDAQ、KONEXの株式や指数、ETFに加え、財務指標、投資家別売買、空売りデータを扱います。

主な機能

  1. 01個別株と市場全体の価格取得
  2. 02株式の財務指標取得
  3. 03投資家別売買データの確認
  4. 04指数価格と構成銘柄の取得
  5. 05空売りと外国人保有の確認
  6. 06ETF価格の取得

活用シーン

  1. 01銘柄の価格と出来高の確認
  2. 02株式のPERとPBRの比較
  3. 03投資家別売買や純買いの分析
  4. 04指数の推移やETF価格の確認

MCP 対応

pykrxを基盤とする韓国市場データの23種類の照会ツールを、AIクライアントに提供します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"sharebook-kr-pykrx": {
"command": "uvx",
"args": [
"pykrx-mcp"
]
}
}
}
起動コマンドuvx pykrx-mcp

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
pypipykrx-mcp0.1.3

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

pykrx-mcp

PyPI version Python 3.10+ Open in Dev Containers

韓国株式市場のデータをAIエージェントに提供するMCP(Model Context Protocol)サーバーです。

pykrxライブラリを基盤として、KOSPI、KOSDAQ、KONEX市場の株価、財務諸表、投資家別の売買状況、空売りなど、さまざまなデータをChatGPTとClaudeから自然言語で照会できます。


☕ ご支援ください

プロジェクトがお役に立った場合は、開発者を応援してください!

Sponsor


1. はじめに

1.1 Claude Desktopで使用する
自動インストール(推奨)

MCP Registryからワンクリックでインストール:

npx @modelcontextprotocol/inspector install pykrx-mcp
手動インストール

Claude Desktopの設定ファイルを直接編集します:

macOS/Linux: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "pykrx": {
      "command": "uvx",
      "args": ["pykrx-mcp"]
    }
  }
}

設定後、Claude Desktopを再起動するとすぐに使用できます。


2. 対応データとAPI

すべてのAPIはpykrxライブラリを基盤として実装されています。

2.1 株式データ(Stock Data)
2.1.1 銘柄情報
  • get_market_ticker_list: 市場別の銘柄コードを照会
  • get_market_ticker_name: 銘柄コードから銘柄名を照会
2.1.2 価格データ
  • get_stock_ohlcv: 個別銘柄のOHLCV(始値/高値/安値/終値/出来高)
  • get_market_ohlcv_by_date: 特定日の全銘柄の相場
  • get_market_price_change: 期間別の全銘柄の価格変動
2.1.3 時価総額
  • get_market_cap_by_date: 個別銘柄の時価総額を照会
2.1.4 財務指標
  • get_market_fundamental_by_date: PER、PBR、EPS、DIV、BPS、DPS
2.1.5 投資家別取引
  • get_market_trading_value_by_date: 銘柄別の投資家の売買状況(売買代金)
  • get_market_trading_volume_by_investor: 投資家別の出来高
  • get_market_trading_value_by_investor: 投資家別の売買代金
  • get_market_net_purchases_of_equities: 投資家別の純買い越し上位銘柄
2.2 指数データ(Index Data)
2.2.1 指数情報
  • get_index_ticker_list: 指数ティッカーの一覧
  • get_index_ticker_name: 指数名を照会
  • get_index_portfolio_deposit_file: 指数構成銘柄
2.2.2 指数価格
  • get_index_ohlcv: 指数のOHLCVデータ
2.2.3 指数指標
  • get_index_fundamental: 指数のPER/PBR/配当利回り
2.3 空売りデータ(Short Selling)
  • get_shorting_status_by_date: 銘柄別の空売り状況
  • get_shorting_volume_by_ticker: 全銘柄の空売り出来高
  • get_shorting_balance_top50: 空売り残高上位50銘柄
  • get_shorting_volume_top50: 空売り取引比率上位50銘柄
2.4 外国人投資
  • get_exhaustion_rates_of_foreign_investment: 外国人保有数と保有限度の消化率
2.5 ETFデータ
  • get_etf_ticker_list: ETF銘柄の一覧
  • get_etf_ohlcv_by_date: ETFのOHLCVデータ

合計23個のデータ照会ツールに対応


3. 使用例

3.1 株価の照会

個別銘柄の株価

"삼성전자 최근 한달 주가 보여줘"
"SK하이닉스 2024년 1월 OHLCV 데이터"
"카카오 지난주 주가 움직임 분석해줘"

市場全体の相場

"코스피 전종목 오늘 시세 보여줘"
"코스닥 상위 10개 종목 가격 변동률"
3.2 時価総額と出来高
"삼성전자 시가총액이 얼마야?"
"삼성전자 최근 한달 거래량 추이"
"네이버 거래대금 분석해줘"
3.3 財務指標
"삼성전자 PER, PBR 알려줘"
"삼성전자 배당수익률 얼마야?"
"네이버 최근 EPS는?"
3.4 投資家別の売買状況分析
"삼성전자 외국인 매수세 어때?"
"카카오 최근 기관 수급 분석"
"코스피 개인 투자자가 많이 산 종목"
"외국인이 순매수한 상위 10개 종목"
3.5 空売り分析
"삼성전자 공매도 비중 얼마야?"
"코스피 공매도 상위 종목 알려줘"
"공매도 잔고가 가장 높은 종목은?"
3.6 指数の照会
"코스피 지수 최근 한달 추이"
"코스닥 150 지수 PER은?"
"반도체 섹터 지수 구성 종목 알려줘"
3.7 外国人投資
"삼성전자 외국인 보유 비중은?"
"외국인 한도소진률 높은 종목"
3.8 銘柄検索
"코스피 종목 리스트"
"005930 종목명이 뭐야?"
"오늘 거래된 ETF 리스트"

4. 主な特徴

4.1 自然言語による対話型インターフェース

複雑なAPI文法を使わず、日常の言葉でデータを照会できます。

4.2 韓国株式市場のリアルタイムデータ

KRX(韓国取引所)の最新データを提供します。

4.3 多様な分析機能
  • 価格推移の分析
  • 投資家別の売買状況分析
  • 財務指標の比較
  • 空売り状況の分析
4.4 AIエージェント向けに最適化

ChatGPTとClaudeですぐに使用できるよう、MCPプロトコルに対応しています。


5. 技術スタック

  • Python 3.10+
  • pykrx:韓国株式市場のデータ収集
  • FastMCP:MCPサーバーフレームワーク
  • MCP (Model Context Protocol):AIエージェントとの通信プロトコル

6. 開発者情報

6.1 ローカル開発環境の設定

詳しくはDEVELOPMENT.mdを参照してください。

# 저장소 클론
git clone https://github.com/sharebook-kr/pykrx-mcp.git
cd pykrx-mcp

# 의존성 설치
uv pip install -e ".[dev]"

# 테스트 실행
uv run pytest

# 서버 실행
uv run pykrx-mcp
6.2 貢献する

イシューやプルリクエストを歓迎します!


7. ライセンス

MIT License — 自由にご使用ください!


8. 関連プロジェクト

  • pykrx:韓国株式市場のデータ収集ライブラリ(本プロジェクトの基盤)
  • MCP:Model Context Protocolの公式ドキュメント

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。