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SEC EDGAR MCP服务器

一个开源MCP服务器，连接AI模型与美国证券交易委员会（SEC）EDGAR数据库，用于财务研究、投资洞察和公司透明度应用。

  • by plainyogurt21
  • Python
  • 本地部署
  • 1 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 plainyogurt21/sec-edgar-mcp

使用说明

爱德华·麦克普

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[！重要] EDGAR®和SEC®是美国证券交易委员会的商标。该开源项目不隶属于美国证券交易委员会，也未获得其批准。

引言📣

SEC EDGAR MCP是一个开源的MCP服务器，它将AI模型连接到丰富的数据集 SEC EDGAR文件.EDGAR（电子数据收集、分析和检索）是美国证券交易委员会为公司提交官方文件的主要系统。它包含数百万份文件，通过向公众提供免费的公司财务信息，“提高了证券市场的效率、透明度和公平性”。该项目使人工智能助理（LLM）能够访问大量上市公司数据，用于财务研究、投资见解和企业透明度用例。

使用 模型上下文协议（MCP） –一个“实现LLM应用程序与外部数据源和工具之间无缝集成”的开放标准–SEC EDGAR MCP服务器提供了一套全面的工具来访问SEC归档数据。在引擎盖下，它利用了 EdgarTools Python库 从美国证券交易委员会的官方来源获取数据，并执行直接的XBRL解析，以实现精确的财务精度。这意味着人工智能代理可以提出诸如“苹果最新的10-K申请是什么？”或“向我展示特斯拉最新10-K的确切收入”之类的问题，MCP服务器将直接从EDGAR的官方数据中检索答案，并提供完整的准确性和申请参考。

[！提示] 如果您使用此软件，请在下面引用 引文.cff，或以下APA条目：

Amorelli, Stefano (2025). SEC EDGAR MCP (Model Context Protocol) Server [Computer software]. GitHub. https://github.com/stefanoamorelli/sec-edgar-mcp

用法🚀

SEC EDGAR MCP服务器运行后，您可以使用任何兼容MCP的客户端（如AI助手或MCP CLI工具）连接到它。客户将发现可用的EDGAR工具，并可以调用它们从SEC文件中获取实时数据。例如，人工智能助手可以使用此服务器获取公司最近的文件或查询特定的财务指标，而无需手动进行网络搜索。

有关综合指南、示例和工具文档，请访问 SEC EDGAR MCP文件.

演示：这是一个AI助手使用SEC EDGAR MCP检索苹果最新文件和财务事实的演示（点击查看视频）：

SEC EDGAR MCP - Demo - Watch Video

在上面的演示中，助手使用SEC EDGAR MCP工具检索苹果的文件和财务数据，展示了如何以精确的精度和文件参考实时获取和呈现EDGAR信息。 📊

文档📚

有关安装和设置说明，请访问 SEC EDGAR MCP快速入门指南。有关完整的工具文档、使用示例和配置指南，请访问 SEC EDGAR MCP文件.

建筑🏗️

SEC EDGAR MCP服务器充当AI（MCP客户端）和SEC的EDGAR后端之间的中间人：

  • 🔸 MCP客户端：可以是人工智能助手（比如 克劳德 或其他MCP兼容工具）或任何讲MCP协议的应用程序。客户端发送JSON-RPC请求以调用工具并接收JSON结果。

  • 🔸 MCP服务器（SEC EDGAR MCP）：此服务器定义了全面的EDGAR工具并处理传入请求。它的特点是：

    • 公司工具：CIK查找、公司信息和公司事实
    • 归档工具：最近提交的文件、提交内容、8-K分析和章节摘录
    • 金融工具：财务报表采用直接XBRL解析，精确无误
    • 内幕交易工具：带有详细交易数据的3/4/5表格分析

  • 🔸 EDGAR数据源：服务器使用 edgartools Python库 访问：

    • SEC EDGAR REST API公司：公司数据和归档元数据的SEC官方端点
    • 直接XBRL解析：使用正则表达式模式直接从美国证券交易委员会的文件中提取财务数据，以获得精确的数字精度
    • 备案内容：下载并解析完整的SEC文件（.txt格式）

主要特点:

  • 确定性响应：所有工具都包含严格的说明，以防止人工智能幻觉，并确保响应仅基于美国证券交易委员会的备案数据
  • 精确精度：财务数据保持向美国证券交易委员会提交的精确数字精度（无四舍五入）
  • 提交参考文件：每个回复都包含可点击的SEC网址，用于独立验证
  • 灵活的XBRL提取：使用模式匹配来查找没有硬编码映射的金融概念

运作原理MCP客户发现可用的工具（公司查询、财务报表、内幕交易等）。调用时，每个工具都会从SEC源获取数据，应用确定性处理规则，并返回带有归档引用的结构化JSON。这确保了人工智能的响应是准确的、可验证的，并且仅基于美国证券交易委员会的官方数据。

参考文献📚

  • 第二埃德加 –关于EDGAR，SEC.gov（2024）。EDGAR是美国证券交易委员会的电子公司文件数据库。

  • 模型上下文协议（MCP） –官方文档和SDK。ModelContextProtocol.io–将LLM连接到工具的开放标准。

  • EdgarTools –一个现代化的Python库，用于访问SEC EDGAR数据，具有强大的归档分析功能。 GitHub仓库, 文档.

许可证⚖️

该项目根据 MIT许可证。您可以自由使用、修改和分发它。有关详细信息，请参阅LICENSE文件。

© 2025 斯特凡诺·阿莫雷利 –根据 MIT许可证好好享受！ 🎉

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