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信用风险分析服务器

一个提供信用风险组合分析并通过标准化接口连接模拟风险数据市场的模型上下文协议服务器。

  • by rajeevpareek
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 rajeevpareek/credit_risk_mcp_server

使用说明

信用风险MCP服务器

一种模型上下文协议（MCP）服务器，提供信用风险投资组合分析，并连接到模拟的风险数据集市。该服务器使AI助手能够通过标准化的界面执行复杂的信用风险分析。

概述

信贷风险MCP服务器演示了如何使用MCP将信贷风险数据和分析集成到AI工作流程中。它提供了对投资组合数据的访问，包括汽车贷款、抵押贷款、信用卡、个人贷款和具有全面风险指标的商业贷款。

特性

  • 投资组合搜索和筛选：按名称、产品类型或风险指标搜索投资组合
  • 风险分析：计算拖欠率、违约率和风险调整后的回报
  • 投资组合排名：确定表现最佳或风险最高的投资组合
  • 产品类型分析：按贷款产品类别汇总统计
  • 衍生指标：计算预期损失、投资组合质量得分和风险敞口指标

数据集

该服务器包括8个跨多种产品类型的示例组合：

  • 汽车贷款（主要和次级）
  • 抵押贷款（Prime和Jumbo）
  • 信用卡
  • 个人贷款
  • 商业贷款
  • 商业地产

每个投资组合包括：

  • 数量和账面价值
  • 拖欠和违约率
  • 平均信用评分
  • 地理区域
  • 年份信息

安装

# Clone the repository
git clone <repository-url>
cd credit-risk-mcp-server

# Install dependencies
pip install mcp pydantic

# Make the script executable
chmod +x credit_risk_mcp.py

用法

运行服务器

python credit_risk_mcp.py

可用工具

  1. 搜索_投资组合：按投资组合名称或产品类型搜索
  2. get_portfolio_by_id：检索详细的投资组合信息
  3. 筛选器_by_risk_metrics：按拖欠/违约率阈值筛选
  4. get_top_投资组合：按账面价值、交易量或风险对投资组合进行排名
  5. analyze_by_product_type：按产品类别汇总统计
  6. 最高风险投资组合：确定风险最高的投资组合
  7. 计算投资组合计量：计算风险调整后的指标

可用资源

  • risk://portfolio/all -完整的投资组合数据集
  • risk://portfolio/summary -汇总统计数据

查询示例

查找高风险投资组合：

"Show me portfolios with delinquency rates above 5%"

比较产品类型：

"What's the average default rate for auto loans vs mortgages?"

计算风险指标：

"Calculate the expected loss for portfolio ID 3"

表现最佳者：

"Show me the top 3 portfolios by book value"

使用Claude Desktop进行配置

添加到您的Claude Desktop配置文件中：

MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

视窗: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "credit-risk": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/credit_risk_mcp.py"]
    }
  }
}

api参考

工具：搜索_投资组合

{
  "query": "string (portfolio name or product type)"
}

工具：filter_by_risk_metrics

{
  "max_delinquency_rate": "number (optional)",
  "max_default_rate": "number (optional)"
}

工具：get_top_portfolios

{
  "metric": "book_value | volume | lowest_delinquency | lowest_default",
  "limit": "integer (default: 5)"
}

工具：calculate_portfolio_metrics

退货：

  • 风险调整值
  • 每个账户的风险敞口
  • 拖欠美元金额
  • 预期损失
  • 投资组合质量得分

发展

需求

  • Python 3.8+
  • 主控程序
  • 皮丹提克

扩展服务器

要添加更多投资组合，请编辑 CREDIT_RISK_PORTFOLIO 源代码中的列表。每个投资组合应包括：

  • 投资组合_id
  • 投资组合名称
  • 产品类型
  • 体积
  • book_value_usd
  • 拖欠率
  • 默认值
  • avg_credit_score
  • avg_loan_size
  • 复古的
  • 地理区域

用例

  • 信用风险评估：分析投资组合风险状况
  • 投资组合优化：识别表现不佳的细分市场
  • 监管报告：生成合规风险指标
  • 投资分析：评估投资组合质量和回报
  • 压力测试：评估不同风险情景下的投资组合

许可证

MIT许可证

贡献

欢迎投稿！请提交pull请求或bug和功能请求的开放问题。

免责声明

这是一个带有模拟数据的演示服务器。未经适当验证和合规审查，不得用于实际的信用风险决策。

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