Agente IA (Server MCP) - FMP

Potenzia i tuoi agenti IA con dati finanziari di livello istituzionale

Siamo lieti di annunciare che Financial Modeling Prep (FMP) ora supporta il Model Context Protocol (MCP). Questa nuova integrazione ti permette di collegare gli oltre 70.000 punti dati azionari di FMP direttamente ad agenti IA (come Claude, Cursor o bot personalizzati) senza scrivere una sola riga di codice wrapper per l'API.

Che cos'è il Model Context Protocol (MCP)?

Pensa a MCP come a una "porta USB-C" per l'intelligenza artificiale.

Prima di MCP, se volevi che un'IA accedesse a un set di dati specifico (il tuo calendario, un database o i prezzi delle azioni), dovevi scrivere codice su misura per "incollarli" insieme. Il risultato era un groviglio di integrazioni uniche per ogni nuovo strumento.

MCP cambia tutto questo. È uno standard aperto (introdotto da Anthropic) che offre alle applicazioni IA ("client") un modo universale per connettersi a fonti di dati esterne ("server").

Standardizzato: una volta che una fonte di dati "parla" MCP, qualsiasi agente IA capisce all'istante come usarla.
Individuabile: l'IA scopre automaticamente quali strumenti sono disponibili (ad es. "Ottieni prezzo azione", "Ottieni stato patrimoniale") senza che tu debba incollare la documentazione API nella chat.

Perché è utile?

Per sviluppatori e analisti finanziari, MCP risolve tre problemi critici:

Zero "codice collante": non devi scrivere script Python per recuperare i dati, analizzare il JSON e passarli all'LLM. Il server MCP gestisce il recupero dei dati in automatico.
Agenti più intelligenti: invece di inventare dati finanziari, il tuo agente IA ha una linea diretta e in tempo reale con il database di FMP. Può "chiamare" lo strumento giusto esattamente quando deve rispondere a una domanda.
Efficienza dei token: non devi più incollare corpose documentazioni API nel prompt per insegnare all'IA a usare FMP. Il protocollo gestisce le definizioni degli strumenti in modo efficiente, lasciando la finestra di contesto libera per l'analisi vera e propria.

Ti presentiamo il server MCP di FMP

Il nostro nuovo server MCP trasforma tutti i nostri endpoint REST tradizionali in strumenti IA pronti all'uso.

Quando colleghi il tuo agente IA al server MCP di FMP:

Accesso immediato agli strumenti: l'IA acquisisce subito la capacità di "estrarre" prezzi in tempo reale, bilanci storici e indicatori tecnici.
Integrazione senza attriti: ogni richiesta effettuata dall'IA viene semplicemente conteggiata nei tuoi limiti API esistenti; nessun nuovo account né fatturazione complessa.
Consapevole del contesto: l'IA sa esattamente quali parametri sono obbligatori (ad es. "Ticker", "Data", "Periodo") perché il server MCP fornisce definizioni rigorose.

Guida alla connessione passo dopo passo

Prerequisiti

Una chiave API FMP attiva (ottienila qui).
Un client compatibile con MCP (ad es. Claude Desktop, Cursor o uno script personalizzato).

L'URL di connessione

Questo è il "link magico" che ti servirà per tutte le integrazioni:

Endpoint:

https://financialmodelingprep.com/mcp?apikey=YOUR_FMP_API_KEY

A. Come connettersi a Claude (online e desktop)

Apri le Impostazioni e seleziona la sezione Connectors.
Seleziona Add custom connector e incolla l'URL di connessione FMP nel campo "Remote MCP Server URL". Inserisci un nome a tua scelta nel campo "Name" e seleziona Add.
Avvia una nuova chat in Claude: gli strumenti FMP saranno subito disponibili. Puoi semplicemente chiedere: "Confronta il rapporto P/E di Apple e Microsoft negli ultimi 5 anni."

B. Come connettersi a Cloudflare Workers AI

Vai al Cloudflare Workers AI Playground.
Individua la sezione MCP Servers nella barra laterale sinistra.
Incolla l'URL di connessione FMP (vedi sopra) nel campo "Server URL".
Clicca su Add.
Gli strumenti FMP disponibili compariranno nell'elenco. Ora puoi chiedere all'IA: "Usa lo strumento FMP per trovare gli ultimi risultati di NVDA."

C. Come connettersi tramite Python

Se stai creando un agente personalizzato in Python, puoi usare le librerie MCP standard. Ecco un semplice esempio con FastMCP:

import asyncio
from fastmcp import Client

async def main():
    client = Client("https://financialmodelingprep.com/mcp?apikey=FMP_API_KEY")

    async with client:
        print(await client.list_tools())
        # [Tool(name="quote", description="...", inputSchema={...}), …]
        print(await client.call_tool("quote", {"symbol": "AAPL"}))
        # CallToolResult(..., structured_content={'data': [{'symbol': 'AAPL', 'name': 'Apple Inc.', 'price': 281.37, …}]})

asyncio.run(main())

Casi d'uso: cosa puoi costruire?

Il chatbot "analista junior": un'interfaccia chat standardizzata in cui i gestori di portafoglio pongono domande in linguaggio naturale ("Mostrami l'andamento del rapporto debito/patrimonio di Tesla rispetto a Ford") e ottengono grafici e risposte precisi, basati sui dati.
Due diligence automatizzata: un agente che si attiva da solo quando un'azione perde il 5%, recupera via MCP le ultime notizie e i documenti depositati alla SEC, riassume la causa e ti invia un report via e-mail.
Ricerca sugli investimenti in tempo reale: collega FMP a un IDE come Cursor per avere contesto finanziario live direttamente nel tuo editor di codice mentre sviluppi app fintech.

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