ИИ-Агент (MCP-Сервер) - FMP

Усильте своих ИИ-агентов финансовыми данными институционального уровня

Мы рады сообщить, что Financial Modeling Prep (FMP) теперь поддерживает Model Context Protocol (MCP). Новая интеграция позволяет подключить более 70 000 точек данных FMP по акциям напрямую к ИИ-агентам (таким как Claude, Cursor или собственные боты), не написав ни одной строки кода-обёртки для API.

Что такое Model Context Protocol (MCP)?

Представьте MCP как «порт USB-C» для искусственного интеллекта.

До появления MCP, чтобы дать ИИ доступ к конкретному набору данных (календарю, базе данных или котировкам акций), приходилось писать отдельный код, «склеивающий» их между собой. В результате для каждого нового инструмента возникала своя запутанная интеграция.

MCP меняет это. Это открытый стандарт (представленный Anthropic), который даёт ИИ-приложениям («клиентам») универсальный способ подключаться к внешним источникам данных («серверам»).

Стандартизация: как только источник данных «говорит» на MCP, любой ИИ-агент мгновенно понимает, как с ним работать.
Обнаруживаемость: ИИ автоматически узнаёт, какие инструменты доступны (например, «Получить цену акции», «Получить баланс»), и вам не нужно вставлять документацию API в чат.

В чём ценность?

Для разработчиков и финансовых аналитиков MCP решает три ключевые проблемы:

Ноль «связующего кода»: не нужно писать Python-скрипты, чтобы получать данные, разбирать JSON и передавать их в LLM. MCP-сервер получает данные автоматически.
Более умные агенты: вместо того чтобы выдумывать финансовые данные, ваш ИИ-агент получает прямой доступ к базе данных FMP в реальном времени. Он может «вызвать» нужный инструмент именно тогда, когда нужно ответить на вопрос.
Экономия токенов: больше не нужно вставлять в промпт объёмную документацию API, чтобы научить ИИ работать с FMP. Протокол эффективно передаёт определения инструментов, сохраняя контекстное окно для самого анализа.

Представляем MCP-сервер FMP

Наш новый MCP-сервер превращает все традиционные REST-эндпоинты в готовые к использованию ИИ-инструменты.

Когда вы подключаете ИИ-агента к MCP-серверу FMP:

Мгновенный доступ к инструментам: ИИ сразу получает возможность «вытягивать» котировки в реальном времени, историческую отчётность и технические индикаторы.
Бесшовная интеграция: каждый запрос ИИ просто учитывается в ваших текущих лимитах API — никаких новых аккаунтов и сложных расчётов.
Понимание контекста: ИИ точно знает, какие параметры обязательны (например, «Тикер», «Дата», «Период»), поскольку MCP-сервер предоставляет строгие определения.

Пошаговое руководство по подключению

Предварительные требования

Активный API-ключ FMP (получить здесь).
MCP-совместимый клиент (например, Claude Desktop, Cursor или собственный скрипт).

URL для подключения

Это «волшебная ссылка», которая понадобится вам для всех интеграций:

Endpoint:

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

A. Как подключиться к Claude (веб и десктоп)

Откройте Настройки и выберите раздел Connectors.
Выберите Add custom connector и вставьте URL подключения FMP в поле «Remote MCP Server URL». Введите любое имя в поле «Name» и нажмите Add.
Начните новый чат в Claude — инструменты FMP будут сразу доступны. Просто спросите: «Сравни коэффициент P/E Apple и Microsoft за последние 5 лет».

B. Как подключиться к Cloudflare Workers AI

Перейдите в Cloudflare Workers AI Playground.
Найдите раздел MCP Servers в левой боковой панели.
Вставьте URL подключения FMP (см. выше) в поле «Server URL».
Нажмите Add.
Доступные инструменты FMP появятся в списке. Теперь можно дать ИИ команду: «Используй инструмент FMP, чтобы найти последнюю отчётность NVDA».

C. Как подключиться через Python

Если вы создаёте собственного агента на Python, можно использовать стандартные MCP-библиотеки. Вот простой пример с 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())

Сценарии использования: что можно построить?

Чат-бот «младший аналитик»: стандартизированный чат-интерфейс, в котором портфельные менеджеры задают вопросы на естественном языке («Покажи динамику соотношения долга к капиталу Tesla и Ford») и получают точные графики и ответы, подтверждённые данными.
Автоматизированный due diligence: агент, который сам «просыпается», когда акция падает на 5 %, получает через MCP свежие новости и отчёты SEC, кратко описывает причину и отправляет вам отчёт по электронной почте.
Инвестиционные исследования в реальном времени: подключите FMP к IDE, например Cursor, чтобы получать актуальный финансовый контекст прямо в редакторе кода во время разработки финтех-приложений.

Готовы начать?

Получите API-ключ и начните создавать более умных финансовых агентов уже сегодня.

Получите API-ключ Подробнее о Model Context Protocol