Claude Code 现在可以在几秒内连接到金融数据集。用于金融研究、公司数据、访问 17,000+ 只股票等。以下是如何在 60 秒内完成连接：

1. 打开 Claude Code 并粘贴：claude mcp add --transport http financial-datasets https://mcp.financialdatasets.ai/
2. 认证：在 Claude Code 内输入 /mcp，然后在浏览器中完成 OAuth 流程。您可以随时验证服务器是否已连接：claude mcp list
3. 开始提问：示例提示词：“What is Apple’s current P/E ratio and market cap?” / “Show me Tesla’s income statement for the last 4 quarters.” / “How has Bitcoin’s price changed over the past year?”
4. 帮助：如果遇到错误，只需让 Claude 通过扫描官方文档来帮助您：https://docs.financialdatasets.ai/mcp-server#claude-code

MCP 服务器 - Financial Datasets

来源：https://docs.financialdatasets.ai/mcp-server

文档索引

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概览

您的 AI 助手可以使用我们的官方 MCP 服务器访问实时金融数据——股票价格、财务报表、SEC 文件、新闻等。

认证

MCP 服务器支持两种认证方式：

• OAuth 2.1——由交互式客户端（Claude、Claude Code、Cursor 等）使用。首次连接时，您将被重定向到使用您的 Financial Datasets 账户登录。无需 API 密钥。
• API 密钥——用于程序化访问，通过 https://mcp.financialdatasets.ai/api 端点。将您的密钥放入 X-API-KEY 标头中。如果您没有账户，请免费注册以开始使用。您可以从账户仪表板生成 API 密钥。

入门指南

选择下方的客户端并按照步骤连接。

• Claude
• Claude Code
• Claude Managed Agents
• Python
• Cursor

Claude

这些步骤同时适用于 Claude.ai（网页版）和 Claude Desktop 应用。

1. 前往 设置 → 连接器
2. 点击 添加 并输入服务器 URL：https://mcp.financialdatasets.ai/
3. 点击 添加自定义连接器 并完成 OAuth 认证
4. 在任何新聊天中，点击 + 并在连接器下启用 Financial Datasets

Claude Code

在终端中运行以下命令：
claude mcp add --transport http financial-datasets https://mcp.financialdatasets.ai/
然后在 Claude Code 内输入 /mcp 并在浏览器中完成 OAuth 流程。您可以随时验证服务器是否已连接：

Claude Managed Agents

对于基于 Anthropic 托管的 Managed Agents 平台构建的生产代理，使用 static_bearer 保管库凭证通过您的 API 密钥进行认证。

1. 从您的账户仪表板生成 API 密钥。
2. 创建一个指向 /api 端点的 static_bearer 保管库凭证：

   {  
     "type": "static_bearer",  
     "mcp_server_url": "https://mcp.financialdatasets.ai/api",  
     "token": "your-api-key"  
   }  
   

3. 在创建会话时引用保管库 ID。Anthropic 会在每个 MCP 调用中注入 Authorization: Bearer <token>。请参阅 Anthropic 的保管库凭证文档，以获取 Python、TypeScript、Go 和 Java 的完整 SDK 示例。

Python

对于脚本、笔记本和自定义 MCP 集成，使用 API 密钥连接到 /api 端点。安装 MCP Python SDK：

import asyncio  
from mcp import ClientSession  
from mcp.client.streamable_http import streamable_http_client  

API_KEY = "your-api-key"  
SERVER_URL = "https://mcp.financialdatasets.ai/api"  

async def main():  
    # 打开与 MCP 服务器的认证连接  
    async with streamable_http_client(  
        SERVER_URL,  
        headers={"X-API-KEY": API_KEY},  
    ) as streams:  
        read_stream, write_stream, _ = streams  
        # 启动 MCP 会话  
        async with ClientSession(read_stream, write_stream) as session:  
            await session.initialize()  
            # 调用 MCP 工具列表中的任意工具  
            result = await session.call_tool(  
                "get_stock_price",  
                {"ticker": "AAPL"},  
            )  
            print(result.content)  

asyncio.run(main())  

从您的账户仪表板生成 API 密钥。

Cursor

将以下内容添加到您的 ~/.cursor/mcp.json 文件中：

{  
  "mcpServers": {  
    "financial-datasets": {  
      "url": "https://mcp.financialdatasets.ai/"  
    }  
  }  
}  

保存文件并重启 Cursor。代理会自动检测所有可用工具，并在您询问金融数据问题时调用相关工具。

可用工具

连接后，您的 AI 助手将可以访问以下工具：

分析师预估

• get_analyst_estimates：获取公司的分析师一致预估，包括未来期间的收入和盈利预测。

公司信息

• get_company_facts：获取公司详细信息，包括员工数量、行业、板块、交易所等。

收益报告

• get_earnings：从 SEC 文件中获取收益数据。两种模式均返回 EarningsRecord 条目的扁平列表。使用 ticker 参数时，返回该公司最新的 SEC 文件（8-K/10-Q/10-K/20-F）。不使用 ticker 时，返回所有覆盖公司最新归档的收益（实时信息）。每个条目包含 report_period、source_type、filing_date、accession_number，以及 quarterly 和/或 annual 财务数据块。

财务指标

• get_financial_metrics：获取历史财务指标，如市盈率、企业价值、每股收入等。
• get_financial_metrics_snapshot：获取最新财务指标快照，包括市值、市盈率、股息率等。

财务报表

• get_income_statement：获取历史利润表数据（收入、费用、净利润）。
• get_balance_sheet：获取历史资产负债表数据（资产、负债、权益）。
• get_cash_flow_statement：获取历史现金流量表数据（经营活动、投资活动、筹资活动）。

内部交易

• get_insider_trades：获取公司的内部交易记录，包括高管、董事和大股东的买入、卖出及其他交易。

利率

• get_interest_rates：获取主要央行（如美联储、欧央行、英央行、日本央行）的最新政策利率。返回每家银行当前利率的快照——无需参数。

关键绩效指标

• get_kpi_guidance：获取管理层在收益发布和文件中发布的未来 KPI 指导指标。可按股票代码、期间、指标名称和日期范围筛选。
• get_kpi_metrics：获取从 SEC 文件中提取的历史 KPI 分类指标（如订阅用户数、ARPU、售出单位数）。可按股票代码、期间（季度/年度）、指标名称和日期范围筛选。
• get_kpi_non_gaap：获取公司报告的非 GAAP KPI（如调整后 EBITDA、自由现金流）。可按股票代码、期间、指标名称和日期范围筛选。

新闻

• get_news：获取特定公司或整体市场的最新新闻文章。传入股票代码获取公司特定新闻，省略股票代码获取市场总体新闻。

SEC 文件

• get_filings：获取公司的历史 SEC 文件列表（10-K、10-Q、8-K 等）。
• get_filing_items：从 10-K、10-Q 和 8-K 文件中提取特定章节（如风险因素、管理层讨论与分析）。
• list_filing_item_types：获取所有可提取的 10-K、10-Q 和 8-K 文件条目列表。

分部财务数据

• get_segmented_financials：在一次调用中获取所有三种财务报表类型（利润表、资产负债表、现金流量表）的分部数据。返回按产品/分部划分的收入、营业收入和折旧；按分部划分的资产、商誉和长期资产；以及按分部划分的资本支出。

股票价格

• get_stock_prices：在指定日期范围内获取历史股票价格数据（开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量），并可配置时间间隔。
• get_stock_price：获取股票的最新价格快照，包括当前价格和 OHLCV 数据。

股票筛选器

• screen_stocks：根据财务指标、估值比率和公司属性筛选股票。组合多个条件以找到符合标准的股票（如收入 > 10亿美元、市盈率 < 20、行业 = “科技”）。
• list_stock_screener_filters：获取股票筛选器所有可用的筛选字段和操作符列表，按类别分组。

使用示例

连接后，尝试向您的 AI 助手提出以下问题：

• “苹果当前的市盈率和市值是多少？”
• “显示特斯拉过去四个季度的利润表”
• “比特币过去一年的价格变化如何？”
• “按业务分部分析亚马逊的收入”
• “找到微软最新 10-K 文件中的风险因素部分”
• “比较谷歌和 Meta 过去三年的收入增长”
• “筛选市盈率低于 20、收入超过 10 亿美元的科技股”
• “今天市场表现如何？”
• “哪些公司刚刚发布了收益报告？”
• “显示 Netflix 最新收益数据”
• “当前央行利率是多少？”