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MCP Marketplace and Directory Navigation of MCP Servers for 40+ categories Model Context Protocol Servers , Allow developers to access MCP APIs easily
FINANCE
# finance-agent-mcp-server MCP Server of free and public available Financial Data without need of API keys from trusted sites or institues. This MCP server is a mcp wrapper of pypi package FinanceAgent (https://github.com/AI-Hub-Admin/FinanceAgent) which aims to provide free and public available financial data from open websites of trusted sites. You can help your AI system to get realtime
Beyond MCP Server 一个可扩展的模型上下文协议服务器，提供对社交平台数据和链上数据的标准化访问。目前支持通过Neynar API访问Farcaster，并为Twitter集成预留了位置。很快将增加更多平台的支持，如Telegram及其链上数据。 功能特点 MCP合规：完全实现模型上下文协议规范 多平台支持：设计用于支持多个社交媒体平台 可扩展性：易于添加新的平台提供商 格式良好：针对大语言模型消费优化了上下文格式 灵活传输：支持标准输入输出以及SSE/HTTP传输方式 支持的平台 Farcaster：通过Neynar API完整实现 Twitter：占位符（未实现） 开始使用 前提条件 Node.js 16+ Neynar API密钥（用于访问Farcaster）https://neynar.com/ 安装步骤 克隆仓库 git clone https://
可以分析当日推荐股票
Morpho API MCP 服务器 这是一个提供查询 Morpho API 工具的 Model Context Protocol (MCP) 服务器。该服务器使 Claude 能够与 Morpho 的 GraphQL API 进行交互，从而访问市场数据、金库、头寸等信息。 功能 通过 GraphQL 查询 Morpho 市场数据 完全支持金库、头寸和交易 历史 APY 数据和预言机信息 全面的分页、排序和过滤选项 使用 Zod 模式进行数据验证 错误处理和类型安全 符合 MCP 标准的服务器实现 安装 安装包： npm install mcp-morpho-server 添加到您的 Claude Desktop 配置中： \{ "tools": \{ "morpho": \{ "command": "node", "args": [
Triplewhale MCP 服务器 模型上下文协议（MCP）是一个用于管理大型语言模型（LLMs）和外部系统之间上下文的新标准化协议。在这个仓库中，我们提供了一个安装程序以及一个针对Triplewhale的MCP服务器。 这使您可以使用Claude Desktop或任何MCP客户端通过自然语言与Triplewhale进行交互，例如： 上个月我的净利润是否为正？ 按上一季度的订单收入和新用户对国家进行排名。 给我过去7天的广告ROAS，并按归因模型细分？ Claude 设置 通过Smithery安装 要通过Smithery自动安装Triplewhale MCP服务器到Claude Desktop： npx -y @smithery/cli install triplewhale --client claude 要求 Node.js >= v18.0.0 Claude De
高灯科技-企业工商信息 MCP 服务文档 企业工商信息MCP Server提供以下核心功能： 企业工商信息查询 企业名称模糊搜索 企业软件著作权信息查询 企业商标信息查询 企业专利信息查询 企业司法涉诉信息查询 服务特点 无须注册：配置后马上即可使用 实时更新：经营状态、营业执照信息等数据源动态更新 精准查询：支持通过企业全称/注册号/社会统一信用代码任意一种方式查询 覆盖信息全：整合企业基本信息、软著、商标、专利等核心字段 如何使用 高灯科技-企业工商信息 MCP 服务？ 完成部署后可直接使用 部署方式（Streamable Http） \{ "mcpServers": \{ "company-info-server": \{ "url": "https://mcp.golcer.com/mcp/" \} \} \} 查询服务由高灯科技Gol
一个专门为量化分析设计的 MCP 服务器工具，FinQ4Cn-mcp-server 旨在为大型模型提供方便、免费且开源的金融数据访问。该项目基于 akshare 库，专注于中国的 A 股市场，为用户提供全面的股票及相关金融产品的数据支持。它特别适合从事量化分析的专业人士以及对中国国内股票市场感兴趣的用户，满足他们对中国金融市场数据的需求。作为专为国内投资者设计的理想选择，FinQ4Cn-mcp-server 使用户能够轻松访问多维数据，包括但不限于股票价格、财务指标和市场波动性，助力精准决策。
且慢MCP 盈米且慢推出国内首个兼容MCP协议的财富管理服务平台—Qieman MCP Server（简称且慢MCP）。且慢MCP提供了完整的金融数据与专业分析工具支持，让您的AI大模型能实时提供高质量、可用且数据真实准确的金融服务。助力财富管理的行业伙伴及投资人，能一同探索体验，解决自身以及客户的真实金融问题。 主要特点 精确的金融数据：调用且慢MCP可获取实时准确的金融数据，可避免常见的大模型幻觉； 全面的投资研究系统：整合了金融专家的最新分析观点和汇总信息，以提高金融信息服务的质量。 专业的投资顾问系统：调用专业投顾测算工具与各类资产分析能力，构建金融与投顾服务核心优势； 便捷的用户体验：初始配置后，服务将自动更新和升级，确保能持续使用最新的金融工具服务包。 工具列表 功能/API名称描述BatchGetFundsDetail批量查询多个基金的详细信息，包括名称、类型、规模、风险
Consumer-Complaint-Database-MCP 此仓库包含一个仅限本地使用的 MCP 服务器，用于查询美国消费者金融保护局 (CFPB) 的消费者投诉数据库。该服务器设计为通过标准输入/输出启动，非常适合与 Claude Desktop 等工具集成。 文件 complaints.py – 主 MCP 服务器，提供了一个名为 search_complaints 的工具，用于从 CFPB API 检索投诉记录。 pyproject.toml – 最小项目元数据和依赖声明。 claude_desktop_config.json – 从 Claude Desktop 启动服务器的示例配置。 要求 Python 3.11+ uv 或 pip 用于安装依赖项 所需的 Python 包在 pyproject.toml 中列出，包括 httpx、mcp[cli] 和 python-
一个提供网页内容抓取功能的模型上下文协议服务器。该服务器使大语言模型能够从网页中检索和处理内容，并将HTML转换为Markdown以便更易于使用。 fetch工具会截断响应，但通过使用start_index参数，您可以指定从哪个字符索引开始提取内容。这使得模型可以分块读取网页，直到找到所需的信息为止。 可用工具 fetch - 从互联网上抓取URL并将其内容提取为Markdown。 url (字符串, 必需): 要抓取的URL max_length (整数, 可选): 返回的最大字符数 (默认: 5000) start_index (整数, 可选): 从此字符索引开始提取内容 (默认: 0) raw (布尔值, 可选): 获取未经Markdown转换的原始内容 (默认: false) 提示 fetch 抓取一个URL并将其内容提取为Markdown 参数: url (字符串
Investidor10 - MCP 服务器 该项目是 Model Context Protocol (MCP) 生态系统的一部分，提供了与外部 API 交互并管理特定领域模型的工具。它旨在演示如何构建具有外部 API 集成和数据验证功能的 MCP 服务器。 通过 Investidor10 API 查询股票市场数据（如股票价格和指标）的集成。 目录 特性 架构 安装 VSCode 中的 MCP 服务器配置 VSCode 中的 MCP 服务器输出 贡献 许可证 特性 get-acoes: 获取基本的股票信息。 使用 Zod 进行输入验证。 通过 fetch 与 Investidor10 API 集成（基础设施层）。 架构 该项目遵循受 领域驱动设计 (DDD) 模式启发的分层架构： 领域 (src/domain): 定义表示数据结构的接口和类型（例如，Investidor10
RandomWeb3MCP - Web3 随机元素生成服务 RandomWeb3MCP 是一个基于 EVM 区块哈希的随机元素生成服务。该服务提供了多种随机元素生成工具，可用于游戏、金融、测试等领域。 特性 可验证性：所有随机数都是基于区块链哈希生成的，确保了公平性和可验证性 多样性：支持各种随机数生成场景，从基本的随机数到复杂的概率分布 可靠性：使用区块链作为熵源，确保随机性的质量 易用性：提供简单直观的 API 接口，便于集成 安装 git clone git@git.woa.com:zhixinlian/zxl-mcp-server.git pip install -e . 快速开始 在 tico 或 Cursor 中配置 在 Cursor 设置中添加 random-web3-mcp 服务配置： \{ "mcpServers": \{ "random-web3-mc
ENS MCP Server 用于以太坊名称服务 (ENS) 的MCP服务器，使Claude能够与ENS系统交互，解析名称、检查可用性、检索记录等。 npm包: https://www.npmjs.com/package/mcp-server-ens 工具 resolve-name 将ENS名称解析为以太坊地址 必需输入： name (字符串): 要解析的ENS名称（例如，'vitalik.eth'） 返回: 对应的以太坊地址或错误消息 reverse-lookup 获取给定以太坊地址的ENS名称 必需输入： address (字符串): 要查找的以太坊地址 返回: 对应的ENS名称或未找到名称的指示 get-text-record 获取ENS名称的文本记录 必需输入： name (字符串): 要查询的ENS名称 key (字符串): 要查找的记录键（例如，'ema
LnExchange MCP Node 服务 这是一个用于与 LnExchange API 交互的 Node.js 服务，提供现货交易功能。 安装 确保已安装 Node.js（建议版本 16 或更高） 克隆此仓库 安装依赖项： npm install 构建项目 要将 TypeScript 文件编译为 JavaScript： npm run build 这将会： 使用 tsc 编译 TypeScript 文件 使构建的文件可执行 使用 构建完成后，可以使用以下命令启动服务： npm start npx 请用你的 Nostr 私钥替换： xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx \{ "mcpServers": \{ "lnexchange-mcp-node-service-test": \{ "command": "npx",
AKShare One MCP Server English | 中文 基于akshare-one的MCP服务器，提供中国股市数据接口。它提供了一套工具，用于获取包括历史股票数据、实时数据、新闻数据、财务报表等金融信息。 工具 get_hist_data 获取历史股票数据 输入参数： symbol (字符串): 股票代码 interval (字符串): 时间间隔 ('minute','hour','day','week','month','year') interval_multiplier (数字, 可选): 间隔倍数 (默认: 1) start_date (字符串, 可选): 开始日期，格式为YYYY-MM-DD (默认: '1970-01-01') end_date (字符串, 可选): 结束日期，格式为YYYY-MM-DD (默认: '2030-12-31') a
MCP Server for Shioaji 一个实现了模型上下文协议（MCP）的服务器，为AI助手提供了访问Shioaji交易API的能力，以便在台湾金融市场进行操作。 概览 该服务器通过实现MCP协议来暴露Shioaji API的功能作为工具，这些工具可以被AI助手使用。它允许AI模型： 获取当前股票价格 获取历史数据 列出可用股票 等等... 安装 前提条件 Python 3.10 或更高版本 uv (快速Python包管理器) 使用 uv uv sync 配置 在运行服务器之前，您需要配置您的Shioaji API凭据。有两种方法可以做到这一点： 环境变量 设置以下环境变量： export SHIOAJI_API_KEY="your_api_key" export SHIOAJI_SECRET_KEY="your_secret_key" 使用 .env 文件 在根目录下
金融数据 - MCP 服务器 这是一个提供访问 Alpha Vantage API 的 MCP 服务器，允许检索股票数据作为 LLMs 的上下文使用。 可用功能 getStockQuote: 获取股票的当前报价。 getHistoricalData: 获取股票的历史数据（日、周或月）。 （之后将添加更多用于技术分析、公司概况等工具。） 设置 通过 Smithery 安装 要通过 Smithery 自动为 Claude Desktop 安装 Financial Data Server： npx -y @smithery/cli install findata-mcp-server --client claude 手动安装 npm install findata-mcp-server 在主机中使用 从 Alpha Vantage 获取 API 密钥 https://www.alp
板块行情 整合了行业和概念板块的最新实时行情及其成分股明细数据，覆盖指数、涨跌幅、成交量、总市值、涨跌幅排名、领涨股等关键市场指标，面向智能投研与市场热点追踪，助力全方位洞察行业与概念板块的最新动态及成分股表现。 工具简介 行业的最新实时日行情 get_industry_realtime_quote 输入行业代码，获取该行业的最新实时指数、涨跌幅、成交量、总市值、成分股数量、涨停/上涨/下跌/平盘/总股数、涨跌幅排名、领涨股等关键行情数据，用于实时跟踪行业整体表现。 行业及关联成分股的最新实时日行情 get_industry_stock_realtime_quote 输入行业代码，获取该行业的最新整体行情（包括指数、涨跌幅、成交量、总市值、成分股数量、涨跌幅排名、领涨股等）以及所有关联成分股的实时行情明细（包括股票代码、名称、开盘价、当前价、涨跌幅、最高/最低价等），用于全面分析行业及其成
MCP YNAB 服务器 这是一个通过模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）提供访问 YNAB（You Need A Budget）功能的MCP服务器实现。 功能 查看账户余额和交易 创建新的交易 通过标准化的MCP资源访问YNAB数据 安装 bash uv pip install -e . 配置 该服务器需要一个YNAB API密钥才能运行。您可以在YNAB开发者设置中获取一个。 API密钥可以通过以下方式提供： 环境变量：YNAB_API_KEY=your_api_key MCP密钥管理系统 项目根目录下的.env文件 使用方法 运行服务器 bash 开发模式，支持热重载并自动打开浏览器 task dev 生产环境安装，适用于Claude Desktop、Goose或任何其他支持MCP的环境 task install 可用资源 ynab://
WisEcon WisEcon是什么? WisEcon 是一款专注于金融市场的量化分析工具，旨在为投资者、研究人员和金融分析师提供全面的数据分析和决策支持。以下是其主要特点和功能： 数据支持 WisEcon 提供多种类型的金融数据，包括： 股票数据：实时和历史股票价格、交易量、财务报表等。 基金数据：各类基金的净值、收益率、风险指标等。 期货数据：期货合约的价格、成交量、持仓量等。 宏观经济数据：包括GDP、通货膨胀率、失业率等关键经济指标。 大模型支持 WisEcon 集成了 ZLAI-Agent 工具链，这是一种强大的人工智能驱动的分析工具。 通过机器学习和自然语言处理，ZLAI-Agent 可以有效地分析海量数据，发掘潜在的投资机会，并提供智能化的建议。 功能特点 数据可视化：直观的图表和仪表盘，帮助用户快速理解数据趋势和模式。 策略回测
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We are witnessing great success in recent development of generative Artificial Intelligence in many fields, such as AI assistant, Chatbot, AI Writer. Among all the AI native products, AI Search Engine such as Perplexity, Gemini and SearchGPT are most attrative to website owners, bloggers and web content publishers. AI Search Engine is a new tool to provide answers directly to users' questions (queries). In this blog, we will give some brief introduction to basic concepts of AI Search Engine, including Large Language Models (LLM), Retrieval-Augmented Generation(RAG), Citations and Sources. Then we will highlight some majors differences between traditional Search Engine Optimization (SEO) and Generative Engine Optimization(GEO). And then we will cover some latest research and strategies to help website owners or content publishers to better optimize their content in Generative AI Search Engines.
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We are seeing more applications of robotaxi and self-driving vehicles worldwide. Many large companies such as Waymo, Tesla and Baidu are accelerating their speed of robotaxi deployment in multiple cities. Some human drivers especially cab drivers worry that they will lose their jobs due to AI. They argue that the lower operating cost and AI can work technically 24 hours a day without any rest like human will have more competing advantage than humans. What do you think?