Qanat MCP
MCP-сервер для отбора компаний по метрикам из отчетности на любую прошлую дату, без заглядывания в будущее
- 331 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- В режиме по умолчанию агент записывает шаги, источники и списки компаний в файлы проекта
- Источники ходят в сеть: SEC EDGAR и при подключении Yahoo, чьи условия не разрешают распространение данных
Установка
- Работает в
Ручная установка
uv tool install qanat-fdtlИли pip install qanat-fdtl. Нужен Python 3.10 или новее. Задайте SEC_USER_AGENT с вашим именем и почтой.
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- В режиме по умолчанию агент записывает шаги, источники и списки компаний в файлы проекта
- Источники ходят в сеть: SEC EDGAR и при подключении Yahoo, чьи условия не разрешают распространение данных
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Qanat читает отчетность компаний, считает заданные вами метрики и отвечает на вопрос так, как он выглядел на выбранную прошлую дату. Каждое число хранится с двумя датами: периодом, который оно описывает, и днем, когда стало публичным. Поэтому запрос про март 2022 года покажет только то, что было известно в марте 2022 года. Главная задача проекта — отбор: вы задаете метрику и порог, а сервер возвращает компании, которые прошли. Например, `qanat screen --filter '[{"metric":"pe","op":"<","value":30}]' --as-of 2025-12-31`. Ответ состоит из трех частей: список прошедших на каждую дату, доходность каждой компании от ее отчета до следующего и счет компаний, которые удалось и не удалось оценить. Средние по годам и кривая капитала намеренно не считаются. Данные поступают из SEC EDGAR, Yahoo Finance и собственных источников через HTTP, SQL или CSV. Хранилище единое: файл DuckDB или Postgres на локальной машине. Слои, шаги на SQL или Python и метрики описываются в одном файле `qanat.yaml`, а `qanat check` проверяет его до запуска. Агенту сервер отдает данные через MCP. Опция `--scope` задает набор инструментов: от одного чтения таблиц и отчетов до записи шагов, источников и списков компаний.
Для кого. Для исследователей, аналитиков и разработчиков, которые проверяют идеи отбора акций на отчетности компаний через Claude Code или другого агента.
Подходит, если
- Нужно узнать, какие компании проходили правило вроде P/E ниже 30 по состоянию на конкретную прошлую дату
- Нужно описать слои, шаги и метрики исследования в одном файле и проверить его до запуска
- Нужно вытащить числа и разделы из отчетов 10-K с сайта SEC EDGAR для набора компаний
- Исследование строится вокруг своей формулы метрики с именем и версией, а порог остается за вами
- Нужно ограничить агента только чтением: для этого есть режим `--scope data`
Не подходит, если
- Нужны цены и ответ на вопрос, что список сделал дальше: цен в проекте пока нет, для них подключается внешний источник
- Требуется универсальный конвейер данных на много машин: для этого подходят Airflow, Dagster и Prefect, Qanat решает одну задачу
- Нужен готовый совет по сделкам: сервер ордеров не размещает и не будет размещать
- Нужна группировка по отраслям: этой функции пока нет, и ранжирование идет внутри переданного списка компаний
Пример запроса к агенту
Какие компании из демо-набора проходили фильтр P/E ниже 30 на конец 2022 года и как изменились их отчетные данные к следующему отчету?MCP
- Транспорт
- stdio
- Авторизация
- не нужна
Переменные окружения
SEC_USER_AGENTобязательная- Ваше имя и почта, которые SEC использует, чтобы видеть, кто обращается к EDGAR
Ограничения
Проект в бета-версии: он закрывает задачи автора, и проверяли его немногие. Основной коннектор читает отчеты 10-K с SEC EDGAR, остальные источники вы подключаете сами. Цен в проекте пока нет, а подключаемый источник Yahoo через библиотеку yfinance неофициальный и не дает прав на распространение данных.
Разделы в 10-K определяются эвристикой и на новых документах могут находиться с ошибкой, поэтому каждый найденный фрагмент хранит правило, по которому его нашли. Требуется Python 3.10 или новее. Выбор порогов и формул остается за вами.
Как отключить. Удалите сервер из Claude Code командой `claude mcp remove qanat`. Сам проект и данные остаются в вашей папке, их можно удалить вручную.
Частые вопросы
Как подключить Qanat к Claude Code?
Выполните `claude mcp add qanat -- qanat mcp --scope research` из папки проекта. Для другого клиента MCP подойдет запись с командой `qanat`, аргументом `mcp` и рабочей папкой проекта.
Чем отличаются режимы data, research и по умолчанию?
Режим `data` дает 12 инструментов для чтения таблиц на прошлую дату и отчетов. Режим `research` добавляет чтение шагов и отбор, всего 15 инструментов. По умолчанию доступно 23, включая запись шагов, источников и списков компаний.
Как Qanat защищает от заглядывания в будущее?
Каждая строка хранит дату периода и дату публикации. Шаг может читать только объявленные таблицы, а запрос на прошлую дату возвращает то, что было публично к ней. Агент и вы сами при выборе идеи все равно видите данные целиком.
Откуда берутся данные и нужен ли ключ?
Демо загружает четыре отчета 10-K с SEC EDGAR меньше чем за минуту. Ключ и аккаунт не нужны, SEC просит только контактный адрес в переменной `SEC_USER_AGENT`.
Может ли агент через Qanat совершать сделки?
Нет. Проект не размещает ордера, и автор не планирует добавлять такую функцию.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
MCP-серверыMCP-сервер к базе SEC EDGAR: отчетность компаний США, финансовые формы 10-K, 10-Q, 8-K, данные из XBRL и сделки инсайдеров
MCP дает агенту читать локальный архив китайского рынка и проверять охват, происхождение и даты финансовых данных
quicken-mac-mcp — доступ Claude к данным Quicken для Mac
quicken-mac-mcp
Агент читает базу Quicken для Mac без права записи: счета, транзакции, траты по категориям и портфель для ответов на вопросы
MCP-сервер к раскрытиям корейской DART и американской SEC EDGAR: отчетность компаний, сравнение и расчеты для агента.
MCP-сервер к SEC EDGAR на Python: отчеты 10-K и 8-K, XBRL-финансы, сделки инсайдеров и портфели фондов без API-ключа.
MCP-сервер передает агенту ежедневные результаты скринеров акций, силу отраслей и показатели состояния рынка.
Сравнение с похожими
Карточки с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Инструмент | Официальный | Авторизация | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|---|
| Qanat (эта карточка) | нет | не нужна | 331 | |
| SEC EDGAR MCP | нет | не нужна | 387 | отдает отчеты SEC, формы 10-K, 10-Q и 8-K и сделки инсайдеров, но не считает метрики на прошлую дату |
| Financial Datasets MCP | да | API-ключ | 2 325 | готовые финансовые данные, цены и новости из внешнего API без собственного хранилища дат |
Коротко о README
Автор представляет Qanat как платформу данных для метрик из отчетности и замечает, что экраны на сайтах проверяют только сегодняшний день. Дальше разобрано устройство проекта от хранилища до метрик, а раздел предупреждений перечисляет, чего в проекте нет.