CCXT
Official CCXT MCP server - Market data and trading across 100+ exchanges and prediction markets
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
SEC filings in your agent: issuers, Reg CF/D/A raises, XBRL financials, insider trades.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
EDGAR_MCP_USER_AGENTDu brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"edgar": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcpwright-edgar"
],
"env": {
"EDGAR_MCP_USER_AGENT": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add edgar --env EDGAR_MCP_USER_AGENT=your-value -- uvx mcpwright-edgarTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"edgar": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcpwright-edgar"
],
"env": {
"EDGAR_MCP_USER_AGENT": "your-value"
}
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"edgar": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mcpwright-edgar"
],
"env": {
"EDGAR_MCP_USER_AGENT": "your-value"
}
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
EDGAR_MCP_USER_AGENT envDiese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Basierend darauf, wie sich dieser Server verbindet, und auf der eigenen Doku jeder App, geprüft am 10. Nov. 2026.
Laufen auf deinem Computer in
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 11. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto mcpwright bestätigt, dem das Repo gehört
Code zuletzt geändert: vor 3 Monaten
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 2 von 2 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt vor 3 Monaten geändert, und die neueste Version (0.1.3) kam vor 3 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.
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So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Official CCXT MCP server - Market data and trading across 100+ exchanges and prediction markets
500+ transparent financial methods calculated from raw statements, not third-party endpoints.
Write and backtest trading strategies with AKQuant: API lookup, strategy checks, backtest runs
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
SEC EDGAR filings, inside your agent. An MCP server that lets an LLM resolve companies, search filings, and pull recent securities offerings straight from the SEC — built on Anthropic's official mcp Python SDK.
All tools are read-only and hit public SEC endpoints (no API key required).
Status: 11 tools, working today (see below). Published on PyPI as
mcpwright-edgarand in the
official MCP Registry. See the roadmap for what's next.
| Tool | What it does |
|---|---|
lookup_issuer(query, limit=10) | Resolve a ticker or company name → CIK, legal name, tickers, exchange. Works for exchange-listed and private / non-exchange filers (Reg CF / Reg A issuers, funds). |
list_filings(cik_or_query, form_type=None, limit=20) | An issuer's most recent filings, newest first. Optional form-type filter (e.g. 10-K, C, D). |
search_filings(query, forms=None, date_from=None, date_to=None, limit=20) | Full-text search across filing documents. |
get_recent_offerings(form="C", since=None, state=None, limit=20) | Recent securities offerings, newest first — form="C" (Reg CF), "D" (Reg D), or "A" (Reg A — 1-A offering statements plus 253G2 offering circulars, where the per-share price and any "price walk-up" live), optionally filtered by issuer state (e.g. "CA"). |
get_filing(accession_or_url, cik=None) | Open one filing: form, filing date, primary-document link, and every document in the filing. |
get_form_d_details(accession_or_url, cik=None) | Parse a Form D (Reg D) raise: offering amount, sold/remaining, min investment, # investors, industry, revenue range, security types, exemptions, and the officers/directors/promoters. |
get_form_c_details(accession_or_url, cik=None) | Parse a Form C (Reg CF) raise: target/max amount, price, security type, deadline, intermediary, employees, and a two-year financial snapshot (revenue, net income, assets, debt). |
get_company_facts(cik_or_query) | Headline financials from a public company's XBRL facts: latest annual revenue, gross/operating income, net income, assets, liabilities, equity, cash. |
get_filing_text(url, offset=0, max_chars=20000) | Fetch a document's text (HTML stripped) for reading/summarizing — paginated, since filings can exceed 1M characters. |
get_insiders(cik_or_query, limit=25) | A company's insiders (officers, directors, >10% owners) from recent Section 16 filings, with roles. |
get_insider_trades(cik_or_query, limit=20) | Recent insider transactions (Form 4): owner, role, buy/sell/grant, shares, price, shares owned after. |
Requires Python 3.12+. The zero-clone way to run it (the PyPI package is mcpwright-edgar; the command, server, and tools are all "edgar"):
uvx mcpwright-edgar
claude mcp add edgar -- uvx mcpwright-edgar
Add to claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "edgar": { "command": "uvx", "args": ["mcpwright-edgar"] } } }
It's a standard MCP server, so it works with any MCP-capable client — not just Claude. With the OpenAI Agents SDK:
from agents import Agent, Runner
from agents.mcp import MCPServerStdio
async def main(): async with MCPServerStdio( name="edgar", params={ "command": "uvx", "args": ["mcpwright-edgar"], "env": {"EDGAR_MCP_USER_AGENT": "your-app you@example.com"}, }, ) as edgar: agent = Agent( name="Analyst", instructions="Use the EDGAR tools for SEC filings and company data.", mcp_servers=[edgar], ) result = await Runner.run( agent, "Recent Reg D raises in California — who's behind the biggest?" ) print(result.final_output)
They all launch a stdio MCP server the same way — point yours at:
{
"mcpServers": { "edgar": { "command": "uvx", "args": ["mcpwright-edgar"], "env": { "EDGAR_MCP_USER_AGENT": "your-app you@example.com" } } } }
Hosted chat connectors (e.g. ChatGPT connectors) expect a remote MCP server over
Streamable HTTP;
mcpwright-edgarruns locally over stdio. Running it behind Streamable
HTTP for a hosted endpoint is straightforward if you need that.
SEC etiquette: the SEC requires a descriptive
User-Agentwith contact info and rate-limits
to ~10 req/s. Set your own via the
EDGAR_MCP_USER_AGENTenv var
(e.g.
"your-app your-email@example.com"). The client throttles and retries for you.
Caching: responses are cached in-memory (byte-budgeted LRU) to cut latency and SEC load —
immutable filing-archive content for days, the ticker map for 24h, everything else briefly.
Set
EDGAR_MCP_CACHE=0to disable.
git clone https://github.com/mcpwright/edgar-mcp && cd edgar-mcp
uv sync uv run pytest # tests (mocked SEC responses) uv run ruff check . && uv run ruff format --check . # lint + format uv run mypy src tests # strict type checking uv run mcp dev src/edgar_mcp/server.py # poke the tools in the MCP Inspector
get_recent_offerings(form=C|D) — recent Reg CF / Reg D raisesget_filing(accession_or_url) — open a filing and list its documentsget_form_d_details(...) — parse Reg D offering data (amount, investors, people)get_form_c_details(...) — parse Reg CF offering data (target/max, financials, terms)get_insiders / get_insider_trades — Section 16 (Form 3/4/5) insiders & tradesget_recent_offerings (industry isn't filterable — EDGAR omits SIC on these listings; screen via get_form_d_details.industry_group)get_recent_offerings (Form 1-A statements + 253G2 offering circulars)get_company_facts(cik) — XBRL headline financialsget_filing_text — return a document's text for summarizationmcpwright-edgar) + the official MCP Registry (io.github.mcpwright/edgar-mcp)get_form_a_details — parse Reg A (Form 1-A) offering dataedgar-mcp runs entirely on your machine and collects, stores, or transmits no personal data — no accounts, no tracking, no telemetry. Its only outbound requests go to the U.S. SEC's EDGAR services (data.sec.gov, efts.sec.gov, www.sec.gov) to fetch the public filings you ask for; no API key is needed. One honest note: the SEC's fair-access policy asks for a descriptive User-Agent with contact info (EDGAR_MCP_USER_AGENT="your-app you@example.com") — whatever you set there is sent to the SEC with each request, and nowhere else. Responses are cached in memory only; nothing is persisted to disk.
Full policy: https://mcpwright.com/privacy/
Contributions welcome — and if you build something with it, I'd love to hear about it.
Part of mcpwright · built by Devender Gollapally