ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที เข้าสู่ระบบด้วย Google เพื่อเขียนรีวิวได้แล้วต้นแบบ · อัปเดตทุก 30 นาที
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · วิธีติดตั้งภาษาไทยทุกตัว

Seiche, LiquiLens and Undertow source data

โดย beepboop2025รุ่น 1.1.0i★ 0iรันบนคลาวด์
ชื่อใน registryio.github.beepboop2025/financial-source-data

วิธีติดตั้ง

ใช้ทำอะไรได้

ยังไม่มีคำอธิบายภาษาไทย ดูข้อเท็จจริงด้านล่าง หรือเปิดคำอธิบายต้นฉบับจากผู้ทำ

  • ต่อแบบ คลาวด์ (ต่อผ่านอินเทอร์เน็ต)
  • บัญชีหรือคีย์ ไม่ต้องใส่คีย์
  • หมวด บัญชี การเงิน และภาษี
คำอธิบายต้นฉบับจากผู้ทำ (อังกฤษ)
Funding histories, bank filings and settlement data with source receipts, units and capture clocks.

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ผลตรวจผ่าน 4/5 · สิ่งที่คุณถามผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (api.seiche.info) · ✓ ตรวจคำสั่งแล้ว 13 พ.ย. 2569

ขั้นแรก: คุณใช้ AI ตัวไหน

เลือกแอปที่คุณใช้ ขั้นตอนจะขึ้นด้านล่าง

ต่อกับ Claude ได้ · ประมาณ 2 นาที

ไม่ต้องใช้คีย์ ไม่ต้องลงโปรแกรม · ตั้งครั้งเดียวที่ claude.ai หรือแอปบนคอม แล้วใช้ในแชตได้ · บัญชีฟรีเพิ่มได้ 1 ตัว · แผน Team/Enterprise ให้เจ้าของ (Owner) เป็นคนเพิ่ม

  1. เปิดหน้า Connectors ของ Claude

    CustomizeConnectors

    CustomizeConnectors1Add2https://…3Add4
  2. กด “Add” → “Custom” → “Web” แล้วกรอก 2 ช่องนี้

    คัดลอกจากที่นี่ไปวางในช่องชื่อเดียวกันบนหน้าจอของ Claude แล้วกด Continue

    Name · ชื่อSeiche, LiquiLens and Undertow source data
    Remote MCP server URL · ที่อยู่https://api.seiche.info/api/v2/research-data/mcp

    กด Continue ผ่านหน้าตรวจการล็อกอินที่ Claude ตรวจเจอ · หัวข้อ Authentication เลือกตามที่ผู้ทำบอก (Sign in now, Sign in when needed หรือ No sign in) แล้วกด Add

  3. เปิดใช้ในแชต

    +ConnectorsSeiche, LiquiLens and Undertow source data

  4. ลองเลย

    ใช้ Seiche, LiquiLens and Undertow source data บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Claude บอกว่ากำลังใช้ Seiche, LiquiLens and Undertow source data หรือมีชื่อเครื่องมือของ Seiche, LiquiLens and Undertow source data ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Anthropic เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ต่อกับ ChatGPT ได้ ขึ้นกับแผน

MCP แบบเต็ม: ChatGPT Business, Enterprise หรือ Edu บนเว็บ · Pro: ต่อได้ด้วยสิทธิ์อ่านและดึงข้อมูล เครื่องมือที่แก้ข้อมูลอาจใช้ไม่ได้ · Plus: เอกสารยังไม่ยืนยัน ถ้าเห็นเมนูเพิ่ม MCP แบบกำหนดเองในหน้าปลั๊กอิน ลองตามขั้นตอนได้ · ใช้บนเว็บเท่านั้น

  1. เปิดหน้าเพิ่ม MCP ของ ChatGPT บนเว็บ

    Plugins+Add custom MCP server

    ChatGPTPlugins1+2https://…3Create4
  2. กรอกชื่อและที่อยู่

    ใส่ชื่อ แล้ววางที่อยู่ใต้ Connection ติ๊กยอมรับคำเตือน แล้วกด Create as a plugin

    Name · ชื่อSeiche, LiquiLens and Undertow source data
    Connection · ที่อยู่https://api.seiche.info/api/v2/research-data/mcp
  3. เลือก Seiche, LiquiLens and Undertow source data ในแชต

    เปิดแชตใหม่แล้วเลือก Seiche, LiquiLens and Undertow source data จากรายการปลั๊กอินก่อนพิมพ์

  4. ลองเลย

    ใช้ Seiche, LiquiLens and Undertow source data บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า ChatGPT บอกว่ากำลังใช้ Seiche, LiquiLens and Undertow source data หรือมีชื่อเครื่องมือของ Seiche, LiquiLens and Undertow source data ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ OpenAI เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ต่อกับ Claude Code ได้ · ประมาณ 2 นาที

ไม่ต้องใช้คีย์ ไม่ต้องลงโปรแกรม

  1. เปิด Terminal

    Mac: กด Command+Space พิมพ์ Terminal · Windows: เปิด PowerShell

  2. วางคำสั่งนี้แล้วกด Enter

    claude mcp add --transport http --scope user financial-source-data https://api.seiche.info/api/v2/research-data/mcp
  3. พิมพ์ /mcp ใน Claude Code

    ต้องเห็น Seiche, LiquiLens and Undertow source data ในรายการและขึ้นว่าเชื่อมต่อแล้ว

  4. ลองเลย

    ใช้ Seiche, LiquiLens and Undertow source data บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Claude Code บอกว่ากำลังใช้ Seiche, LiquiLens and Undertow source data หรือมีชื่อเครื่องมือของ Seiche, LiquiLens and Undertow source data ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Anthropic เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ต่อกับ Cursor ได้ · ประมาณ 2 นาที

ไม่ต้องใช้คีย์ ไม่ต้องลงโปรแกรม

  1. กดปุ่มนี้เพื่อเปิด Cursor

    เปิดใน Cursor

    Cursor จะถามยืนยันการติดตั้ง ให้กด Install

  2. เปิดแชตของ AI ใน Cursor โหมด Agent

  3. ลองเลย

    ใช้ Seiche, LiquiLens and Undertow source data บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Cursor บอกว่ากำลังใช้ Seiche, LiquiLens and Undertow source data หรือมีชื่อเครื่องมือของ Seiche, LiquiLens and Undertow source data ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Cursor เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ต่อกับ VS Code ได้ · ประมาณ 2 นาที

ไม่ต้องใช้คีย์ ไม่ต้องลงโปรแกรม

  1. กดปุ่มนี้เพื่อเปิด VS Code

    เปิดใน VS Code

    VS Code จะถามยืนยันการติดตั้ง ให้กด Install

  2. เปิดแชตของ AI ใน VS Code โหมด Agent

  3. ลองเลย

    ใช้ Seiche, LiquiLens and Undertow source data บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า VS Code บอกว่ากำลังใช้ Seiche, LiquiLens and Undertow source data หรือมีชื่อเครื่องมือของ Seiche, LiquiLens and Undertow source data ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ VS Code เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

โปรแกรมอื่นที่ใช้ MCP ได้ เช่น Windsurf, Zed หรือ Gemini CLI มีวิธีเพิ่มต่างกัน ดูวิธีของแต่ละตัวในหน้ารวมโปรแกรม

ดูโปรแกรมที่ใช้ MCP ทั้งหมด →

ที่อยู่สำหรับโปรแกรมที่ต่อผ่านเว็บ

ที่อยู่https://api.seiche.info/api/v2/research-data/mcp

ค่าตั้งแบบไฟล์ JSON อยู่ในหัวข้อ “สำหรับคนเขียนโค้ด” ด้านล่าง

ติดตรงไหน? ถามคนที่ใช้ Seiche, LiquiLens and Undertow source data อยู่💬 พูดคุย →
สำหรับคนเขียนโค้ด: คำสั่ง Terminal และค่าตั้ง JSON

ต่อผ่านเว็บ

Claude Code

claude mcp add --transport http --scope user financial-source-data https://api.seiche.info/api/v2/research-data/mcp

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "financial-source-data": {
      "url": "https://api.seiche.info/api/v2/research-data/mcp"
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "financial-source-data": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.seiche.info/api/v2/research-data/mcp"
    }
  }
}

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

สรุป

ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i
ไม่มียอดใน npm/PyPI
licensei
ไม่ระบุ license
การเชื่อมต่อ
รันบนคลาวด์
รุ่นล่าสุดi
1.1.0
ส่งเข้า registryi
26 ก.ย. 2569
แก้โค้ดล่าสุดi
18 ต.ค. 2569
ผู้ทำ
beepboop2025
เว็บผู้ทำ
liquilens.in
สถานะใน registry
ใช้งานอยู่

ใช้กับโปรแกรมไหนได้

ดูจากแบบการต่อของ server ตัวนี้ และเอกสารของผู้ทำโปรแกรมแต่ละตัว ตรวจเมื่อ 10 พ.ย. 2569

ต่อผ่านคลาวด์ได้ใน

ClaudeChatGPTGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatOpen WebUIRaycast

ดูโปรแกรมทั้งหมดพร้อมข้อดีข้อเสีย →

คู่มือที่เกี่ยวข้อง

ทำอะไรได้บ้าง

ชื่อและคำอธิบายเครื่องมือตามที่ server ตอบมาเมื่อ 14 พ.ย. 2569 ผู้ทำเป็นคนเขียน ไม่ใช่เรา แสดงเป็นข้อความล้วน

  • research_workspace

    Read the same coverage, source freshness, gaps and descriptive overview as the website. Compare snapshot_id across REST/MCP; independent source clocks remain explicit.

  • research_series_summary

    Analyze the latest captured series for one exact entity, with adjacent change, trailing-window missingness, native units and source receipts. Current analytics are withheld for stale, unavailable or unverified inputs.

  • research_tracked_institutions

    Search the existing Indian dossier and RBI registry populations, retaining financial-evidence gaps and source clocks. Populations overlap and are not a global census.

  • research_catalog

    Discover scoped funding, institution and chain-settlement datasets with coverage and rights.

  • research_series

    Search the metric catalog and native unit definitions in a dataset.

  • research_entities

    Find regulator identifiers for institutions; names are not fuzzy-joined across regimes.

  • research_observations

    Read cited observations or a captured historical vintage. Earlier point-in-time availability is not assumed.

  • research_analysis

    Read descriptive funding, institution concentration and settlement analysis with input references and limits.

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 14 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub beepboop2025 ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • ✓ ผ่าน

    ยังมีคนดูแล

    มีการแก้โค้ดล่าสุด 27 วันที่ผ่านมา

  • ✕ ไม่ผ่าน

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ไม่พบไฟล์ license ใน repo

  • ✓ ผ่าน

    endpoint ตอบ

    ตอบกลับใน 136 ms (HTTP 200)

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ไม่ต้องล็อกอิน

  • ✓ ผ่าน

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    อ่านคำอธิบายเครื่องมือ 8 ตัวแล้ว ไม่พบคำสั่งแอบแฝงถึง AI

พูดคุย

ถาม แชร์เคล็ดลับ หรือแจ้งว่าใช้ไม่ได้ เรียงตามที่คนกดว่ามีประโยชน์

ยังไม่มีใครโพสต์ ถามหรือแชร์เป็นคนแรกได้เลย

ข้อความในส่วนนี้เขียนโดยผู้ใช้ ไม่ใช่ทีม PopNx

เข้าสู่ระบบด้วย Google เพื่อโพสต์

รีวิวจากผู้ใช้

ยังไม่มีรีวิว

เข้าสู่ระบบด้วย Google เพื่อเขียนรีวิว

เทียบกับตัวอื่นในหมวด บัญชี การเงิน และภาษีi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 3219 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 38% ของอีก 3219 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 60% ของอีก 3219 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Seiche, LiquiLens and Undertow source data ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 4 จาก 5 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด 27 วันที่ผ่านมา และส่งรุ่นล่าสุด (1.1.0) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT บนเว็บ (แบบเต็มในแผน Business ขึ้นไป · Pro แบบอ่านอย่างเดียว)

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี CCXT, Finance Toolkit, AKQuant

ตัวอื่นในหมวดเดียวกัน

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

CCXT

Official CCXT MCP server - Market data and trading across 100+ exchanges and prediction markets

โดย ccxtใช้กันมาก↓ 667/สัปดาห์★ 44.9K ดาวรวมทั้งรีโปอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

Finance Toolkit

คำนวณตัวเลขทางการเงินกว่า 500 แบบจากงบการเงินดิบ

โดย JerBoumaใช้กันมาก↓ 15.6K/สัปดาห์★ 5.5Kอัปเดต 5 วันที่ผ่านมา

บนเครื่องหรือคลาวด์

AKQuant

Write and backtest trading strategies with AKQuant: API lookup, strategy checks, backtest runs

โดย akfamilyใช้กันมาก↓ 3.3K/สัปดาห์★ 2.6Kอัปเดต เมื่อวาน

รันบนเครื่อง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

LiquiLens MCP — the Failure Radar as agent tools

Connect and ask one question

Hosted Streamable HTTP MCP; no local server or API key for public read-only tools. Add the products you need to Claude Code:

claude mcp add --transport http liquilens https://api.liquilens.in/mcp

claude mcp add --transport http seiche https://api.seiche.info/mcp claude mcp add --transport http undertow https://api.seiche.info/undertow/mcp

Try this first: What changed in ESAF Small Finance Bank's NPAs? Cite the filing, reporting period and missing disclosures.

Try it in your browser · Cursor configuration · Codex commands · Free three-product starter kit and skill

For a connected review, ask for institution evidence → funding context → BTC exit estimates, with each source date, coverage gap and limitation kept separate. Client/model costs and fair-use limits may apply. Research calls do not execute trades.

Endpoint: https://api.liquilens.in/mcp (streamable HTTP, no auth, no install)

LiquiLens is the institution-evidence product of LIQUILENS PRIVATE LIMITED, a registered company in India (CIN U62011RJ2026PTC116792). One company, three connected products: LiquiLens investigates institutions, Seiche explains funding conditions, and Undertow examines market liquidity. People and AI agents can follow an exposure across all three while retaining each product's source dates, coverage gaps and research limits. International access does not imply universal market coverage or a shared score.

Read the company and investor story and the shared company profile.

Try it live: liquilens.in/developers · REST catalog: api.liquilens.in/api

LiquiLens is a failure early-warning system for banks and lenders, built on public data with a machine-readable historical-evidence boundary served beside every claim. Anonymous discovery on 11 October 2026 returned MCP 1.8.1 with 24 read-only tools and 5 guided prompts, so an agent reads the same status, eligibility flags and cited record a human sees. The repository contract separately pins MCP 1.8.1 at d6f99bdf2de14e8ef2f29032cf9561ca8a446de8, with 23 read-only tools and 5 guided prompts. The capability tables below describe that pinned source. Discover the hosted endpoint for the current public inventory, including institution_evidence_monitor.

It now reads both ends of the chain: which institutions are fragile, and whether that stress is actually crossing into the real economy: companies rolling paper and drawing credit lines, households falling behind. Channels that cannot be read are named in cannot_see rather than reported as calm.

Add it

For Hermes and OpenClaw, use the native setup guides:

The current guides select thirteen research tools across LiquiLens, Seiche and Undertow, including GIFT City, reference FX and gold scenarios. Their dated native-client receipts retain the original nine-tool selection and exact verification scope. Public research requires no account or API key; fair-use limits apply and your model provider may charge separately.

The free starter kit also includes a Python brief, a manual n8n funding workflow and configurations for the clients below.

OpenClaw users can also install the optional research instructions from ClawHub:

openclaw skills install @beepboop2025/liquilens-trading-research --version 1.1.0

Connect the MCP servers using the OpenClaw guide first. The skill supplies task instructions and a configuration template; installation does not configure servers or run research. Its source bundle is MIT-0; that license does not relicense source data or API responses.

Checked on 4 October 2026 (UTC): version 1.1.0 is public and ClawHub's version-pinned verification result reports a passed security check with a benign, high-confidence verdict. Its embedded detailed scanner report retains seven findings, including medium external-transmission flags for the public MCP URLs, and reports partial analysis. Review the versioned security audit before installation and use public research inputs. Its isolated Linux install recorded the correct version and matched all three reviewed source files. ClawHub's public verifier and the installed Linux client's version-pinned openclaw skills verify now both report pass, with the generated Skill Card present. The upload is unsigned and has no server-resolved GitHub import provenance. A fresh isolated macOS install after storage recovery also matched all three source-file hashes, and its version-pinned verification reports pass. The earlier macOS timeout remains a separate failed attempt. No model or research tool ran in these checks. The direct MCP configuration is available independently of the ClawHub skill.

Claude Code:

claude mcp add --transport http liquilens https://api.liquilens.in/mcp

Codex:

codex mcp add liquilens --url https://api.liquilens.in/mcp

Cursor: merge the remote MCP config into .cursor/mcp.json for one project or ~/.cursor/mcp.json for all projects. The download includes the companion Seiche funding endpoint. Preserve existing entries. For an existing Codex config, use the TOML snippet and merge its server entries into ~/.codex/config.toml.

Claude.ai / ChatGPT: add a custom connector or MCP app with the endpoint above where that feature is available in your workspace.

This repository is the public discovery and documentation mirror. The hosted implementation is maintained in a private core repository. This public mirror pins its inspectable capability contract to the reviewed source revision above. The official Registry entry uses the name io.github.beepboop2025/liquilens. This repository's Registry metadata revision 1.8.1 points to the public mirror and free starter kit. The hosted MCP now reports version 1.8.1 at the same endpoint. The Registry metadata and runtime happen to share a version number; they remain separately verified contracts. The pinned source and tool inventory above describe the current runtime. The existing Registry record continues to identify this public mirror.

The current runtime separates fresh model results from reviewed filing facts: expired filing scores are excluded from the live board, current disclosures retain their official source and publication clocks, and inactive institutions remain identifiable in historical evidence. Its US evidence includes the June 2026 panel and reviewed 2026 failure notices through 25 September.

Query source histories

The separate source-data MCP and Python client expose funding histories, bank filings and Bitcoin/Liquid settlement observations with source receipts, native units and capture clocks. Use the live coverage table or import its OpenAPI contract.

Run a research task

The research recipes run with Python 3.11+ and its standard library. No API key, LLM or Python package install is needed. Download and inspect financial_research.py, then run:

python3 financial_research.py bank-review

python3 financial_research.py bank-review --slug cosmos-ucb python3 financial_research.py funding-brief

The first command discovers covered bank slugs. The second checks coverage before retrieving that exact bank's sourced asset-quality history; an absent slug stays not_covered. The funding brief calls Seiche's money-market desk. Returned evidence retains its native source dates, eligibility, unavailable states and limitations; a successful request does not imply fresh or complete evidence. Each run is bounded and performs no scheduling or trading. Operators should add --verification so their checks are labelled synthetic and excluded from adoption totals.

For a visual workflow, download the n8n bank-review workflow and follow the import guide. It uses a manual trigger and no LLM. The guide records its execution-verification status; a downloadable workflow does not imply acceptance into n8n's template library.

Protocol compatibility

  • 2026-07-28: stateless requests use server/discover, per-request _meta, MCP-Protocol-Version, and mirrored Mcp-Method / Mcp-Name routing headers.
  • 2025-11-25, 2025-06-18, and 2025-03-26: retained legacy initialization, tools, prompts, notifications, batching, and ping behavior.
  • Tools, prompts, and discovery responses are deterministic. Modern list responses carry public cache metadata.
  • resources/list and resources/templates/list are supported and currently return empty catalogs. resources/read returns an explicit not-found error instead of inventing a resource.

Tools

ToolWhat it serves
bank_asset_quality_reviewExact-slug bank review with sourced GNPA/NNPA history, percentage-point changes, distinct PCR definitions and capital/supervisory scope; no new score or credit approval
bank_npa_reconciliationArithmetic check of a complete caller-supplied NPA movement table; keeps cash recoveries, write-offs, sales and upgrades distinct without authenticating the input
banking_specialisation_coverageDiscover covered Indian commercial, small finance and urban cooperative banks, with observed, stale, historical and absent evidence distinguished; not a census or rating
corporate_transmission_boardIs funding stress reaching nonfinancial firms? The commercial-paper market, bank credit lines, real-economy confirmation (claims, capex, inventories, openings, business bankruptcies) and a balance-sheet context channel, with a TRANSMITTING/CONTAINED verdict
crypto_exposure_boardCited bank/crypto exposure register joined to Undertow run-risk context; display-only, never an institution score
crypto_regime_boardCompact BTC/ETH change-point state and its display-only cross-read against disclosed bank exposure
evidence_europeNAMED_CASE_FILES_CONSTRUCTION_PIT: seven audited case files, deliberately no cohort claim; both eligibility flags false
evidence_indiaPERIOD_END_PROXY_CONSTRUCTION_PIT: 48 institutions across two decades, misses and false alarms included; both eligibility flags false
evidence_institutionOne Indian institution's construction-PIT crisis replay with sourced quarterly rows
evidence_marketsHistorical-evidence status for all three markets, with validated_backtest_eligible and real_money_eligible served explicitly
evidence_usCURRENT_AMENDED_CONSTRUCTION_PIT: 552 FDIC failures since 2008, 72.8% recall, 21.7-month median lead and AUC 0.854; both eligibility flags false

| `failure_rad

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo