ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

EDGAR (SEC filings)

โดย mcpwrightรุ่น 0.1.3i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.mcpwright/edgar-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

SEC filings in your agent: issuers, Reg CF/D/A raises, XBRL financials, insider trades.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: บัญชี การเงิน และภาษี

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "edgar": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcpwright-edgar"
      ],
      "env": {
        "EDGAR_MCP_USER_AGENT": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add edgar --env EDGAR_MCP_USER_AGENT='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx mcpwright-edgar

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "edgar": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcpwright-edgar"
      ],
      "env": {
        "EDGAR_MCP_USER_AGENT": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "edgar": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcpwright-edgar"
      ],
      "env": {
        "EDGAR_MCP_USER_AGENT": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • EDGAR_MCP_USER_AGENT env
    Descriptive User-Agent with contact info, which the SEC requests (e.g. 'your-app you@example.com'). Optional but recommended.

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 10 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub mcpwright ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด บัญชี การเงิน และภาษีi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 3044 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 28% ของอีก 3044 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 3044 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

EDGAR (SEC filings) ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.3) เข้า registry 3 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Finance Toolkit, SolidInvoice, Korea Tax Calculator

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Finance Toolkit

500+ transparent financial methods calculated from raw statements, not third-party endpoints.

โดย JerBoumaใช้กันมาก↓ 15.5K/สัปดาห์★ 5.5Kอัปเดต วันนี้

บนเครื่องหรือคลาวด์

SolidInvoice

Create and send invoices and quotes, manage clients, and track payments in SolidInvoice.

โดย SolidInvoiceกำลังโต★ 981อัปเดต วันนี้

รันบนคลาวด์✓ solidinvoice.co

Korea Tax Calculator

Korean tax calculation and tax-audit judgment MCP: 97 tools with statutory citations.

โดย UpstageAIกำลังโต↓ 3.2K/สัปดาห์★ 97อัปเดต วันนี้

รันบนเครื่อง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

edgar-mcp

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-edgar and in the

official MCP Registry. See the roadmap for what's next.

Tools

ToolWhat 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.

Install

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 Code
claude mcp add edgar -- uvx mcpwright-edgar
Claude Desktop

Add to claude_desktop_config.json:

{

"mcpServers": { "edgar": { "command": "uvx", "args": ["mcpwright-edgar"] } } }

OpenAI Agents SDK (Python)

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)

Any other MCP client (Cursor, VS Code, Cline, Goose, Zed, …)

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-edgar runs 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-Agent with contact info and rate-limits

to ~10 req/s. Set your own via the EDGAR_MCP_USER_AGENT env 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=0 to disable.

Develop

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

Roadmap

  • get_recent_offerings(form=C|D) — recent Reg CF / Reg D raises
  • get_filing(accession_or_url) — open a filing and list its documents
  • get_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 & trades
  • State filter on get_recent_offerings (industry isn't filterable — EDGAR omits SIC on these listings; screen via get_form_d_details.industry_group)
  • Reg A support in get_recent_offerings (Form 1-A statements + 253G2 offering circulars)
  • get_company_facts(cik) — XBRL headline financials
  • get_filing_text — return a document's text for summarization
  • Published to PyPI (mcpwright-edgar) + the official MCP Registry (io.github.mcpwright/edgar-mcp)
  • get_form_a_details — parse Reg A (Form 1-A) offering data
  • Older-filing metadata (beyond the recent-submissions window)

Privacy

edgar-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/

Questions & feedback

  • Questions, ideas, or "could it do X?" → Discussions
  • Bugs & concrete feature requests → Issues

Contributions welcome — and if you build something with it, I'd love to hear about it.


Part of mcpwright · built by Devender Gollapally

ถาม PopNx