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PopNx MCP为使用 AI 的人准备的 MCP 服务器 · 用大白话讲清楚

xbrlkit

作者:RoboFinSystems版本 0.21.6i★ 1 (星标属于其他仓库)i在你的电脑上运行
注册名称ai.robosystems/xbrlkit

安装方法

What it does

Read SEC EDGAR and XBRL filings with an AI: 18 tools over the filing itself. Local, free, no account

  • Connects 在你的电脑上运行
  • Account or key No key needed
  • Category 其他

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

通过 2/3 项检查 · 在你的电脑上运行 · ✓ 命令已检查 2026年11月13日

第一步:你用哪个 AI?

选择你用的应用,步骤会显示在下方。

可连接 Claude,但需要先准备

需要 xbrlkit 的密钥(在开发者网站创建) · 需要先在电脑上安装 Python (uv)(只需一次) · 仅限电脑上的 Claude 应用(Windows 或 Mac),网页和手机不可用

  1. 安装 Python (uv)

    只需一次,所有需要 Python (uv) 的服务器都能用

    打开 Python (uv) 下载页 ↗

  2. 注册并创建 xbrlkit 的密钥

    打开开发者网站,注册账户并创建 API 密钥,下一步要用。价格和免费方案请看开发者网站。

    打开 xbrlkit 网站 ↗

  3. 打开电脑版 Claude 应用的设置文件

    SettingsDeveloperEdit Config

  4. 粘贴这些设置并保存文件

    {
      "mcpServers": {
        "xbrlkit": {
          "command": "uvx",
          "args": [
            "xbrlkit",
            "serve",
            "--transport",
            "stdio"
          ],
          "env": {
            "SEC_GOV_USER_AGENT": "your-value"
          }
        }
      }
    }

    只把密钥粘贴到应用的输入框里,不要粘贴到聊天中或发给任何人

  5. 退出 Claude 再重新打开

  6. 试一试

    用 xbrlkit 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 Claude 说正在使用 xbrlkit,或回答中出现 xbrlkit 的工具名称,就表示连接成功

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

ChatGPT 暂时无法连接 xbrlkit

xbrlkit 需要安装在你的电脑上,而 ChatGPT 只能连接在网上运行的服务器

你可以改用这些方式

A · 使用能连接 xbrlkit 的应用

  • 需要 xbrlkit 的密钥(在开发者网站创建) · 需要先在电脑上安装 Python (uv)(只需一次) · 仅限电脑上的 Claude 应用(Windows 或 Mac),网页和手机不可用
  • 需要 xbrlkit 的密钥(在开发者网站创建) · 需要先在电脑上安装 Python (uv)(只需一次)
  • 需要 xbrlkit 的密钥(在开发者网站创建) · 需要先在电脑上安装 Python (uv)(只需一次)
  • 需要 xbrlkit 的密钥(在开发者网站创建) · 需要先在电脑上安装 Python (uv)(只需一次)

B · 其他 类中能连接 ChatGPT 的其他服务器

从同类中使用较多的里挑选,仅限用地址即可连接、无需密钥的

可连接 Claude Code,但需要先准备

需要 xbrlkit 的密钥(在开发者网站创建) · 需要先在电脑上安装 Python (uv)(只需一次)

  1. 安装 Python (uv)

    只需一次,所有需要 Python (uv) 的服务器都能用

    打开 Python (uv) 下载页 ↗

  2. 注册并创建 xbrlkit 的密钥

    打开开发者网站,注册账户并创建 API 密钥,下一步要用。价格和免费方案请看开发者网站。

    打开 xbrlkit 网站 ↗

  3. 打开终端

    Mac:按 Command+空格,输入 Terminal · Windows:打开 PowerShell

  4. 粘贴这条命令并按 Enter

    claude mcp add --scope user xbrlkit --env SEC_GOV_USER_AGENT=your-value -- uvx xbrlkit serve --transport stdio

    按 Enter 前,把“your-value”改成你的密钥

    只把密钥粘贴到应用的输入框里,不要粘贴到聊天中或发给任何人

  5. 在 Claude Code 中输入 /mcp

    应能看到 xbrlkit 在列表中并显示已连接

  6. 试一试

    用 xbrlkit 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 Claude Code 说正在使用 xbrlkit,或回答中出现 xbrlkit 的工具名称,就表示连接成功

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

可连接 Cursor,但需要先准备

需要 xbrlkit 的密钥(在开发者网站创建) · 需要先在电脑上安装 Python (uv)(只需一次)

  1. 安装 Python (uv)

    只需一次,所有需要 Python (uv) 的服务器都能用

    打开 Python (uv) 下载页 ↗

  2. 注册并创建 xbrlkit 的密钥

    打开开发者网站,注册账户并创建 API 密钥,下一步要用。价格和免费方案请看开发者网站。

    打开 xbrlkit 网站 ↗

  3. 点击这个按钮打开 Cursor

    在 Cursor 中打开

    Cursor 会请你确认安装,点击 Install

  4. 填写你的密钥

    在 xbrlkit 的设置中,SEC_GOV_USER_AGENT 还是空的,填入你的密钥并保存

    只把密钥粘贴到应用的输入框里,不要粘贴到聊天中或发给任何人

  5. 在 Cursor 中以 Agent 模式打开 AI 聊天

  6. 试一试

    用 xbrlkit 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 Cursor 说正在使用 xbrlkit,或回答中出现 xbrlkit 的工具名称,就表示连接成功

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Cursor 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

可连接 VS Code,但需要先准备

需要 xbrlkit 的密钥(在开发者网站创建) · 需要先在电脑上安装 Python (uv)(只需一次)

  1. 安装 Python (uv)

    只需一次,所有需要 Python (uv) 的服务器都能用

    打开 Python (uv) 下载页 ↗

  2. 注册并创建 xbrlkit 的密钥

    打开开发者网站,注册账户并创建 API 密钥,下一步要用。价格和免费方案请看开发者网站。

    打开 xbrlkit 网站 ↗

  3. 点击这个按钮打开 VS Code

    在 VS Code 中打开

    VS Code 会请你确认安装,点击 Install

  4. 填写你的密钥

    在 xbrlkit 的设置中,SEC_GOV_USER_AGENT 还是空的,填入你的密钥并保存

    只把密钥粘贴到应用的输入框里,不要粘贴到聊天中或发给任何人

  5. 在 VS Code 中以 Agent 模式打开 AI 聊天

  6. 试一试

    用 xbrlkit 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 VS Code 说正在使用 xbrlkit,或回答中出现 xbrlkit 的工具名称,就表示连接成功

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 VS Code 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

其他支持 MCP 的应用(如 Windsurf、Zed、Gemini CLI)添加方式各不相同,请在应用列表中查看

查看所有支持 MCP 的应用 →

JSON 设置在下方“开发者专用”中

卡住了?问问正在用 xbrlkit 的人💬 讨论 →
开发者专用:终端命令和 JSON 设置

安装在电脑上

Claude Code

claude mcp add --scope user xbrlkit --env SEC_GOV_USER_AGENT=your-value -- uvx xbrlkit serve --transport stdio

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "xbrlkit": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "xbrlkit",
        "serve",
        "--transport",
        "stdio"
      ],
      "env": {
        "SEC_GOV_USER_AGENT": "your-value"
      }
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "xbrlkit": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "xbrlkit",
        "serve",
        "--transport",
        "stdio"
      ],
      "env": {
        "SEC_GOV_USER_AGENT": "your-value"
      }
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "xbrlkit": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "xbrlkit",
        "serve",
        "--transport",
        "stdio"
      ],
      "env": {
        "SEC_GOV_USER_AGENT": "your-value"
      }
    }
  }
}

需要你填写的值

  • SEC_GOV_USER_AGENT env
    Your name and email, sent to EDGAR as the User-Agent when a filing is fetched from sec.gov. Optional: EDGAR works unattributed under the default, and local files, filings.xbrl.org and JSON reports ne…

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。

一览

GitHub 星标i
1 (星标属于其他仓库)
此条目指向他人的仓库,因此星标不计入排名
每周下载量i
407/周
已验证域名
✓ robosystems.ai
连接方式
在你的电脑上运行
最新版本i
0.21.6
分类i
其他
发布到注册中心i
2026年11月10日
代码最后更新i
2026年11月10日
作者
RoboFinSystems
软件包
pypi: xbrlkit
注册状态
活跃

哪些应用可以使用它

依据这个服务器的连接方式和各应用自己的文档,检查于 2026年11月10日。

在你的电脑上运行,适用于

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

全部应用及其优缺点 →

它能做什么

它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月13日

  • ! 注意

    作者与仓库一致

    发布者(robosystems.ai)不是仓库所有者(RoboFinSystems);可能是其他人代为上架的

  • ✓ 通过

    仍在维护

    代码最后更新于3天前

  • ✓ 通过

    有许可证

    使用 MIT

  • – 不适用

    端点有响应

    它在你的电脑上运行,没有互联网端点

  • – 不适用

    使用 OAuth 登录

    在你的电脑上运行,改用本地设置

  • … 尚未检查

    工具描述中没有隐藏指令

    它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表

讨论

提问、分享技巧或报告无法使用。按“有帮助”数量排序。

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与“其他”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 19459 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 19459 个服务器的 92% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 19459 个服务器的 44%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。

常见问题

xbrlkit 安全吗?

它在 3 项适用的基础检查中通过了 2 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码?

注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端?

它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于3天前,最新版本(0.21.6)于3天前进入注册中心。

哪些应用可以使用它?

支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Python (uv)。

有什么可以替代它?

同一分类中有:World Monitor, Claude Flow, Windmill

同类别的其他选择

同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。

如何看卡片:↓ 每周下载量i★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

World Monitor

Real-time global intelligence on conflict, markets, energy, trade, shipping and cyber. 104 tools.

作者:koala73广泛使用★ 9.1万昨天更新

在云端运行✓ 服务方 · worldmonitor.app

Claude Flow

AI orchestration with hive-mind swarms, neural networks, and 87 MCP tools for enterprise dev.

作者:ruvnet广泛使用↓ 1.4万/周★ 8.2万14个月前更新

在你的电脑上运行

Windmill

Run Windmill scripts and flows and manage jobs, schedules, resources and variables.

作者:windmill-labs广泛使用★ 1.9万昨天更新

在云端运行

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

xbrlkit

Work with XBRL filings above Arelle: fetch a filing, parse it once into a neutral typed model, and project that model into whichever portable representation you need — or hand it one of those representations and get the model back.

  EDGAR ───────────┐

filings.xbrl.org ├──▶ Arelle ──▶ XbrlModel ──┬──▶ holon.jsonld (RDF / JSON-LD) XBRL zip / iXBRL ┘ ▲ ├──▶ TAVI (compiled model) │ ├──▶ xBRL-JSON (OIM) │ ├──▶ ClawDog (authored-report JSON-LD) holon, TAVI, ClawDog ──────┘ └──▶ property graph (parquet, .lbdb, icebug-disk)

primary HTML ──▶ xbrlkit.text ──▶ sections (text blocks, Items, tables)

holon, TAVI ──▶ xbrlkit view ──▶ the report, rendered in a browser

any of the above ──▶ xbrlkit serve ──▶ MCP client (18 shaped tools, + Cypher with [lpg])

Three ways in — the SEC, everyone else through filings.xbrl.org, and the filing itself: an XBRL package or archive (.zip), an iXBRL document (.htm), a bare instance (.xml), a filing directory, or an http(s) URL to any of them. Nothing about the middle of this requires EDGAR, or a regulator at all — a report that was never filed with anybody parses like one that was.

Five projections out, and three of those read back, so a report that was never an SEC filing gets the same treatment. Another surface, the filing's text, reads the primary HTML directly and needs neither Arelle nor the network. And xbrlkit view puts a filing on screen.

It is also a local MCP server. The package stands alone — a library and a CLI — but xbrlkit serve holds filings in memory and exposes them to Claude, ChatGPT or any MCP client through eighteen shaped tools, which makes reading a filing a conversation instead of a script: ask for a statement, the concepts behind a phrase, what foots to a subtotal, a segment breakdown, an exhibit, or a regex across the prose. Nothing is indexed and no database sits behind it — every answer is read from the filing in memory, on your machine. With the lpg extra it also writes several filings as one property graph — a company's years, or its peers — and answers read-only Cypher over it. [What you can ask it →](#what-you-can-ask-it)

Arelle stays the parser — nobody should reimplement DTS resolution. What it does not give you is anything ergonomic to *hold*: ModelXbrl is a large mutable object graph tied to a controller you have to close. XbrlModel is the answer to that — stateless, single-filing, lossless, and the waist every projection hangs off.

The one architectural rule: everything goes through XbrlModel. A feature that reaches into Arelle's ModelXbrl directly is bypassing the waist, and that is the change that turns a kit into a junk drawer.

What's in the box

`parse`Arelle in, XbrlModel outthe load, the DTS cache policy, taxonomy packages
`serialize`the five projectionsholon, TAVI (+ its gap report), xBRL-JSON, ClawDog (+ its gap report), the property graph
`deserialize`the importersa holon, a TAVI or a ClawDog report read back into the model, no Arelle
`edgar`the SECdiscovery, download, full-text search, 1994 onward
`filings_org`everyone elseESEF and the national regimes, by LEI
`text`the filing as proseinline text blocks, 10-K/10-Q Items, the XML forms
`serve`the local MCP servereighteen shaped tools over a filing in memory; Cypher over exported graphs with [lpg]

model.py is the waist itself, schema/ declares the property graph's tables, query.py runs SPARQL over a built holon, cypher.py runs read-only Cypher over a built .lbdb or icebug-disk tree, and view.py is the loopback server behind xbrlkit view and the view_filing tool.

Install

pip install xbrlkit

Exposes the xbrlkit CLI (build, fetch, query, view, cache, serve) and the library. Three optional extras: xbrlkit[lpg] for the property graph as a LadybugDB database and for querying it (pyarrow, LadybugDB), xbrlkit[icebug] for the same graph as an experimental icebug-disk tree (pyarrow only) and xbrlkit[mcp] for the MCP server. Install xbrlkit[mcp,lpg] for the server's graph tools.

From a source checkout:

brew install uv just

just install # dependencies, and .env from the template

SEC User-Agent

SEC fair access asks for a User-Agent identifying you with contact info. EDGAR works out of the box under a default that names the project, and the first unattributed fetch says so once — SEC rate limits per IP, so the shared default costs nobody else their budget. Identifying yourself is a courtesy, and one worth extending. just install already created your .env:

# .env

SEC_GOV_USER_AGENT="Your Name your@email.com"

.env is loaded automatically by every command run from a checkout of this repo — the lookup is relative to the installed code, not your working directory, so a uvx or pip install never picks one up. There, use export SEC_GOV_USER_AGENT=…, --user-agent (before the command), or an MCP env block (see Serve to an MCP client). Nothing outside EDGAR needs it — a local file, a JSON report and filings.xbrl.org all load without.

Usage

# Build a holon.jsonld from a specific filing (-> ./output/)

xbrlkit build --cik 320193 --accno 0000320193-23-000106

The other projections: TAVI (plus its .tavi.gaps.json sidecar), xBRL-JSON,

ClawDog, the property graph (lpg: a .lbdb to query, needs the lpg extra; icebug:

an experimental directory any LadybugDB reads in place), or all for every one

of them but the graph

xbrlkit build --cik 320193 --accno 0000320193-23-000106 --format tavi xbrlkit build --cik 320193 --accno 0000320193-23-000106 --format lpg xbrlkit build --cik 320193 --accno 0000320193-23-000106 --format all

Fetch the latest 10-K for a ticker (-> ./output/); --form and --n filter

xbrlkit fetch --ticker NVDA

Query consolidated facts in a built holon (in-memory SPARQL)

xbrlkit query --in output/0000320193-23-000106.holon.jsonld --element us-gaap:Assets

Open a filing as a rendered report in the browser — no account, no download

xbrlkit view NVDA

The filing itself needs no EDGAR and no network — an XBRL .zip, an iXBRL

.htm, a bare instance .xml, a filing directory. serve and view take any

source; build and fetch are the EDGAR path

xbrlkit view ./report.zip xbrlkit serve ./mmm-20241231.htm

From a source checkout, just wraps the same CLI: just build 320193 0000320193-23-000106 and just fetch NVDA.

As a library, a FilingSession resolves a filing the way view and serve do, with no extra installed:

from xbrlkit.deserialize import from_holon_json

from xbrlkit.serialize import to_holon, to_tavi_report from xbrlkit.serve import FilingSession

session = FilingSession() model = session.load("NVDA").model # or "NVDA 10-Q", "cik:accession", "lei:…", a path holon = to_holon(model) # holon.jsonld text tavi, gaps = to_tavi_report(model) # the TAVI model, and what it could not carry model = from_holon_json(holon) # and back again session.close()

A host running its own Arelle goes a level down: xbrlkit.parse.load_model returns the ModelXbrl, and to_xbrl_model(mx, filing) walks it into the same model, given the filing's FilingMeta (CIK and accession).

Serve to an MCP client

Two ways to run it. They differ in which process does the fetching, and so in where your SEC identity goes.

stdio — the client launches the server. The identity belongs in the server's own env block:

{

"mcpServers": { "xbrlkit": { "command": "uvx", "args": [ "--from", "xbrlkit[mcp]@latest", "xbrlkit", "serve", "--transport", "stdio" ], "env": { "SEC_GOV_USER_AGENT": "Your Name you@example.com" } } } }

HTTP — you start the server, the client only points at a URL. An env block in the client config would reach nothing here; set it on the command:

pip install "xbrlkit[mcp]"

SEC_GOV_USER_AGENT="Your Name you@example.com" xbrlkit serve

→ MCP at http://127.0.0.1:8765/mcp

or without installing anything

SEC_GOV_USER_AGENT="Your Name you@example.com" \ uvx --from "xbrlkit[mcp]@latest" xbrlkit serve

with the graph tools: stacked lpg / icebug exports and run_cypher

SEC_GOV_USER_AGENT="Your Name you@example.com" \ uvx --from "xbrlkit[mcp,lpg]@latest" xbrlkit serve

{

"mcpServers": { "xbrlkit": { "type": "http", "url": "http://127.0.0.1:8765/mcp" } } }

or, equivalently:

claude mcp add --transport http xbrlkit http://127.0.0.1:8765/mcp

A .env file is not a channel for either of these. The lookup is relative to the installed code rather than your working directory, so it resolves only inside a checkout of this repo — a uvx or pip install never sees one. Use the environment, the env block, or --user-agent before the command.

Both are optional: EDGAR works unattributed under the default, saying so once. And filings.xbrl.org, local packages and TAVI/holon JSON need no identity at all.

What you can ask it

Load a filing from the chat — a ticker, an EDGAR cik:accession, a lei: for ESEF and the national regimes, a local package, or a holon or TAVI by path or URL. A ticker or cik:accession loads the filing's published holon (or its TAVI model) first when the RoboSystems CDN has one, falling back to EDGAR. That copy is RoboSystems' parse of the filing, not the filing as filed, and the answer's read_from says which one you have; --pure or XBRLKIT_ARTIFACTS_URL="" parses it from EDGAR instead. Exports go to ~/xbrlkit/output unless --out-dir says otherwise. Then:

  • Pull a statement as a table. The income statement, balance sheet, cash flow or equity statement — or any disclosure network — as rows in the filer's own order and labels, values per period column.
  • Find the concept behind a phrase. "Revenue", "operating lease liability" → the qnames *this* filer actually reports, its own extension concepts included, ranked with fact counts and where each appears. You never have to guess a US-GAAP name.
  • Get values by concept and period. Consolidated totals by default — no dimensional qualifier, the most precise of duplicate tags — or broken out by any axis the filing carries: segment, product, debt instrument, acquisition.
  • Check whether a subtotal foots. The calculation children with their weights, the reported total against the sum computed from them, per period, with the difference.
  • Read one disclosure whole. A note's rows with values, the same rows by its own axes, its calculation arcs footed, and its tagged text beside the numbers. The disclosures index finds the right block first, cheaply.
  • Search the prose. Regex over the whole primary document — Items, the notes, the cover, the signatures, tagged or not

只显示了开头部分;其余内容请在仓库中阅读