Finance Toolkit
500+ transparent financial methods calculated from raw statements, not third-party endpoints.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Spectra Finance MCP server: yield discovery, PT/YT, looping, Morpho, 10 chains
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.
Du 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": {
"spectra": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"spectra-mcp-server"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add spectra -- npx -y spectra-mcp-serverIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"spectra": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"spectra-mcp-server"
]
}
}
}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": {
"spectra": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"spectra-mcp-server"
]
}
}
}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.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
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 7. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto Finanzgoblin bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
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 1 von 1 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 – geändert, und die neueste Version (1.0.0) kam vor 9 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
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So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
500+ transparent financial methods calculated from raw statements, not third-party endpoints.
Create and send invoices and quotes, manage clients, and track payments in SolidInvoice.
Korean tax calculation and tax-audit judgment MCP: 96 tools with statutory citations.
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.
Multi-protocol yield intelligence for AI agents — covering Spectra Finance, Pendle, and Morpho via the Model Context Protocol.
55 tools · 3 protocols · 10+ chains · read-only · open emergence architecture · calibration intelligence · on-chain Curve quoting · Pendle logit AMM modeling · ERC-4626 health checks · yield curve term structure · historical eth_getLogs · full Pendle protocol parity (15 tools) · cross-protocol position map · cross-protocol Spectra↔Pendle comparison · veSPECTRA + vePENDLE governance · Pendle historical time-series · Morpho supply-side visibility with supplier cascade modeling · Morpho user positions & historical rates · Merkl campaign APR + expiry integration · entry path awareness · prescriptive observation boundaries · curator risk monitoring · withdrawal stress testing · rollover planning · multi-vault portfolio aggregation · pool expiry monitoring · zero web3 library dependencies
Any AI agent (Claude, GPT, open-source) that supports MCP can query Spectra, Pendle, and Morpho in a unified interface to:
get_dy() for exact output, falling back to math estimateseth_getLogs when API data has aged out — with dynamic RPC URL support for any chainmv_get_protocol_context (PT/YT identity, Router batching, deposit paths, glossary, fees & costs, workflow routing, externalPositions registry)The agent doesn't need to understand PT/YT mechanics -- it just calls spectra_scan_opportunities or pendle_scan_opportunities with its capital size and gets ranked, actionable data. For cross-protocol comparison, mv_scan_curator_opportunities ranks both protocols together. If it needs to understand *why* something works that way, it calls mv_get_protocol_context.
The server is designed so that AI agents can discover novel strategies without being taught specific strategies. Instead of hard-coding strategy identification logic, the system teaches protocol mechanics at three layers — and lets the agent compose building blocks into its own analysis.
Layer 1: Protocol Context (mv_get_protocol_context tool + resources)
→ Teaches the "physics" of the protocol: PT/YT identity, Router batching, minting → Available as a callable tool (on-demand) and as MCP resources → Static knowledge — what CAN happen, not what IS happening
Layer 2: Tool Descriptions (every tool's description string) → Teaches domain-specific mechanics relevant to that tool's data → Cross-reference nudges: "use spectra_get_portfolio to check actual holdings" → Uses "could be" language, not "is" — preserves ambiguity where it exists → Calls out hidden mechanics that could mislead (e.g., AMM_ADD_LIQUIDITY can mint YT)
Layer 3: Structured Output Hints (computed at runtime in tool output) → Position Shape analysis in portfolio: balance ratios (e.g., "YT/PT 4:1") → Portfolio Signals: concentration, maturity alerts, strategy shape across positions → Volume Signals: volume/liquidity ratio, buy/sell skew, trend detection → Morpho Market Hints: capacity warnings, utilization alerts, spread analysis, reward incentives → Morpho Supply-Side Analysis: supplier identification (vault/EOA/looper), concentration metrics, supply gap warnings — surfaces where lending liquidity comes from and whether it's sufficient → Competing Interpretation Branches (A/B/C) in activity analysis per-address: multiple explanations for the same observable pattern, presented with equal weight. The agent must bring external evidence to collapse branches — the tension IS the info. → Statistical confidence boundaries: small-N cycle repetitions (≤5) flagged as insufficient for extrapolation, preventing false pattern-matching → Flow Accounting with competing hypotheses: YT-only, PT-only, fully exited positions each get multiple explanations that predict different future behavior → Address isolation mode: cycle detection, flow accounting, contract/EOA detection, pool impact warnings, gas estimates, pool context → Capital-aware warnings: short maturity, low liquidity, negative effective APY → Yield Dimensions in scan output: fixed, variable, LP, looping side-by-side → Strategy Tension: competing PT looping vs YT accumulation on same pool → On-chain quote source indicators: "(on-chain Curve get_dy)" vs "(estimated)" → Yield composition: IBT APR breakdown (organic base vs external incentives) in scans and quotes → Incentive sustainability: flags when >50% of IBT APR or LP APY comes from incentives, shows "organic only" APY so agents can assess yield durability without incentive assumptions → Pool reserves: IBT/PT amounts with ratio for AMM imbalance analysis → Merkl campaign APR: external incentive programs (e.g., KAT rewards) shown per-pool/market with double-counting avoidance (skips campaigns whose reward tokens are already displayed) → Merkl campaign eligibility: action type (POOL/HOLD) always shown, with explicit "[LP only — not for YT/PT holders]" flag on POOL campaigns to prevent misattribution → Protocol YT fees: Spectra 3% and Pendle 5% shown in every pool/market detail output so agents apply them to yield calculations without needing external lookups → Points multipliers: external programs (Drops, InfiniFi, Firelight) with amounts → "Could be" / "at current rates" language: preserves ambiguity in ranked output → Makes key signals SALIENT without prescribing interpretation
Layer 4: Observation Coverage (quantifies blind spots in tool output) → Value coverage: what % of an address's position is explained by observable activity. Low coverage means most behavior is invisible (direct mints, transfers, cross-chain). → Temporal coverage: active days vs dark periods with no observable events. Longest gap duration surfaced so the agent can reason about invisible activity. → Data source coverage: which of 5 available sources were consulted vs not. Explicitly lists what is invisible to the current analysis. → Activity diversity: single-type activity flagged as highest-ambiguity pattern. → Boundary marker: "Position sizing should assume this analysis is incomplete, not comprehensive." — a structural admission of domain-of-validity limits. → Coverage metrics bound ALL interpretations above them. High-confidence strategy assessment + low observation coverage = false confidence. The coverage section forces the agent to size its conviction to what it actually observed.
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo