Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

EDGAR (SEC filings)

von mcpwrightVersion 0.1.3i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.mcpwright/edgar-mcp

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

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

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Sonstiges

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Das trägst du selbst ein: EDGAR_MCP_USER_AGENT

Du brauchst

  • PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

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-edgar

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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 VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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.

Werte, die du selbst einträgst

  • 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.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto mcpwright bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32489 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 29 % der anderen 32489 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32489 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist EDGAR (SEC filings) sicher?

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.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

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).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.3) kam vor 3 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Whisper

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert gestern
Installieren

Whisper

von whisper-sec

One routable IPv6 per AI agent, verifiable from the DNS root. Keyless tools need no signup.

Computer oder CloudAktualisiert heute
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

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.

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

PopNx fragen