QuantContext

Name: QuantContext
Author: zomma-dev

作者：zomma-devバージョン 0.1.2i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.zomma-dev/quantcontext

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Deterministic stock screening, backtesting, and factor analysis for AI trading agents

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況i未計測★ –

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

接続方法: パソコンで動く
トランスポート: stdio
カテゴリ: 会計・財務・税務

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

基本チェック：1項目中1項目に合格
あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限（ファイル、ネットワーク、アプリ）で動きます。
レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

PyPIPythonのuvのインストール（uvxコマンドに必要）

どのアプリを使っていますか？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "quantcontext": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "quantcontext-mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add quantcontext -- uvx quantcontext-mcp

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "quantcontext": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "quantcontext-mcp"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "quantcontext": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "quantcontext-mcp"
      ]
    }
  }
}

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック

✓ 合格
作者とリポジトリが一致
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント zomma-dev で確認済みです
… 未チェック
今もメンテナンスされている
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
… 未チェック
ライセンスがある
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
– 対象外
エンドポイントが応答する
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
– 対象外
OAuthでサインイン
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
… 未チェック
ツールの説明に隠れた指示がない
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

会計・財務・税務のほかのサーバーとの比較i

このカテゴリのほかの1722件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの1722件のうち2%より最近レジストリに公開
基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの1722件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

QuantContextは安全ですか？

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか？

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか？

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません（サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます）。

今もメンテナンスされていますか？

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン（0.1.2）がレジストリに届いたのは8 か月前です。

どのアプリで使えますか？

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。

代わりに使えるものは？

同じカテゴリには：Finance Toolkit, SolidInvoice, Korea Tax Calculator

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方：★ GitHubスターi3つの柱：レビュー · チェック · 利用状況i更新＝最新バージョンをレジストリに公開した日i

Finance Toolkit

作者：JerBouma

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

パソコンでもクラウドでも★ 5,496MIT昨日更新

インストール

SolidInvoice

作者：SolidInvoice

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

クラウドで動く★ 981MIT7 日前更新

インストール

Korea Tax Calculator

作者：UpstageAI

Korean tax calculation and tax-audit judgment MCP: 96 tools with statutory citations.

パソコンで動く★ 97MIT今日更新

インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

QuantContext

QuantContext is an MCP server that turns plain-English strategy descriptions into executable quant research: screen stocks by any criteria, backtest over historical data, and run factor analysis to see where the returns come from. Every number is computed from real market data, not generated by an LLM. Results are fully reproducible.

Works with Claude, Codex, OpenCode, or any other MCP-compatible coding agent.

Install

pip install quantcontext-mcp

Claude Code:

claude mcp add quantcontext -- quantcontext

Claude Desktop (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):

"mcpServers": { "quantcontext": { "command": "quantcontext" } } }

No API keys. No configuration.

Tools

Three tools that compose into a full research workflow:

screen_stocks -> backtest_strategy -> factor_analysis

Tool	What it does
`screen_stocks`	Filter S&P 500, Nasdaq 100, or Russell 2000 by fundamentals, momentum, quality, technical signals, or a multi-factor blend. Returns ranked candidates.
`backtest_strategy`	Test a strategy over history with a rebalance-loop engine. Returns CAGR, Sharpe, max drawdown, equity curve, and trade log.
`factor_analysis`	Decompose strategy returns into Fama-French factors (market, size, value, momentum). Returns alpha with t-statistic, factor loadings, and R-squared.

Sample Prompts

Stock screening:

Screen S&P 500 for value stocks: PE under 15, ROE above 12%

Find the top 20% momentum stocks in the Nasdaq 100 over the last 200 days

Rank S&P 500 stocks by a blend of value, momentum, and quality, equal weight each factor

Find S&P 500 stocks with RSI under 40 and price above the 200-day moving average

Backtesting:

Backtest a top-20% momentum strategy on Nasdaq 100, monthly rebalance, last 2 years

How would a value screen (PE under 15, ROE above 12%) have performed on S&P 500 over the last 3 years?

Test a momentum strategy with a 15% stop loss and 20% max portfolio drawdown circuit breaker

Full research workflow:

Screen S&P 500 for cheap, high-quality stocks. Backtest monthly over 3 years,

then run factor analysis. Is the return real alpha or just factor exposure?

Screen Types

Screen	Description	Key parameters
`fundamental_screen`	Filter by PE, ROE, leverage, revenue growth	`pe_lt`, `roe_gt`, `debt_equity_lt`, `revenue_growth_gt`
`quality_screen`	Profitability and balance sheet health	`roe_gt`, `debt_equity_lt`, `profit_margin_gt`
`momentum_screen`	Rank by N-day price momentum	`lookback_days`, `top_pct`
`value_screen`	Cheapest stocks by valuation	`pe_lt`, `top_n`
`factor_model`	Multi-factor composite score	`weights` (value/momentum/quality/volatility), `top_n`
`technical_signal`	RSI and SMA crossover signals	`rsi_period`, `sma_short`, `sma_long`
`mean_reversion`	Stocks below z-score threshold	`lookback_days`, `z_threshold`

Use from Python

The tools are also importable directly — no agent required. Useful if you have an existing script and want to plug in backtesting or factor analysis.

from quantcontext.server import screen_stocks, backtest_strategy, factor_analysis

import asyncio, json

Screen

result = json.loads(asyncio.run(screen_stocks( universe="sp500", screen_type="fundamental_screen", config={"pe_lt": 15, "roe_gt": 12}, )))

Backtest

bt = json.loads(asyncio.run(backtest_strategy( stages=[{"order": 1, "type": "screen", "skill": "fundamental_screen", "config": {"pe_lt": 15, "roe_gt": 12}}], universe="sp500", rebalance="monthly", start_date="2022-01-01", ))) print(bt["metrics"])

Factor analysis — pipe the equity curve straight in

fa = json.loads(asyncio.run(factor_analysis( equity_curve=bt["full_equity_curve"] ))) print(fa["alpha_annualized"], fa["alpha_tstat"])

Strategies are expressed using the built-in screen types from the table above. All functions are async and return JSON strings.

Data

All public data, no API keys required.

Data	Source	Cache
Daily OHLCV prices	Yahoo Finance (`yfinance`)	`~/.cache/quantcontext/prices.parquet`
Fundamentals (PE, ROE, margins, etc.)	Yahoo Finance	`~/.cache/quantcontext/financials/`, 24h TTL
Fama-French factors (Mkt-RF, SMB, HML, Mom)	Kenneth French Data Library	`~/.cache/quantcontext/ff_factors.parquet`
Universe lists (S&P 500, Nasdaq 100)	Wikipedia	`~/.cache/quantcontext/sp500_tickers.json`

The first tool call downloads and caches data (10-30 seconds). All subsequent calls use the local cache: screening under 1s, backtesting 3-8s.

To skip the cold start, run once after install:

quantcontext-warmup --url https://quantcontext.ai/api/data

License

MIT

QuantContext

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

会計・財務・税務のほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

Finance Toolkit

SolidInvoice

Korea Tax Calculator

作者のREADME

QuantContext

Install

Tools

Sample Prompts

Screen Types

Use from Python

Screen

Backtest

Factor analysis — pipe the equity curve straight in

Data

Links

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