Finance Toolkit
500+ transparent financial methods calculated from raw statements, not third-party endpoints.
作者による説明(英語の原文)
Deterministic stock screening, backtesting, and factor analysis for AI trading agents
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。
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。
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。
必要なもの
どのアプリを使っていますか?
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。
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"
]
}
}
}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。
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。
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。
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7日にチェック
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
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
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
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
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
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。
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。
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。
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)。
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。
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。
同じカテゴリには:Finance Toolkit, SolidInvoice, Korea Tax Calculator
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
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.
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 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.
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.
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. |
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 | 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 |
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
result = json.loads(asyncio.run(screen_stocks( universe="sp500", screen_type="fundamental_screen", config={"pe_lt": 15, "roe_gt": 12}, )))
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"])
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.
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
MIT