Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
SEC filings in your agent: issuers, Reg CF/D/A raises, XBRL financials, insider trades.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
EDGAR_MCP_USER_AGENTต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"edgar": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcpwright-edgar"
],
"env": {
"EDGAR_MCP_USER_AGENT": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add edgar --env EDGAR_MCP_USER_AGENT='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx mcpwright-edgarเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"edgar": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcpwright-edgar"
],
"env": {
"EDGAR_MCP_USER_AGENT": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"edgar": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mcpwright-edgar"
],
"env": {
"EDGAR_MCP_USER_AGENT": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
EDGAR_MCP_USER_AGENT envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub mcpwright ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.3) เข้า registry 3 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Fomu MCP
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Kenya government form guides: checklists, draft letters, eCitizen, Huduma, timelines. Sample data.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
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-edgarand in the
official MCP Registry. See the roadmap for what's next.
| Tool | What 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. |
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 mcp add edgar -- uvx mcpwright-edgar
Add to claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "edgar": { "command": "uvx", "args": ["mcpwright-edgar"] } } }
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)
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-edgarruns 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-Agentwith contact info and rate-limits
to ~10 req/s. Set your own via the
EDGAR_MCP_USER_AGENTenv 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=0to disable.
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
get_recent_offerings(form=C|D) — recent Reg CF / Reg D raisesget_filing(accession_or_url) — open a filing and list its documentsget_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 & tradesget_recent_offerings (industry isn't filterable — EDGAR omits SIC on these listings; screen via get_form_d_details.industry_group)get_recent_offerings (Form 1-A statements + 253G2 offering circulars)get_company_facts(cik) — XBRL headline financialsget_filing_text — return a document's text for summarizationmcpwright-edgar) + the official MCP Registry (io.github.mcpwright/edgar-mcp)get_form_a_details — parse Reg A (Form 1-A) offering dataedgar-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/
Contributions welcome — and if you build something with it, I'd love to hear about it.
Part of mcpwright · built by Devender Gollapally