Finance Toolkit
500+ transparent financial methods calculated from raw statements, not third-party endpoints.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Tested, cited economics and finance models and data, with a provenance manifest per result.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"pyeconomics": {
"command": "uvx",
"args": [
"pyeconomics",
"mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add pyeconomics -- uvx pyeconomics mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"pyeconomics": {
"command": "uvx",
"args": [
"pyeconomics",
"mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"pyeconomics": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"pyeconomics",
"mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub pyeconomics-dev 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 (1.0.0b1) เข้า registry 10 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Finance Toolkit, SolidInvoice, Korea Tax Calculator
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
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.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Status: 1.0.0b1 is a beta pre-release on PyPI. Install explicitly with
pip install --pre pyeconomics==1.0.0b1(Python 3.12 or later).
Plain
pip install pyeconomicsstill installs 0.2.6, the stable release.
Pre-releases carry no stability promise until 1.0.0.
pyeconomics provides 50 tested, cited economics and finance model families across 13 domains: foundations, fixed income, derivatives, international, equity, corporate, accounting, portfolio, performance, risk, econometrics, macroeconomics and asset pricing. The data platform adds 31 providers, 171 catalog concepts and live bindings with real-time vintages. Every model is served identically through the Python API, the pyeconomics command line, the REST API (pyeconomics serve), the MCP server (pyeconomics mcp) and tabular or reproducibility-bundle exports. Typed inputs declare units and bounds; every result carries a reproducible provenance manifest. Rates and percentages are decimals: 0.05 means 5%.
Use the 1.0 documentation preview for formulas, assumptions and examples, and the beta release notes for the shipped surfaces and known limitations. See the CLI guide, REST API guide, MCP server guide, exports guide, AI narrative guide, data guide and keys guide to get started. Install optional econometrics, plotting, REST API and MCP support with pip install --pre "pyeconomics[econometrics,plot,server,mcp]==1.0.0b1", or run the MCP server directly with uvx --from "pyeconomics[mcp]==1.0.0b1" pyeconomics mcp.
This beta replaces the 0.2.x API and adds the command line, exports and reproducibility bundles, REST API, MCP server and optional AI narrative on top of the model engine and data platform. The web app arrives in Phase 5; the project roadmap and architecture decisions record that plan. Keep legacy workloads in a separate environment.
0.2.6 is the current stable release of the 0.2.x line: four monetary-policy rules over FRED data.
legacy/0.2.x branch, and its documentation at https://pyeconomics.readthedocs.io/.pyeconomics<1 keep working.This project is not davidrpugh/pyeconomics (computational-economics course code from 2013–14) or pyecon.org (a site teaching Python for economics). The three share only the name.
From 1.0, pyeconomics is licensed under the Apache License 2.0; see also NOTICE. Releases up to and including 0.2.x remain MIT-licensed.
As is; not investment advice. pyeconomics is for educational and informational use only, and is not registered with any regulator.
CFA® and Chartered Financial Analyst® are trademarks owned by CFA Institute. pyeconomics is not affiliated with, endorsed by, or a Prep Provider of CFA Institute.