Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Point-in-time, survivorship-free SEC EDGAR fundamentals + smart-money signals for AI agents.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:
https://mcp.valuein.biz/mcpพิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http sec-edgar https://mcp.valuein.biz/mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"sec-edgar": {
"url": "https://mcp.valuein.biz/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"sec-edgar": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.valuein.biz/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:
https://mcp.valuein.biz/mcpชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub valuein ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตอบกลับใน 1218 ms (HTTP 200)
ไม่ต้องล็อกอิน
ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 2 จาก 2 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (3.16.8) เข้า registry วันนี้
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, FactLot
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.
Cited CRE facts and deterministic calculators for agents: rent, CAM, debt sizing, IRR, parcel IDs.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Point-in-time, survivorship-free SEC fundamentals — built for AI agents, safe enough for institutions that fear AI. Every number is born in a filing and carries a
fact_id; the model never mints a digit. Streamed as Parquet, queried with DuckDB or natural language, reproducible run to run.
This repository is the public home and discovery hub for the Valuein data platform. It hosts the documentation, examples, notebooks, and the MCP registry manifest used by AI agents to find us. Source code for the SDK, MCP server, and data pipeline lives in dedicated repositories — this is the front door.
pip install "valuein-sdk>=7.1.0" # data for code
| You want to… | Go to |
|---|---|
| Try the SDK in 30 seconds without a token | Quickstart |
| See every channel we ship through | Distribution channels |
| Check pricing and what each plan unlocks | Plans & access |
| See why AI agents are first-class citizens here | Built for AI agents |
| Connect an AI agent (Claude, Copilot, ChatGPT, Cursor…) | MCP for AI agents |
| Set up the Workspace by role (analyst, PM, quant, creator) | docs/WORKSPACE_GUIDE.md |
| Read the data model | Data model |
| Find a quick recipe by role | Recipes by role |
| Run end-to-end Python examples | examples/python/ |
| Run interactive notebooks (Colab) | examples/notebooks/ |
| Read the methodology / SLA / compliance | Documentation |
| Report a data error or request a feature | Support & community |
| Contribute an example or notebook | CONTRIBUTING.md |
Survivorship-bias-free, point-in-time US fundamentals sourced directly from SEC EDGAR.
'Other' rather than droppedfiling_date and millisecond-precision accepted_atCounts move with every snapshot, so this page does not copy them; read them live. client.manifest() returns the snapshot id, last_updated and your plan's tables; curl -s https://data.valuein.biz/v1/sample/manifest.json | jq .schema_version prints the live schema version; https://data.valuein.biz/v1/plans gives each plan's universe size and history window; docs/data_catalog.md lists the canonical concepts and ratios.
| Property | What it means for you |
|---|---|
| 🕒 Point-in-time | filing_date <= trade_date removes look-ahead bias. accepted_at gives intraday resolution for same-day signals. |
| ⚖️ Survivorship-bias free | Delisted, bankrupt, and acquired companies remain in every snapshot — your backtest sees the universe the market saw. |
| 📊 Standardized concepts | Both the raw XBRL tag (fact.concept) and the canonical name (fact.standard_concept) are on every row. No hidden mapping table. |
| 🔍 CPA-verified catalog | Every standard_concept carries a review_confidence — 1.0 once an accountant has signed off on its name, statement and rule (then it's locked; the pipeline only ever adds new concepts, never mutates a verified one), 0.7 while provisional. Filter review_confidence >= 1.0 for the labels analysts, quants and AI models can agree on and train against. |
| 🚀 DuckDB-native | Millisecond analytics over remote Parquet via httpfs. Zero database provisioning. |
| 🔁 Append-only restatements | A 10-K/A adds a new row — the original stays. Reconstruct the as-reported view of any historical date. |
| 🧾 Measured, published accuracy | Mathematical consistency checked against published, cited accounting identities — CI-gated, and re-derivable yourself with one DuckDB command. The current measured figure lives in docs/accuracy/baseline.json. |
| 🔐 One token, every channel | The same Bearer token authenticates the SDK, MCP server, and bulk-data API. |
Valuein is MCP-first and agent-agnostic: the same typed tool surface works in Claude, Copilot, ChatGPT, Perplexity, Gemini, Grok, Cursor, or your own LangGraph / CrewAI agent. The design goal is simple — the model never mints a number. Numbers are born in tools, carried as provenance-tagged facts, and the model is only allowed to arrange words around figures it was handed.
| Guarantee | How it's enforced |
|---|---|
| Fact-level lineage | Every figure a tool returns carries a fact_id and its source filing; verify_fact_lineage round-trips any fact_id back to the exact SEC filing URL in one call. |
| Zero look-ahead | Every time-series tool accepts as_of_date and reconstructs the information set as of that date — the same PIT discipline the Parquet layer enforces for backtests. |
| Reproducible runs | Deterministic, idempotent tools: same inputs, same output. No rolling windows, no hidden "latest". Agents can cache, retry, and replay; you can reproduce a run later. |
| Agent-agnostic state | Theses, claims, watchlists, signals, and reports persist server-side across sessions *and across clients* — save a thesis from Claude today, list it from Cursor tomorrow. |
| Human-on-the-loop (HOTL) | Mutating and outward-facing tool actions go through a staged-action approval ledger: the agent proposes, a human approves, and the decision lands in an immutable audit entry. Read-only tools never stage. |
| Governed managed runs | Server-side managed agent runs execute at temperature 0 with a model allow-list and destructive-tool stripping — reproducible research, not improvisation. |
| Graded track records | Saved theses and claims are scored against subsequent fundamentals and prices; publishing builds a public, verifiable track record — your agent keeps score. |
The full tool reference is in docs/MCP_TOOLS.md; agent-facing runtime instructions are in AGENTS.md.
The same dataset, delivered four ways so it lands where you already work.
| Channel | Audience | Endpoint / install |
|---|---|---|
| Python SDK | Quants, engineers, data scientists | pip install valuein-sdk · PyPI |
| MCP server | AI agents (Claude, Copilot, ChatGPT, Cursor, custom) | https://mcp.valuein.biz/mcp · server.json |
| Web dashboard | Retail, executives, non-technical users | valuein.biz |
| Bulk data API | B2B partners, fintech platforms | https://data.valuein.biz · contact us |
A single Stripe-issued token unlocks every channel at your tier — no per-channel billing.
Pricing and feature scope are mirrored from valuein.biz/pricing — the website is the source of truth and our checkout flow routes to the correct Stripe product.
| Plan | Universe | History | Get it |
|---|---|---|---|
| Sample | Every S&P 500 member since 1996, former members included | 5 calendar years + YTD | Free, no signup: pip install "valuein-sdk>=7.1.0" |
| Benchmark | Every S&P 500 member since 1996, former members included | Full history | Free, register |
| Pro | Full active + delisted universe incl. foreign issuers (20-F, 40-F), fundamentals dataset | Rolling point-in-time window | Subscribe |
| Institutional | Same universe + smart-money dataset (insider transactions on Forms 3/4/5/144 + institutional ownership on Forms 13F/13D/13G) | Full history back to 1993 | Subscribe |
| Enterprise | Organisations and teams, by Enterprise Agreement: the whole dataset, multi-seat · display in your own products and client deliverables, with attribution, where the Order Form says so · dedicated infrastructure · negotiated scope | Custom | sales@valuein.biz |
Redistribution, resale and white-label are not part of any plan, Enterprise included: data vendors and platforms sign a separate Redistribution Licence (sales@valuein.biz).
Prices, universe sizes, history windows and rate limits are served live; read them instead of a copy:
curl -s https://data.valuein.biz/v1/plans \
| jq '.plans[] | {displayName, priceUsd, universeSize, earliestYear, perMinute, perHour}'
Each tier removes a *different* buyer objection — Pro removes the universe + history limits on the fundamentals dataset; Institutional adds the smart-money dataset (insider transactions + institutional ownership), unlimited history back to 1993, filing-event webhooks, and a single-seat internal-use licence (no redistribution); Enterprise is for organisations and teams: an Enterprise Agreement for multi-seat use and, where the Order Form says so, display in your own products and client deliverables with attribution, plus dedicated infrastructure, service levels and bespoke contracts. Redistribution, resale and white-label need a separate Redistribution Licence, which no plan includes.
Subscribe for the data. Pay only for the AI you use.
Autonomous AI agents that hit a rate or tier limit can pay per reque
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo