Finance Toolkit
500+ transparent financial methods calculated from raw statements, not third-party endpoints.
作者提供的说明(英文原文)
MCP server that sanitizes bad broker data and compresses options chains 95% for AI trading agents.
这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。
我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。
选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。
你需要
你用的是哪个应用?
在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。
打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config,把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"thinchain": {
"command": "uvx",
"args": [
"thinchain"
]
}
}
}在终端中运行这条命令
claude mcp add thinchain -- uvx thinchain粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"thinchain": {
"command": "uvx",
"args": [
"thinchain"
]
}
}
}浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。
粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json
{
"servers": {
"thinchain": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"thinchain"
]
}
}
}浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。
这个服务器在你的电脑上运行,而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。
你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。
这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。
它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。
我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月7日
注册名称已通过 GitHub 账户 SnipMCP 验证,该账户拥有此仓库
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
它在你的电脑上运行,没有互联网端点
在你的电脑上运行,改用本地设置
它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表
与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。
它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。
注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。
它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。
GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(0.1.1)于6个月前进入注册中心。
支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Python (uv)。
同一分类中有:Finance Toolkit, SolidInvoice, Korea Tax Calculator
同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。
如何看卡片:★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间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.
按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。
The catalytic converter between raw broker data and your AI trading agent.
Battle-tested. Sanitization logic extracted from a production options trading app. Handles every bad tick Tradier has thrown at us in production.
The open-source server runs locally with your own API keys. For hosted infrastructure with multi-broker failover, SLA guarantees, and webhook alerts — join the managed cloud waitlist.
Tradier's MCP dumps 500-row JSON chains. One bad print can corrupt an agent's reasoning. ThinChain sanitizes, compresses, and circuit-breaks that data before it reaches your model.
git clone https://github.com/snipmcp/thinchain.git
cd thinchain pip install -e ".[dev]" cp .env.example .env
Or with Docker:
docker-compose up --build
TRADIER_API_KEY=your_key_here
TRADIER_BASE_URL=https://api.tradier.com/v1 POLYGON_API_KEY=your_key_here POLYGON_BASE_URL=https://api.polygon.io DEFAULT_BROKER=tradier CACHE_TTL_SECONDS=30 LOG_LEVEL=INFO
Three example prompts to send to Claude (or any MCP-compatible agent):
Use get_compressed_chain to get an iron condor setup on SPY expiring 2026-06-19Check if SPY options data is trustworthy before I place my tradeGet me the ATM straddle strikes for AAPL expiring 2026-06-19# Tab 1 — start the MCP server
python -m thinchain.server
# Tab 2 — call a tool from a Python shell or your MCP client
Three layers between raw broker output and your model:
Broker API → [Sanitize] → [Compress] → [Circuit Break] → MCP Tool → AI Agent
hygiene strategy anomaly gate rules slicing + cache
clean / noisy / degraded / circuit_breaker_active). When >65% of rows are anomalous, refuses to serve stale data and falls back to last known-good cache.RAW TRADIER PAYLOAD THINCHAIN OUTPUT
───────────────────────────────────────────── Rows: 482 Rows: 25 Est tokens: 38,560 Est tokens: 2,000 Token savings: 95% Anomalous rows removed: 217 Data quality: noisy → still safely served
ThinChain compresses 482 rows / 38,560 tokens down to 25 rows / 2,000 tokens — and flags 217 anomalous strikes (illiquid, ghost quotes, wide spreads) that would have polluted the agent's context.
PRs welcome. Run pytest before submitting.