marras0914/agent-toolbelt

marras0914/agent-toolbelt

от marras0914
Agent Toolbelt — MCP сервер с 27 инструментами для AI-агентов: синтезированный анализ акций (тезисы, оценка, инсайдеры) на живых данных и 20 утилит для текста, схем, URL. Полезен для финансового ан...

Agent Toolbelt

Stock research tools for AI agents. Live financial data + Claude-synthesized analysis, served as 7 focused tools — not raw OHLCV. Plus 20 utility tools for the rest of an agent's work.

Production API: https://www.agenttoolbelt.live


Quickstart

# Get a free API key (1,000 calls/month, no credit card)
curl -X POST 'https://www.agenttoolbelt.live/api/clients/register' \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"email": "you@example.com"}'

# Generate a Motley Fool-style investment thesis for any ticker
curl -X POST https://www.agenttoolbelt.live/api/tools/stock-thesis \
  -H "Authorization: Bearer atb_YOUR_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"ticker": "NVDA", "timeHorizon": "3-5 years"}'

Returns: bullish/neutral/bearish verdict, thesis paragraphs, key strengths, key risks, valuation read, insider read, analyst consensus read, and what to watch in the next earnings report.

audit_dependencies

Audit npm and PyPI packages for known CVEs using the OSV database (GitHub Dependabot's source). Pass packages directly or paste package.json / requirements.txt content.

Dependency Auditor

Audit npm and PyPI packages for known CVEs using the OSV database (GitHub Dependabot's source). Pass packages directly or paste package.json / requirements.txt content.

Параметры

  • packagesobject[]

    Packages to audit

  • manifeststring

    Raw package.json or requirements.txt

  • manifestTypeenum
    package.jsonrequirements.txtauto
  • includeDevDependenciesboolean
  • minSeverityenum
    LOWMODERATEHIGHCRITICAL
bear_vs_bull

Сформируйте структурированный аргумент «быков» против «медведей» для любой акции. Подкрепите обе стороны конкретными данными, затем выдайте итоговый вердикт и ключевой вопрос, который инвесторам нужно решить перед покупкой.

Bear vs Bull

Сформируйте структурированный аргумент «быков» против «медведей» для любой акции. Подкрепите обе стороны конкретными данными, затем выдайте итоговый вердикт и ключевой вопрос, который инвесторам нужно решить перед покупкой.

Параметры

  • tickerstringобязательный

    Stock ticker symbol (e.g. NVDA, AAPL, MSFT)

build_cron

Преобразует описания расписаний на естественном языке в cron-выражения. Примеры: 'каждый будний день в 9 утра', 'первый понедельник каждого месяца в полдень', 'каждые 5 минут'. Возвращает выражение, понятное человеку подтверждение и следующие 5 дат запуска.

Cron Expression Builder

Преобразует описания расписаний на естественном языке в cron-выражения. Примеры: 'каждый будний день в 9 утра', 'первый понедельник каждого месяца в полдень', 'каждые 5 минут'. Возвращает выражение, понятное человеку подтверждение и следующие 5 дат запуска.

Параметры

  • descriptionstringобязательный

    Natural language schedule description

  • timezonestring

    Timezone for context

build_regex

Создавайте и тестируйте регулярные выражения на основе описаний на естественном языке. Поддерживает email, URL, телефоны, даты, IP-адреса, цвета, UUID и ещё более 15 шаблонов. Возвращает само выражение, фрагменты кода на JS/Python/TS и опционально результаты тестирования.

Regex Builder & Tester

Создавайте и тестируйте регулярные выражения на основе описаний на естественном языке. Поддерживает email, URL, телефоны, даты, IP-адреса, цвета, UUID и ещё более 15 шаблонов. Возвращает само выражение, фрагменты кода на JS/Python/TS и опционально результаты тестирования.

Параметры

  • descriptionstringобязательный

    What to match (e.g., 'email addresses', 'hex color codes', 'semantic versions')

  • testStringsstring[]

    Optional strings to test the regex against

  • flagsstring

    Regex flags (default: 'g')

compare_documents

Сравнивает две версии документа и создаёт семантический diff с добавлениями, удалениями и изменениями. Работает с контрактами, README, политиками, эссе или любым текстом. Работает на Claude.

Document Comparator

Сравнивает две версии документа и создаёт семантический diff с добавлениями, удалениями и изменениями. Работает с контрактами, README, политиками, эссе или любым текстом. Работает на Claude.

Параметры

  • originalstringобязательный

    The original version of the document

  • revisedstringобязательный

    The revised version of the document

  • modeenum

    Output format

    summarydetailedstructured
  • contextstring

    Document type for more relevant analysis

compare_stocks

Прямое сравнение 2-3 акций для долгосрочного инвестора. Получает актуальные метрики оценки, качества и роста для каждого тикера, затем формирует вердикт о победителе, сильные стороны и риски по каждому тикеру, а также рекомендации, какому типу инвестора подходит каждый (рост, стоимость, качество). Полезно для выбора между конкурентами.

Compare Stocks

Прямое сравнение 2-3 акций для долгосрочного инвестора. Получает актуальные метрики оценки, качества и роста для каждого тикера, затем формирует вердикт о победителе, сильные стороны и риски по каждому тикеру, а также рекомендации, какому типу инвестора подходит каждый (рост, стоимость, качество). Полезно для выбора между конкурентами.

Параметры

  • tickersstring[]обязательный

    2-3 stock ticker symbols to compare (e.g. ['NVDA','AMD'])

convert_markdown

Преобразует HTML в чистый Markdown или Markdown в HTML. Используй HTML→Markdown, когда получил веб-страницу и нужно сделать текст читаемым для LLM — убирает теги, сохраняет заголовки, списки, блоки кода, ссылки и таблицы. Используй Markdown→HTML, когда рендеришь контент в веб-контексте.

Markdown Converter

Преобразует HTML в чистый Markdown или Markdown в HTML. Используй HTML→Markdown, когда получил веб-страницу и нужно сделать текст читаемым для LLM — убирает теги, сохраняет заголовки, списки, блоки кода, ссылки и таблицы. Используй Markdown→HTML, когда рендеришь контент в веб-контексте.

Параметры

  • contentstringобязательный

    The content to convert

  • fromenumобязательный

    Input format

    htmlmarkdown
  • toenumобязательный

    Output format

    htmlmarkdown
count_tokens

Подсчитывает токены для любого текста в разных LLM-моделях и даёт оценку стоимости для каждой модели. Используйте перед отправкой текста в LLM, чтобы проверить использование контекстного окна или сравнить стоимость разных моделей. Поддерживает GPT-4o, GPT-4, GPT-3.5-turbo, Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Opus и ещё более 10 моделей.

Token Counter

Подсчитывает токены для любого текста в разных LLM-моделях и даёт оценку стоимости для каждой модели. Используйте перед отправкой текста в LLM, чтобы проверить использование контекстного окна или сравнить стоимость разных моделей. Поддерживает GPT-4o, GPT-4, GPT-3.5-turbo, Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Opus и ещё более 10 моделей.

Параметры

  • textstringобязательный

    The text to count tokens for

  • modelsstring[]

    Models to count tokens for

create_watchlist

Сохраните именной список отслеживания тикеров акций. На тарифе Pro+ сохранённые списки проверяются ежедневно и выводят оповещения (новые покупки инсайдеров, предстоящие отчёты о прибылях, крупные движения цен). Используйте, когда пользователь хочет отслеживать набор акций в динамике.

Create Watchlist

Сохраните именной список отслеживания тикеров акций. На тарифе Pro+ сохранённые списки проверяются ежедневно и выводят оповещения (новые покупки инсайдеров, предстоящие отчёты о прибылях, крупные движения цен). Используйте, когда пользователь хочет отслеживать набор акций в динамике.

Параметры

  • namestringобязательный

    A name for the watchlist (e.g. 'AI semis')

  • tickersstring[]обязательный

    US tickers to track (e.g. ['NVDA','AMD','AVGO'])

csv_to_json

Преобразует CSV-данные в типизированный JSON. Автоматически определяет разделители, использует первую строку как заголовки и преобразует значения в соответствующие типы (numbers, booleans, nulls). Использовать при обработке экспорта из таблиц или любых данных в формате CSV.

CSV to JSON

Преобразует CSV-данные в типизированный JSON. Автоматически определяет разделители, использует первую строку как заголовки и преобразует значения в соответствующие типы (numbers, booleans, nulls). Использовать при обработке экспорта из таблиц или любых данных в формате CSV.

Параметры

  • csvstringобязательный

    The CSV content to convert

  • delimiterenum

    Column delimiter

    auto,; |
  • hasHeaderboolean

    Whether the first row contains column names

  • typeCastboolean

    Auto-convert values to proper types

  • limitnumber

    Max rows to return

earnings_analysis

Анализирует историю отчётности акции — историю превышения/недостижения EPS, тренд выручки и что это значит для долгосрочных инвесторов. Возвращает вердикт, долю превышений, траекторию выручки, сводку по последнему кварталу и что отслеживать дальше.

Earnings Analysis

Анализирует историю отчётности акции — историю превышения/недостижения EPS, тренд выручки и что это значит для долгосрочных инвесторов. Возвращает вердикт, долю превышений, траекторию выручки, сводку по последнему кварталу и что отслеживать дальше.

Параметры

  • tickerstringобязательный

    Stock ticker symbol (e.g. NVDA, AAPL, MSFT)

extract_contract_clauses

Извлекает ключевые пункты из контракта — стороны, условия оплаты, расторжение, ответственность, права на интеллектуальную собственность, конфиденциальность и другое. Опционально помечает рискованные или односторонние пункты с оценкой серьезности. Работает на Claude.

Contract Clause Extractor

Извлекает ключевые пункты из контракта — стороны, условия оплаты, расторжение, ответственность, права на интеллектуальную собственность, конфиденциальность и другое. Опционально помечает рискованные или односторонние пункты с оценкой серьезности. Работает на Claude.

Параметры

  • contractstringобязательный

    The contract or legal document text

  • clausesstring[]

    Which clause types to extract

  • flagRisksboolean

    Flag risky or unfavorable clauses

extract_from_text

Извлекает структурированные данные из неформатированного текста: электронные письма, URL-адреса, номера телефонов, даты, валюты, адреса, имена или блоки JSON. Полезен для разбора документов, писем, веб-контента или любого неструктурированного текста в чистые структурированные данные.

Text Extractor

Извлекает структурированные данные из неформатированного текста: электронные письма, URL-адреса, номера телефонов, даты, валюты, адреса, имена или блоки JSON. Полезен для разбора документов, писем, веб-контента или любого неструктурированного текста в чистые структурированные данные.

Параметры

  • textstringобязательный

    The raw text to extract data from

  • extractorsstring[]обязательный

    Which types of data to extract. Choose one or more: emails, urls, phone_numbers, dates, currencies, addresses, names, json_blocks

  • deduplicateboolean

    Remove duplicate results within each type

extract_meeting_action_items

Извлекает структурированные задачи, решения и краткое содержание из заметок или расшифровок встреч. Определяет ответственных, сроки и приоритеты. Работает на Claude.

Meeting Action Items

Извлекает структурированные задачи, решения и краткое содержание из заметок или расшифровок встреч. Определяет ответственных, сроки и приоритеты. Работает на Claude.

Параметры

  • notesstringобязательный

    Meeting notes or transcript

  • formatenum

    'full' includes summary and decisions; 'action_items_only' returns just the task list

    action_items_onlyfull
  • participantsstring[]

    Known participant names to help with owner attribution

fetch_url_metadata

Извлекает метаданные из URL: заголовок, описание, теги Open Graph (og:image, og:type), теги Twitter card, фавикон, канонический URL, автора и дату публикации. Используется для обогащения ссылок контекстом или понимания содержания страницы без чтения полного текста.

URL Metadata

Извлекает метаданные из URL: заголовок, описание, теги Open Graph (og:image, og:type), теги Twitter card, фавикон, канонический URL, автора и дату публикации. Используется для обогащения ссылок контекстом или понимания содержания страницы без чтения полного текста.

Параметры

  • urlstringобязательный

    The URL to fetch metadata from

  • timeoutnumber

    Request timeout in milliseconds (default 8000)

generate_brand_kit

Создаёт полный бренд-кит на основе названия компании, отрасли и ключевых слов эстетики. Возвращает цветовую палитру с оценками доступности WCAG, подобранные типографские пары и дизайн-токены в формате JSON, CSS или Tailwind.

Brand Kit Generator

Создаёт полный бренд-кит на основе названия компании, отрасли и ключевых слов эстетики. Возвращает цветовую палитру с оценками доступности WCAG, подобранные типографские пары и дизайн-токены в формате JSON, CSS или Tailwind.

Параметры

  • namestringобязательный

    Company or brand name

  • industrystring

    Industry (e.g., 'fintech', 'healthcare', 'fashion')

  • vibestring[]

    Aesthetic keywords: 'modern', 'playful', 'luxurious', 'minimal', 'bold', etc.

  • formatenum

    Output format

    fulltokenscsstailwind
generate_color_palette

Генерирует цветовую палитру на основе описания, настроения, отрасли или шестнадцатеричного seed-цвета. Принимает настроения (calm, energetic, luxurious), отрасли (fintech, healthcare, fashion), природные темы (sunset, ocean, forest) или конкретный hex-цвет. Возвращает значения hex/RGB/HSL, оценки доступности WCAG и CSS-свойства.

Color Palette Generator

Генерирует цветовую палитру на основе описания, настроения, отрасли или шестнадцатеричного seed-цвета. Принимает настроения (calm, energetic, luxurious), отрасли (fintech, healthcare, fashion), природные темы (sunset, ocean, forest) или конкретный hex-цвет. Возвращает значения hex/RGB/HSL, оценки доступности WCAG и CSS-свойства.

Параметры

  • descriptionstringобязательный

    Description of the desired palette (e.g. 'calm fintech blue', 'sunset', '#3B82F6')

  • countinteger

    Number of colors (2-10)

  • formatenum

    Color format in output

    hexrgbhslall
  • includeShadesboolean

    Include light/dark shades for each color

generate_schema

Создай JSON-схему, TypeScript-интерфейс или Zod-схему валидации на основе текстового описания структуры данных. Примеры: «профиль пользователя с именем, email и датой регистрации», «список товаров с названием, ценой и остатком на складе».

Schema Generator

Создай JSON-схему, TypeScript-интерфейс или Zod-схему валидации на основе текстового описания структуры данных. Примеры: «профиль пользователя с именем, email и датой регистрации», «список товаров с названием, ценой и остатком на складе».

Параметры

  • descriptionstringобязательный

    Natural language description of the data structure you want a schema for

  • formatenum

    Output format: json_schema (standard JSON Schema), typescript (TS interface), or zod (Zod validation schema)

    json_schemazodtypescript
  • strictboolean

    If true, all fields are required. If false, optional fields are marked as optional

get_watchlist_alerts

Получайте последние оповещения монитора для сохранённого списка наблюдения: что изменилось за последнее время (новые покупки инсайдеров, отчёты о прибыли в ближайшие 7 дней, крупные дневные движения цен). Только для Pro+; для тарифов без мониторинга возвращает пустой результат. Используйте, когда пользователь спрашивает, что нового или что изменилось в его списке наблюдения.

Get Watchlist Alerts

Получайте последние оповещения монитора для сохранённого списка наблюдения: что изменилось за последнее время (новые покупки инсайдеров, отчёты о прибыли в ближайшие 7 дней, крупные дневные движения цен). Только для Pro+; для тарифов без мониторинга возвращает пустой результат. Используйте, когда пользователь спрашивает, что нового или что изменилось в его списке наблюдения.

Параметры

  • watchlistIdstringобязательный

    The watchlist id (from list_watchlists)

insider_signal

Анализирует активность инсайдерских сделок для любой акции. Классифицирует покупки на открытом рынке и рутинные продажи/награждения, выявляет кластерные покупки и объясняет, является ли активность значимым сигналом. Возвращает силу сигнала (strong_buy → strong_sell) и вердикт простым языком.

Insider Signal

Анализирует активность инсайдерских сделок для любой акции. Классифицирует покупки на открытом рынке и рутинные продажи/награждения, выявляет кластерные покупки и объясняет, является ли активность значимым сигналом. Возвращает силу сигнала (strong_buy → strong_sell) и вердикт простым языком.

Параметры

  • tickerstringобязательный

    Stock ticker symbol (e.g. NVDA, AAPL, MSFT)

list_tools

Перечисли все инструменты, доступные в каталоге Agent Toolbelt API, включая описания и цены.

List Available Tools

Перечисли все инструменты, доступные в каталоге Agent Toolbelt API, включая описания и цены.

Параметры

Без параметров.

list_watchlists

Выводит список сохранённых списков наблюдения пользователя (идентификатор, название, тикеры, а также указание, отслеживается ли каждый). Используйте для поиска идентификатора списка наблюдения перед получением его оповещений.

List Watchlists

Выводит список сохранённых списков наблюдения пользователя (идентификатор, название, тикеры, а также указание, отслеживается ли каждый). Используйте для поиска идентификатора списка наблюдения перед получением его оповещений.

Параметры

Без параметров.

moat_analysis

Анализирует конкурентный ров акции в стиле Баффетта. Классифицирует ров (бренд, переключение затрат, сетевые эффекты, масштаб, нематериальные активы/IP, преимущество по издержкам), оценивает его как широкий/узкий/отсутствует, а также определяет устойчивость и угрозы. Использует ROIC, маржу и капиталоемкость как количественный отпечаток реального рва.

Moat Analysis

Анализирует конкурентный ров акции в стиле Баффетта. Классифицирует ров (бренд, переключение затрат, сетевые эффекты, масштаб, нематериальные активы/IP, преимущество по издержкам), оценивает его как широкий/узкий/отсутствует, а также определяет устойчивость и угрозы. Использует ROIC, маржу и капиталоемкость как количественный отпечаток реального рва.

Параметры

  • tickerstringобязательный

    Stock ticker symbol (e.g. NVDA, AAPL, MSFT)

mock_api_response

Генерирует реалистичные mock-ответы API на основе JSON Schema. Поддерживает вложенные объекты, массивы, строковые форматы (email, uuid, date-time, url), эвристику по именам полей, перечисления (enums) и ограничения min/max. Установите seed для воспроизводимого результата. Возвращает от 1 до 100 записей.

API Response Mocker

Генерирует реалистичные mock-ответы API на основе JSON Schema. Поддерживает вложенные объекты, массивы, строковые форматы (email, uuid, date-time, url), эвристику по именам полей, перечисления (enums) и ограничения min/max. Установите seed для воспроизводимого результата. Возвращает от 1 до 100 записей.

Параметры

  • schemaobjectобязательный

    JSON Schema object describing the shape of the mock data

  • countinteger

    Number of mock records to generate (1–100)

  • seedinteger

    Optional seed for reproducible output

normalize_address

Нормализует почтовый адрес США в стандартный формат USPS. Расшифровывает сокращения (st→ST, ave→AVE), стандартизирует указатели направлений, преобразует названия штатов в коды. Возвращает разобранные компоненты и оценку уверенности (высокая/средняя/низкая).

Address Normalizer

Нормализует почтовый адрес США в стандартный формат USPS. Расшифровывает сокращения (st→ST, ave→AVE), стандартизирует указатели направлений, преобразует названия штатов в коды. Возвращает разобранные компоненты и оценку уверенности (высокая/средняя/низкая).

Параметры

  • addressstringобязательный

    The US address to normalize

  • includeComponentsboolean

    Include parsed address components in response

optimize_prompt

Анализирует и улучшает промпт для LLM. Оценивает ясность, конкретность, структуру и полноту. Возвращает оптимизированную переработку с кратким описанием того, что было изменено и почему. Работает на Claude.

Prompt Optimizer

Анализирует и улучшает промпт для LLM. Оценивает ясность, конкретность, структуру и полноту. Возвращает оптимизированную переработку с кратким описанием того, что было изменено и почему. Работает на Claude.

Параметры

  • promptstringобязательный

    The LLM prompt to analyze and/or improve

  • modelstring

    Target model (e.g. 'gpt-4o', 'claude-3-5-sonnet')

  • taskstring

    What this prompt is trying to accomplish

  • modeenum

    'both' returns analysis + improved prompt; 'analyze' scores only; 'improve' rewrites only

    improveanalyzeboth
pack_context_window

Упаковывает фрагменты контента в бюджет токенов для контекстного окна LLM. Выбирает лучшее подмножество фрагментов, которое укладывается в лимит токенов, используя приоритетную, жадную или сбалансированную стратегии. Используйте, когда контента больше, чем помещается в контекстное окно.

Context Window Packer

Упаковывает фрагменты контента в бюджет токенов для контекстного окна LLM. Выбирает лучшее подмножество фрагментов, которое укладывается в лимит токенов, используя приоритетную, жадную или сбалансированную стратегии. Используйте, когда контента больше, чем помещается в контекстное окно.

Параметры

  • chunksobject[]обязательный

    Content chunks to pack

  • tokenBudgetintegerобязательный

    Maximum tokens allowed

  • modelstring

    Target model for tokenization

  • strategyenum

    Packing strategy

    prioritygreedybalanced
  • separatorstring

    Text between chunks

  • systemPromptstring

    System prompt to reserve tokens for

  • reserveForOutputinteger

    Tokens to reserve for output

stock_thesis

Формирует долгосрочный инвестиционный тезис для любой акции. Собирает текущие финансовые данные, показатели оценки, сделки инсайдеров и рейтинги аналитиков, а затем объединяет их в аналитическую заметку в стиле Motley Fool. Выдаёт вердикт «бычий/нейтральный/медвежий», абзацы с тезисом, ключевые сильные стороны, риски и оценку стоимости. Используйте, когда нужен фундаментальный анализ акции для долгосрочного инвестирования.

Stock Investment Thesis

Формирует долгосрочный инвестиционный тезис для любой акции. Собирает текущие финансовые данные, показатели оценки, сделки инсайдеров и рейтинги аналитиков, а затем объединяет их в аналитическую заметку в стиле Motley Fool. Выдаёт вердикт «бычий/нейтральный/медвежий», абзацы с тезисом, ключевые сильные стороны, риски и оценку стоимости. Используйте, когда нужен фундаментальный анализ акции для долгосрочного инвестирования.

Параметры

  • tickerstringобязательный

    Stock ticker symbol (e.g. NVDA, AAPL, MSFT)

  • timeHorizonenum

    Investment time horizon

    1-2 years3-5 years5+ years
strip_image_metadata

Удаляет метаданные EXIF, GPS, IPTC, XMP и ICC из изображения для обеспечения приватности. Используйте перед загрузкой или отправкой изображений, чтобы убрать чувствительные встроенные данные, такие как GPS-координаты, модель камеры, временные метки и историю редактирования. Принимает изображения в формате JPEG, PNG, WebP или TIFF, закодированные в base64. Возвращает очищенное изображение в base64 с отчётом об удалении.

Image Metadata Stripper

Удаляет метаданные EXIF, GPS, IPTC, XMP и ICC из изображения для обеспечения приватности. Используйте перед загрузкой или отправкой изображений, чтобы убрать чувствительные встроенные данные, такие как GPS-координаты, модель камеры, временные метки и историю редактирования. Принимает изображения в формате JPEG, PNG, WebP или TIFF, закодированные в base64. Возвращает очищенное изображение в base64 с отчётом об удалении.

Параметры

  • imagestringобязательный

    Base64-encoded image (JPEG, PNG, WebP, TIFF). No data URI prefix.

  • formatenum

    Output format ('preserve' keeps original)

    jpegpngwebppreserve
  • qualityinteger

    Quality for lossy formats (1-100)

summarize_web_page

Загружает URL, удаляет навигацию/рекламу/шаблонный код и возвращает чистый Markdown плюс сгенерированную нейросетью сводку с ключевыми пунктами. Используется для исследований, сбора контента, конкурентного анализа или подачи веб-контента в LLM без шума. Возвращает заголовок, сводку на 2-4 предложения, до 5 ключевых пунктов и тип содержимого. Работает на базе Claude.

Web Summarizer

Загружает URL, удаляет навигацию/рекламу/шаблонный код и возвращает чистый Markdown плюс сгенерированную нейросетью сводку с ключевыми пунктами. Используется для исследований, сбора контента, конкурентного анализа или подачи веб-контента в LLM без шума. Возвращает заголовок, сводку на 2-4 предложения, до 5 ключевых пунктов и тип содержимого. Работает на базе Claude.

Параметры

  • urlstringобязательный

    The URL to fetch and summarize

  • modeenum

    'summary' = AI summary only, 'content' = clean markdown only, 'both' = full content + summary

    summarycontentboth
  • focusstring

    What to focus the summary on, e.g. 'pricing', 'technical architecture', 'key arguments'

  • maxContentLengthinteger

    Max characters of page content to process

  • timeoutinteger

    Request timeout in milliseconds

valuation_snapshot

Оценивает, является ли акция дешёвой, справедливо оценённой или дорогой. Извлекает P/E, P/S, EV/EBITDA, FCF yield, ROE и маржи, затем синтезирует их в вердикт с конкретным уровнем цен в зоне покупки.

Valuation Snapshot

Оценивает, является ли акция дешёвой, справедливо оценённой или дорогой. Извлекает P/E, P/S, EV/EBITDA, FCF yield, ROE и маржи, затем синтезирует их в вердикт с конкретным уровнем цен в зоне покупки.

Параметры

  • tickerstringобязательный

    Stock ticker symbol (e.g. NVDA, AAPL, MSFT)

watchlist_scan

Сканирует список наблюдения из 2-15 акций и ранжирует их по выбранному критерию (ценность, качество, рост или доход) за один вызов. Извлекает актуальные показатели оценки, качества и роста для каждого тикера, ранжирует всю группу, называет лучший вариант и тот, которого стоит избегать, и даёт общий вывод. Используйте для быстрой сортировки или ранжирования списка акций вместо отдельного анализа каждой.

Watchlist Scan

Сканирует список наблюдения из 2-15 акций и ранжирует их по выбранному критерию (ценность, качество, рост или доход) за один вызов. Извлекает актуальные показатели оценки, качества и роста для каждого тикера, ранжирует всю группу, называет лучший вариант и тот, которого стоит избегать, и даёт общий вывод. Используйте для быстрой сортировки или ранжирования списка акций вместо отдельного анализа каждой.

Параметры

  • tickersstring[]обязательный

    2-15 stock tickers to scan (e.g. ['NVDA','AMD','AVGO'])

  • focusenum

    Ranking lens (default 'value'): value, quality, growth, or income

    valuequalitygrowthincome

Другие проверенные MCP-сервера

mariocandela/beelzebub

mariocandela/beelzebub

Beelzebub — MCP-сервер для развертывания адаптивных ловушек через SSH, HTTP, TCP, TELNET и MCP. LLM генерирует реалистичные ответы, привлекая атакующих для сбора угроз и обнаружения prompt injection в AI-агентах. Полезен специалистам по безопасности.

Go2091
tavily-ai/tavily-mcp

tavily-ai/tavily-mcp

MCP сервер Tavily предоставляет инструменты для веб-поиска, извлечения данных и построения карты сайта в реальном времени. Помогает разработчикам AI-ассистентов получать актуальную информацию из интернета.

JavaScript2231
keboola/keboola-mcp-server

keboola/keboola-mcp-server

официальный

MCP сервер для подключения AI-агентов к Keboola: он открывает доступ к данным, SQL-запросам и трансформациям без написания кода. Идеален для аналитиков и разработчиков, которые хотят кормить ИИ актуальными данными напрямую.

Python84
kestra-io/mcp-server-python

kestra-io/mcp-server-python

официальный

MCP сервер для интеграции AI-ассистентов с платформой Kestra. Инструмент предоставляет управление потоками, выполнениями и логами. Работает в Docker и локально через uv. Полезен разработчикам для автоматизации процессов.

Python28
zenml-io/mcp-zenml

zenml-io/mcp-zenml

официальный

MCP-сервер для интеграции ZenML с AI-ассистентами. Позволяет просматривать и запускать ML-пайплайны, управлять стеками, компонентами и моделями. Полезен ML-инженерам для оперативного доступа к данн...

Python49
nickclyde/duckduckgo-mcp-server

nickclyde/duckduckgo-mcp-server

MCP сервер для поиска в DuckDuckGo и извлечения содержимого веб-страниц. Поддерживает настройки SafeSearch, региональную фильтрацию и гибкие параметры запросов. Удобный инструмент для LLM-агентов, ...

Python1343
© Каталог MCP, 2026. Все права защищены.
Проект не аффилирован с Anthropic и любыми упомянутыми продуктами.
Все названия и торговые марки принадлежат их владельцам.
Контакты для связи: hi@mcp-katalog.ru

Лука Никитин