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.

Инструменты были проиндексированы:
audit_dependencies

Проверяет пакеты npm и PyPI на известные CVE с помощью базы данных OSV (источник GitHub Dependabot). Передавайте пакеты напрямую или вставляйте содержимое package.json / requirements.txt.

Dependency Auditor

Параметры
  • includeDevDependenciesboolean
  • manifeststring

    Сырой package.json или requirements.txt

  • manifestTypeenum
  • minSeverityenum
  • packagesobject[]

    Пакеты для аудита

bear_vs_bull

Генерирует структурированный бычий и медвежий сценарий для любой акции. Подкрепляет обе стороны конкретными данными, затем выносит итоговый вердикт и ключевой вопрос, на который инвесторам нужно ответить перед покупкой.

Медведи против Быков

Параметры
  • tickerstringобязательный

    Биржевой тикер (например, 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

Параметры
  • descriptionstringобязательный

    Описание расписания на естественном языке.

  • timezonestring

    Часовой пояс для контекста.

build_regex

Строит и тестирует регулярные выражения по описаниям на естественном языке. Поддерживает email, URL, телефоны, даты, IP-адреса, цвета, UUID и ещё более 15 шаблонов. Возвращает шаблон, примеры кода на JS/Python/TS и необязательные результаты тестирования.

Конструктор и тестер регулярных выражений

Параметры
  • descriptionstringобязательный

    Что сопоставлять (например, 'email-адреса', 'HEX-коды цветов', 'семантические версии')

  • flagsstring

    Флаги регулярного выражения (по умолчанию: 'g')

  • testStringsstring[]

    Необязательные строки для тестирования regex

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

Параметры
  • contextstring

    Тип документа для более релевантного анализа

  • modeenum

    Формат вывода

  • originalstringобязательный

    Оригинальная версия документа

  • revisedstringобязательный

    Пересмотренная версия документа

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.

Сравнить акции

Параметры
  • tickersstring[]обязательный

    2-3 тикера акций для сравнения (например, ['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

Параметры
  • contentstringобязательный

    Контент для преобразования

  • fromenumобязательный

    Формат входных данных

  • toenumобязательный

    Формат вывода

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

Параметры
  • modelsstring[]

    Модели для подсчёта токенов

  • textstringобязательный

    Текст для подсчёта токенов

create_watchlist

Сохраняет именованный список наблюдения биржевых тикеров. На плане Pro+ сохраненные списки ежедневно отслеживаются и выводят оповещения (новые покупки инсайдеров, предстоящие отчеты о прибылях, крупные движения цен). Используйте, когда пользователь хочет отслеживать набор акций с течением времени.

Создать список наблюдения

Параметры
  • namestringобязательный

    Название для списка наблюдения (например, 'AI semis')

  • tickersstring[]обязательный

    Тикеры США для отслеживания (например, ['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 в JSON

Параметры
  • csvstringобязательный

    Содержимое CSV для преобразования.

  • delimiterenum

    Разделитель столбцов

  • hasHeaderboolean

    Содержит ли первая строка названия столбцов

  • limitnumber

    Максимальное количество возвращаемых строк.

  • typeCastboolean

    Автоматически преобразует значенния в правильные типы.

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.

Анализ прибыли

Параметры
  • tickerstringобязательный

    Биржевой тикер (например, 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

Параметры
  • clausesenum[]

    Какие типы предложений извлекать

  • contractstringобязательный

    Текст договора или юридического документа.

  • flagRisksboolean

    Отмечает рискованные или неблагоприятные условия.

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

Параметры
  • deduplicateboolean

    Удаляет повторяющиеся результаты внутри каждого типа.

  • extractorsenum[]обязательный

    Какие типы данных извлекать. Выберите один или несколько: emails, urls, phone_numbers, dates, currencies, addresses, names, json_blocks

  • textstringобязательный

    Необработанный текст, из которого извлекаются данные

extract_meeting_action_items

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

Пункты действий по встрече

Параметры
  • formatenum

    'full' включает сводку и решения; 'action_items_only' возвращает только список задач.

  • notesstringобязательный

    Заметки со встречи или расшифровка

  • participantsstring[]

    Известные имена участников для установления владельца.

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.

Метаданные URL

Параметры
  • timeoutnumber

    Время ожидания запроса в миллисекундах (по умолчанию: 30000)

  • urlstringобязательный

    URL, из которого получаются метаданные

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

Параметры
  • formatenum

    Формат вывода

  • industrystring

    Отрасль (например, 'fintech', 'healthcare', 'fashion')

  • namestringобязательный

    Название компании или бренда

  • vibestring[]

    Эстетические ключевые слова: 'modern', 'playful', 'luxurious', 'minimal', 'bold' и т. д.

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.

Генератор цветовой палитры

Параметры
  • countinteger

    Количество цветов (2-10)

  • descriptionstringобязательный

    Описание желаемой палитры (например, 'calm fintech blue', 'sunset', '#3B82F6')

  • formatenum

    Формат цвета в выводе

  • includeShadesboolean

    Добавь светлые и тёмные оттенки для каждого цвета.

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

Параметры
  • descriptionstringобязательный

    Описание структуры данных на естественном языке, для которой нужна схема.

  • formatenum

    Формат вывода: json_schema (стандартная JSON Schema), typescript (интерфейс TS) или zod (схема валидации Zod)

  • strictboolean

    Если true, все поля обязательны. Если false, необязательные поля помечаются как необязательные.

get_watchlist_alerts

Получает последние оповещения мониторинга для сохранённого списка наблюдения — что изменилось за последнее время (новые покупки инсайдеров, отчёты о прибыли в течение 7 дней, большие дневные движения цены). Только для Pro+; возвращает пустой результат для планов без мониторинга. Используйте, когда пользователь спрашивает, что нового или что изменилось в его списке наблюдения.

Получить оповещения из списка наблюдения

Параметры
  • watchlistIdstringобязательный

    Идентификатор списка наблюдения (из 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

Параметры
  • tickerstringобязательный

    Биржевой тикер (например, NVDA, AAPL, MSFT)

list_tools

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

Список доступных инструментов

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.

Списки наблюдения

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

Параметры
  • tickerstringобязательный

    Биржевой тикер (например, 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

Параметры
  • countinteger

    Количество генерируемых тестовых записей (1–100)

  • schemaobjectобязательный

    Объект JSON Schema, описывающий структуру мок-данных.

  • seedinteger

    Необязательный seed для воспроизводимого вывода.

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).

Нормализатор адресов

Параметры
  • addressstringобязательный

    Адрес США для нормализации.

  • includeComponentsboolean

    Включает в ответ разобранные компоненты адреса.

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

Параметры
  • modeenum

    'both' возвращает анализ + улучшенный промпт; 'analyze' только оценивает; 'improve' только переписывает.

  • modelstring

    Целевая модель (например, 'gpt-4o', 'claude-3-5-sonnet')

  • promptstringобязательный

    Промпт LLM, который нужно проанализировать и/или улучшить.

  • taskstring

    Чего добивается этот промпт

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

Параметры
  • chunksobject[]обязательный

    Фрагменты контента для упаковки.

  • modelstring

    Целевая модель для токенизации.

  • reserveForOutputinteger

    Резерв токенов для вывода

  • separatorstring

    Текст между чанками.

  • strategyenum

    Стратегия упаковки

  • systemPromptstring

    Системный промпт для резервирования токенов.

  • tokenBudgetintegerобязательный

    Максимальное количество токенов.

portfolio_review

Анализирует портфель, который пользователь УЖЕ ИМЕЕТ, а не отбирает акции для покупки. Принимает от 2 до 20 позиций с весами (или количеством акций) и оценивает, что даёт такая комбинация при этих размерах: концентрационный риск, отраслевая экспозиция, скорректированные по весу метрики портфеля, скоррелированные ставки, скрывающиеся под разными отраслевыми ярлыками, самая слабая позиция, что стоит сократить и какой экспозиции не хватает. Используйте, когда пользователь спрашивает о своих собственных вложениях: 'проверь мой портфель', 'не слишком ли я сконцентрирован?', 'что мне стоит сократить?'.

Обзор портфеля

Параметры
  • holdingsobject[]обязательный

    2-20 позиций. Используйте вес по каждой позиции, количество акций по каждой позиции или ни то, ни другое для равновзвешенного портфеля, не смешивайте.

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.

Инвестиционная идея по акциям

Параметры
  • tickerstringобязательный

    Биржевой тикер (например, NVDA, AAPL, MSFT)

  • timeHorizonenum

    Инвестиционный горизонт.

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

Параметры
  • formatenum

    Формат вывода ('preserve' сохраняет оригинал)

  • imagestringобязательный

    Изображение в кодировке Base64 (JPEG, PNG, WebP, TIFF). Без префикса data URI.

  • qualityinteger

    Качество для форматов с потерями (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

Параметры
  • focusstring

    На чём сфокусировать сводку, например, «ценообразование», «техническая архитектура», «ключевые аргументы».

  • maxContentLengthinteger

    Максимальное количество символов содержимого страницы для обработки.

  • modeenum

    'summary' = только сводка от ИИ, 'content' = только чистый Markdown, 'both' = полный контент + сводка

  • timeoutinteger

    Таймаут запроса в миллисекундах.

  • urlstringобязательный

    URL-адрес для получения и обобщения

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

Параметры
  • tickerstringобязательный

    Биржевой тикер (например, 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

Параметры
  • focusenum

    Ranking lens (по умолчанию 'value'): value, quality, growth или income

  • tickersstring[]обязательный

    От 2 до 15 тикеров акций для сканирования (например, ['NVDA','AMD','AVGO'])

1.0.16основная
1.0.15
1.0.14
1.0.12
1.0.11
1.0.10
1.0.9
1.0.8
1.0.7
1.0.6
1.0.5
1.0.4
1.0.3
1.0.2
1.0.1
1.0.0

Выберите клиент, чтобы установить marras0914/agent-toolbelt:

Любой клиент

Конфиг добавления MCP сервера стандартный, обычно он не меняется вообще, поэтому подходит практически к любому ИИ клиенту, поддерживающему MCP.

{
  "mcpServers": {
    "marras0914-agent-toolbelt-e31ibxs05e": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agent-toolbelt-mcp"
      ],
      "env": {
        "AGENT_TOOLBELT_KEY": "atb_your_key_here"
      }
    }
  }
}
CursorCursor

Перейдите по ссылке и сервер автоматически будет добавлен в Cursor. Либо откройте/создайте файл ~/.cursor/mcp.json(%USERPROFILE%\.cursor\mcp.json на Windows) и добавьте конфиг сервера:

{
  "mcpServers": {
    "marras0914-agent-toolbelt-e31ibxs05e": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agent-toolbelt-mcp"
      ],
      "env": {
        "AGENT_TOOLBELT_KEY": "atb_your_key_here"
      }
    }
  }
}
VS Code

Создайте .vscode/mcp.json в проекте (ключ верхнего уровня — servers):

{
  "servers": {
    "marras0914-agent-toolbelt-e31ibxs05e": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agent-toolbelt-mcp"
      ],
      "env": {
        "AGENT_TOOLBELT_KEY": "atb_your_key_here"
      }
    }
  }
}

Либо добавьте сервер через терминал:

code --add-mcp "{\"name\":\"marras0914-agent-toolbelt-e31ibxs05e\",\"type\":\"stdio\",\"command\":\"npx\",\"args\":[\"-y\",\"agent-toolbelt-mcp\"],\"env\":{\"AGENT_TOOLBELT_KEY\":\"atb_your_key_here\"}}"
ClaudeClaude Desktop

Откройте Settings → Developer → Edit Config — это откроет файл claude_desktop_config.json:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Впишите сервер и полностью перезапустите Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "marras0914-agent-toolbelt-e31ibxs05e": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agent-toolbelt-mcp"
      ],
      "env": {
        "AGENT_TOOLBELT_KEY": "atb_your_key_here"
      }
    }
  }
}
Claude CodeClaude Code

Добавьте сервер одной командой в терминале:

claude mcp add marras0914-agent-toolbelt-e31ibxs05e --env AGENT_TOOLBELT_KEY=atb_your_key_here -- npx -y agent-toolbelt-mcp

Либо через JSON-конфиг:

claude mcp add-json marras0914-agent-toolbelt-e31ibxs05e "{\"command\":\"npx\",\"args\":[\"-y\",\"agent-toolbelt-mcp\"],\"env\":{\"AGENT_TOOLBELT_KEY\":\"atb_your_key_here\"}}"
CodexCodex

Добавьте сервер командой в терминале:

codex mcp add marras0914-agent-toolbelt-e31ibxs05e --env AGENT_TOOLBELT_KEY=atb_your_key_here -- npx -y agent-toolbelt-mcp

Либо вручную в ~/.codex/config.toml(%USERPROFILE%\.codex\config.toml на Windows):

[mcp_servers.marras0914-agent-toolbelt-e31ibxs05e]
command = "npx"
args = ["-y", "agent-toolbelt-mcp"]

[mcp_servers.marras0914-agent-toolbelt-e31ibxs05e.env]
AGENT_TOOLBELT_KEY = "atb_your_key_here"
PerplexityPerplexity

MCP доступен подписчикам Perplexity Pro / Max / Enterprise. Локальные серверы — только в приложении для macOS.

  1. Откройте Настройки аккаунта → Connectors.
  2. Установите вспомогательное приложение PerplexityXPC (один раз).
  3. Нажмите Add Connector → вкладка Simple.
  4. В поле Server Name укажите marras0914/agent-toolbelt, а в поле команды запуска — строку ниже:
npx -y agent-toolbelt-mcp

Нажмите Save и дождитесь статуса Running.

WindsurfWindsurf

Откройте Windsurf Settings → Cascade → MCP Servers или отредактируйте файл ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "marras0914-agent-toolbelt-e31ibxs05e": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agent-toolbelt-mcp"
      ],
      "env": {
        "AGENT_TOOLBELT_KEY": "atb_your_key_here"
      }
    }
  }
}
ClineCline

В панели Cline нажмите иконку MCP Servers → Configure → Configure MCP Servers (или отредактируйте ~/.cline/mcp.json) и добавьте сервер:

{
  "mcpServers": {
    "marras0914-agent-toolbelt-e31ibxs05e": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agent-toolbelt-mcp"
      ],
      "env": {
        "AGENT_TOOLBELT_KEY": "atb_your_key_here"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}
Continue

Создайте файл в .continue/mcpServers/ (например marras0914-agent-toolbelt-e31ibxs05e.yaml) или добавьте блок в config.yaml. MCP работает только в режиме agent:

mcpServers:
  - name: marras0914-agent-toolbelt-e31ibxs05e
    command: npx
    args:
      - "-y"
      - "agent-toolbelt-mcp"
    env:
      AGENT_TOOLBELT_KEY: atb_your_key_here
Zed

Выполните agent: add context server или откройте настройки (zed: open settings file) и добавьте сервер в объект context_servers:

{
  "context_servers": {
    "marras0914-agent-toolbelt-e31ibxs05e": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agent-toolbelt-mcp"
      ],
      "env": {
        "AGENT_TOOLBELT_KEY": "atb_your_key_here"
      }
    }
  }
}

Похожие MCP-сервера

toolstem/toolstem-mcp-server

toolstem/toolstem-mcp-server

от toolstem

Toolstem — MCP сервер для AI-агентов с готовыми финансовыми данными и аналитикой акций. Достаточно одного вызова для котировок, DCF и сравнения компаний. Полезен разработчикам, встраивающим анализ ...

TypeScript⭐ 1
financial-datasets/mcp-server

financial-datasets/mcp-server

от financial-datasets

MCP сервер для доступа к финансовым данным из Financial Datasets. Предоставляет отчёты о прибылях, балансы, цены акций и криптовалют через интерфейс ИИ-ассистентов. Полезен для инвесторов и аналитиков.

Python⭐ 2309
ahmetsbilgin/finbrain-mcp

ahmetsbilgin/finbrain-mcp

от ahmetsbilgin

MCP сервер для данных FinBrain: ML-прогнозы цен, новости, сентимент, инсайдеры, конгресс, LinkedIn, Reddit и альтернативные данные. AI-клиенты получают доступ к рыночной аналитике без API. Полезен трейдерам.

Python⭐ 9
OctagonAI/octagon-mcp-server

OctagonAI/octagon-mcp-server

официальный

от octagonai

Octagon MCP сервер для AI-финансовых исследований: интегрируется с Market Intelligence API, извлекает инсайты из SEC-отчетов, отчетов о прибылях, данных по акциям/криптовалютам и prediction markets. Полезен инвесторам и аналитикам для глубокого анализа рынков.

TypeScript⭐ 147
OSOJDJD/deeplook

OSOJDJD/deeplook

от osojdjd

MCP сервер DeepLook избавляет LLM от выдумывания финансовых данных, подставляя реальные цифры из 8 API: курсы акций, крипту и новости. Полезен для аналитиков и инвесторов, кому нужна точность.

Python⭐ 12
ferdousbhai/investor-agent

ferdousbhai/investor-agent

от ferdousbhai

MCP сервер для финансовых исследований предоставляет долгосрочным инвесторам данные о фундаментальных показателях акций, исторических ценах, опционах, технических индикаторах и индексе страха и жадности. Помогает принимать обоснованные инвестиционные решения.

TypeScript⭐ 347
© 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