Finviz MCP

Finviz MCP

Enables users to fetch real-time stock fundamentals, news, price history, and perform screener searches using Finviz and Yahoo Finance data without API keys. Note: screener functionality works only locally due to IP restrictions.

Category
Visit Server

README

Finviz MCP

MCP-palvelin, joka antaa Claudelle (tai millä tahansa MCP-asiakkaalle) pääsyn Finviz-osakedataan: yhden osakkeen tunnusluvut, uutiset ja screener-haut, sekä oikeaan historialliseen hintadataan (Yahoo Finance). Data haetaan livenä finvizfinance- ja yfinance-kirjastoilla, eli mitään API-avaimia ei tarvita.

Työkalut

  • get_stock(ticker) – yhden osakkeen Finviz-tunnusluvut (P/E, market cap, marginaalit, tuotot jne.)
  • get_stock_news(ticker) – osakkeen viimeaikaiset uutisotsikot
  • get_price_history(ticker, days=7) – oikea päivätason historiadata (Open/High/Low/Close/Volume) Yahoo Financesta enintään 365 päivän ajalta, plus valmis analyysi siitä mikä päivä olisi ollut paras ostopäivä (alin hinta ja paras tuotto viimeisimpään päätöskurssiin verrattuna). Finvizillä itsellään ei ole historiadata-API:a, vain nykyhetken snapshot ja staattinen chart-kuva.
  • screen_stocks(...) – Finviz-screener luonnollisilla parametreilla (market_cap, sector, pe_max, rsi, dividend_yield_min, signal, ...). Claudelle ei tarvitse selittää Finvizin sisäisiä suodatinnimiä – palvelin kääntää parametrit automaattisesti lähimpään Finvizin tukemaan arvoon. Toimii vain paikallisesti ajettuna, ei julkaistuna pilvipalvelimella – ks. Rajoitukset.
  • list_screener_filters(search=None) / list_screener_signals() – apuvälineitä Claudelle, jos se tarvitsee jonkin suodattimen jota screen_stocks ei vielä kata nimetyllä parametrilla. Löydetyn arvon voi antaa screen_stocks(extra_filters={...})-parametrina.

screen_stocks-parametrit napsahtavat aina lähimpään Finvizin tarjoamaan "koriin" (esim. pe_max=18 → "Under 20"), koska Finvizin screener tukee vain valmiita arvovälejä, ei mielivaltaisia lukuja.

1. Paikallinen testaus

Vaatii Python 3.10+:

pip install -r requirements.txt
python server.py

Palvelin käynnistyy osoitteeseen http://localhost:8000/mcp (Streamable HTTP).

Testattu päästä päähän tässä ympäristössä (asennus, käynnistys, initialize-kättely ja kaikki viisi työkalua oikealla Finviz-datalla). Testauksen aikana kävi ilmi, että PyPI:n finvizfinance 1.3.0 ei ollut vielä ajan tasalla Finvizin uudistuneen sivupohjan kanssa: get_stock kaatui kokonaan (vanha quote-links-CSS-luokka on nyt quote-header_categories, eri sisällöllä), ja screen_stocks:n Ticker-sarakkeessa oli ylimääräinen alkukirjain (esim. "NVDA" → "NNVDA", Finvizin uudesta logon paikkamerkistä). server.py korjaa molemmat suoraan (ks. tiedoston yläosan kommentti) – jos Finviz muuttaa sivuaan taas, näihin korjauksiin kannattaa palata ensimmäisenä.

Jos Python ei ole koneella mutta Docker on, voit testata ilman paikallista Python-asennusta:

docker build -t finviz-mcp .
docker run -p 8000:8000 finviz-mcp

Nopea toimivuustesti komentoriviltä (vaatii curlin ja että palvelin on käynnissä):

curl -X POST http://localhost:8000/mcp -H "Content-Type: application/json" -H "Accept: application/json, text/event-stream" -d "{\"jsonrpc\":\"2.0\",\"id\":1,\"method\":\"tools/list\"}"

Vastauksessa pitäisi näkyä kuusi työkalua: get_stock, get_stock_news, get_price_history, screen_stocks, list_screener_filters, list_screener_signals.

2. Julkaisu (esim. Render)

  1. Työnnä tämä kansio omaan Git-repoosi (GitHub/GitLab).
  2. Render → New + → Web Service → yhdistä repo.
  3. Render tunnistaa Dockerfile:n automaattisesti. Erillisiä ympäristömuuttujia ei tarvita – palvelin lukee portin Renderin asettamasta PORT-muuttujasta.
  4. Julkaisun jälkeen saat osoitteen kuten https://finviz-mcp.onrender.com. MCP-endpoint on tämän perässä /mcp, eli: https://finviz-mcp.onrender.com/mcp.

Railway, Fly.io tms. toimivat samalla periaatteella (Dockerfile-pohjainen Python-hosting, PORT-ympäristömuuttuja).

3. Yhdistäminen Claudeen

Claude → Settings → Connectors → Add custom connector → liitä MCP-URL (https://<oma-osoite>/mcp).

Claude tukee remote MCP -palvelimia Streamable HTTP:n kautta, joten tämä toimii sellaisenaan.

4. Esimerkkikehotteet

  • "Get me the Finviz fundamentals for NVDA."
  • "Find oversold technology stocks with market cap over $10B."
  • "Show me 15 large-cap dividend stocks with yield over 4% and P/E under 20."
  • "What's the latest news on TSLA?"
  • "Find stocks flagged as Top Gainers today with average volume over 1M."

Rajoitukset

  • screen_stocks (ja list_screener_filters/list_screener_signals) ei toimi julkaistuna pilvipalvelimella (testattu Renderissä): Finviz palauttaa 403 Forbidden nimenomaan screener-endpointille (finviz.com/screener.ashx) datakeskus-IP-osoitteista, vaikka get_stock/get_stock_news/get_price_history toimivat samasta palvelimesta täysin normaalisti (ne käyttävät eri, vähemmän suojattuja endpointteja). Tätä ei saanut korjattua HTTP-otsikoita säätämällä – vaikuttaa olevan Finvizin oma, tarkoituksellinen datakeskus-IP-esto juuri screenerille. Jos tarvitset screen_stocks-toimintoa, aja palvelin paikallisesti (python server.py) ja yhdistä siihen esim. cloudflared/ngrok-tunnelilla, jolloin pyynnöt lähtevät kotiverkkosi IP:stä.
  • Data skreipataan Finvizin/Yahoo Financen verkkosivuilta (ei virallisia API-avaimia), joten se voi hajota jos ne muuttavat sivujensa rakennetta.
  • screen_stocks rajaa tulokset oletuksena 20:een ja enintään 50:een riviin, jotta pyyntö pysyy nopeana.
  • get_price_history rajaa days-parametrin enintään 365:een.
  • Ei sisällä autentikointia – jos palvelu on julkisesti internetissä, kuka tahansa URL:n tietävä voi kutsua sitä. Data on julkista, mutta pidä tämä mielessä jos lisäät myöhemmin maksullisia/rajoitettuja ominaisuuksia.

Recommended Servers

playwright-mcp

playwright-mcp

A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.

Official
Featured
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.

Official
Featured
Local
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.

Official
Featured
Local
TypeScript
VeyraX MCP

VeyraX MCP

Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.

Official
Featured
Local
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.

Official
Featured
TypeScript
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.

Official
Featured
Python
E2B

E2B

Using MCP to run code via e2b.

Official
Featured
Neon Database

Neon Database

MCP server for interacting with Neon Management API and databases

Official
Featured
Exa Search

Exa Search

A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.

Official
Featured
Qdrant Server

Qdrant Server

This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.

Official
Featured