tefas-fund-comparator

tefas-fund-comparator

MCP server for listing, comparing, and analyzing Turkish TEFAS mutual funds, including performance metrics and portfolio breakdowns.

Category
Visit Server

README

tefas-fund-comparator

MCP (Model Context Protocol) sunucusu: TEFAS fonlarını listeleme, karşılaştırma, getiri/performans analizi ve portföy dağılımı inceleme.

Sunucu adı: tefas-fund-comparator

Özellikler

Tool Açıklama
list_funds Fon tipi + tarih aralığı + kod/isim filtresi ile fon listesi
get_fund_details Fiyat geçmişi, özet metrikler, portföy dağılımı
compare_funds Çoklu fon: getiri, volatilite, Sharpe, max drawdown, AUM
get_portfolio_breakdown Varlık dağılımı (hisse, repo, eurobond, …)
get_historical_returns RB / SB / MB bazlı TEFAS getiri tabloları
analyze_performance Risk/getiri istatistikleri (pandas)
  • stdio + Streamable HTTP transport
  • pytefas: otomatik chunking + rate-limit retry
  • tefasfon: RB/SB/MB getiri tabloları
  • Çıktı: markdown tablo veya JSON

Kurulum

Gereksinimler

  • Python 3.10+
  • İnternet erişimi (TEFAS API)

pip

cd TEFAS-MCP
python -m venv .venv

# Windows
.venv\Scripts\activate

# macOS / Linux
# source .venv/bin/activate

pip install -e .
# veya
pip install -r requirements.txt
pip install -e .

uv

cd TEFAS-MCP
uv venv
uv pip install -e .

Çalıştırma

stdio (Claude Code / Cline / Cursor — varsayılan)

python -m tefas_mcp.server
# veya
tefas-fund-comparator

Streamable HTTP

python -m tefas_mcp.server --transport http --host 127.0.0.1 --port 8000
# Endpoint: http://127.0.0.1:8000/mcp
# Health:   http://127.0.0.1:8000/health

Yardım

python -m tefas_mcp.server --help

Docker (yerel)

# Image build + run (port 8000)
docker compose up --build

# veya
docker build -t tefas-fund-comparator .
docker run --rm -p 8000:8000 -e PORT=8000 tefas-fund-comparator

Kontrol:

curl http://127.0.0.1:8000/health
curl http://127.0.0.1:8000/

Render.com (Docker Web Service)

Hazır dosyalar: Dockerfile, render.yaml, .dockerignore.

A) Blueprint (önerilen)

  1. Kodu GitHub’a push edin.
  2. Render DashboardNewBlueprint.
  3. Repo’yu seçin; render.yaml otomatik okunur.
  4. Deploy sonrası URL örneği: https://tefas-fund-comparator.onrender.com
  5. MCP endpoint: https://tefas-fund-comparator.onrender.com/mcp
    Health: https://tefas-fund-comparator.onrender.com/health

B) Manuel Web Service

  1. NewWeb Service → repo bağla
  2. Runtime: Docker
  3. Dockerfile path: ./Dockerfile
  4. Health Check Path: /health
  5. Env (opsiyonel; Dockerfile varsayılanları yeter):
Key Value
MCP_TRANSPORT http
HOST 0.0.0.0
MCP_PATH /mcp
LOG_LEVEL INFO

PORT Render tarafından otomatik enjekte edilir; elle yazmayın.

Claude / Cline ile Render URL

Claude genelde uzak HTTP MCP’ye doğrudan bağlanmaz; mcp-remote kullanın (examples/mcp_config.render.json):

{
  "mcpServers": {
    "tefas-fund-comparator": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote",
        "https://YOUR-SERVICE.onrender.com/mcp"
      ]
    }
  }
}

YOUR-SERVICE kısmını kendi Render servis adınızla değiştirin.

Render notları

  • Free plan idle sonrası uykuya geçer; ilk istek ~30–60 sn sürebilir.
  • TEFAS rate-limit nedeniyle uzun analizler yavaş / timeout olabilir; gerekirse plan yükseltin veya timeout’ları artırın.
  • Servis herkese açıksa istek koruması (auth, IP allowlist, Cloudflare) eklemeniz önerilir — bu imajda API anahtarı yoktur.

MCP istemci yapılandırması

Aşağıda PYTHON yolunu kendi venv’inize göre düzenleyin.

Claude Code / Claude Desktop (claude_desktop_config.json veya proje .mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "tefas-fund-comparator": {
      "command": "C:\\Users\\kerem\\Documents\\TEFAS-MCP\\.venv\\Scripts\\python.exe",
      "args": ["-m", "tefas_mcp.server"],
      "cwd": "C:\\Users\\kerem\\Documents\\TEFAS-MCP"
    }
  }
}

macOS/Linux örneği:

{
  "mcpServers": {
    "tefas-fund-comparator": {
      "command": "/path/to/TEFAS-MCP/.venv/bin/python",
      "args": ["-m", "tefas_mcp.server"],
      "cwd": "/path/to/TEFAS-MCP"
    }
  }
}

Global pip install -e . yaptıysanız:

{
  "mcpServers": {
    "tefas-fund-comparator": {
      "command": "tefas-fund-comparator",
      "args": []
    }
  }
}

Cline (VS Code)

Cline → MCP Settings:

{
  "mcpServers": {
    "tefas-fund-comparator": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "tefas_mcp.server"],
      "cwd": "C:\\Users\\kerem\\Documents\\TEFAS-MCP",
      "disabled": false
    }
  }
}

HTTP + mcp-remote (isteğe bağlı)

Önce sunucuyu HTTP modunda başlatın, sonra:

{
  "mcpServers": {
    "tefas-fund-comparator-http": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "http://127.0.0.1:8000/mcp"]
    }
  }
}

uvx (paket yayımlanmışsa)

{
  "mcpServers": {
    "tefas-fund-comparator": {
      "command": "uvx",
      "args": ["tefas-fund-comparator"]
    }
  }
}

Yerel dizinden uv run:

{
  "mcpServers": {
    "tefas-fund-comparator": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "C:\\Users\\kerem\\Documents\\TEFAS-MCP", "python", "-m", "tefas_mcp.server"]
    }
  }
}

Fon tipleri

Kod Anlam tefasfon alias
YAT Yatırım fonu SEC
EMK Emeklilik PEN
BYF Borsa yatırım fonu (ETF) ETF
GYF Gayrimenkul RE
GSYF Girişim sermayesi VC

Örnek tool çağrıları

Agent / istemci üzerinden (anlamsal örnekler):

list_funds(fund_type="YAT", name_contains="ALTIN", limit=20)

get_fund_details(fund_code="AAL", fund_type="YAT")

compare_funds(
  fund_codes=["AAL", "AAK"],
  start_date="2026-01-01",
  end_date="2026-04-01",
  metrics=["return", "volatility", "sharpe", "max_drawdown"]
)

get_portfolio_breakdown(fund_code="AAL")

get_historical_returns(fund_type="YAT", basis="RB", limit=25)

analyze_performance(
  fund_codes=["AAL", "AAK"],
  start_date="2025-04-01",
  end_date="2026-04-01",
  risk_free_annual=0.40
)

Rate limit ve süre

TEFAS yaklaşık dakikada 6 istek sınırına yakındır. pytefas uzun aralıkları ~28 günlük parçalara böler:

Aralık Kabaca süre
1 ay ~10 sn
3 ay ~1 dk
1 yıl ~3 dk

Aynı istekler ~60 sn TTL ile bellekte önbelleğe alınır.

Test

pip install -e ".[dev]"
pytest -q

Ağ gerektiren smoke test (manuel):

python -c "from tefas_mcp.client import get_service; print(get_service().fetch_info('2026-04-20','2026-04-24',kind='YAT',fund_code='AAL').head())"

Proje yapısı

src/tefas_mcp/
  server.py           # FastMCP entrypoint
  client/             # pytefas + tefasfon façade
  tools/              # 6 MCP tools
  analytics/          # Sharpe, vol, max DD
  models/             # enums / validation
  utils/              # dates, formatters, errors

Bağımlılıklar

Uyarı

Bu araç yatırım tavsiyesi değildir. TEFAS API’si resmi olarak dokümante edilmemiştir; site değişikliklerinde paket güncellemesi gerekebilir. Metrikler eğitim / karşılaştırma amaçlı basitleştirilmiş istatistiklerdir.

Lisans

MIT

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