tefas-fund-comparator
MCP server for listing, comparing, and analyzing Turkish TEFAS mutual funds, including performance metrics and portfolio breakdowns.
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)
- Kodu GitHub’a push edin.
- Render Dashboard → New → Blueprint.
- Repo’yu seçin;
render.yamlotomatik okunur. - Deploy sonrası URL örneği:
https://tefas-fund-comparator.onrender.com - MCP endpoint:
https://tefas-fund-comparator.onrender.com/mcp
Health:https://tefas-fund-comparator.onrender.com/health
B) Manuel Web Service
- New → Web Service → repo bağla
- Runtime: Docker
- Dockerfile path:
./Dockerfile - Health Check Path:
/health - Env (opsiyonel; Dockerfile varsayılanları yeter):
| Key | Value |
|---|---|
MCP_TRANSPORT |
http |
HOST |
0.0.0.0 |
MCP_PATH |
/mcp |
LOG_LEVEL |
INFO |
PORTRender 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
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
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.
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.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
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.
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.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
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.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.