Access SEC filings efficiently (10-K, 10-Q, etc), save time and tokens, and get cited answers.
AlphaCreek SEC Filings MCP 是一个基于 MCP(Model Context Protocol)协议构建的工具,专门用于在 AI 对话环境中高效检索和解析美国证券交易委员会(SEC)的公开申报文件,包括年报(10-K)、季报(10-Q)、8-K 重大事项披露等常见表格。它解决的核心问题是:直接从 SEC 数据库读取原始文件时,文档体积庞大、结构冗余,大量 token 被无效内容消耗,导致 AI 分析成本高、响应慢、引用来源不清。该工具通过对文件内容的预处理与结构化切片,使 AI 模型只获取与查询真正相关的段落,并在返回答案时附带具体的文件引用位置,方便用户核查原始出处。典型使用场景之一:投资研究人员希望了解某上市公司最新 10-K 中的风险因素章节,无需下载完整年报,直接在支持 MCP 的 AI 客户端(如 Claude Desktop)中提问,即可获得结构化摘要及对应段落的引用。另一场景:分析师对比多家公司同一季度的 10-Q 财务数据,工具可跨文档检索并整合结果,节省手动翻阅时间。该工具适合券商研究员、独立投资者、合规人员及需要定期跟踪上市公司披露信息的从业者。由于 SEC 数据本身为英文,工具目前主要服务于需要分析美股上市公司的用户,中文界面和中文查询支持情况尚不明确,国内用户需自行解决网络访问问题。
# 远程 MCP 服务(streamable-http) https://mcp.alphacreek.ai/mcp
{
"mcpServers": {
"alphacreek-mcp": {
"type": "streamable-http",
"url": "https://mcp.alphacreek.ai/mcp"
}
}
}传输方式:streamable-http
需配置环境变量:Authorization
AlphaCreek SEC Filings MCP 是否免费使用?
官网未公示具体定价,建议访问 https://www.alphacreek.ai/mcp-docs 查看最新收费方案,部分 MCP 工具提供免费额度加付费订阅的模式。
国内用户能否正常访问和使用?
SEC EDGAR 数据库本身在国内访问可能受网络限制,建议用户自行解决网络连通性问题后再使用该工具。
使用这个工具需要什么前提条件?
需要有一个支持 MCP 协议的 AI 客户端(例如 Claude Desktop),并按照官方文档完成 MCP 服务器的配置和连接。
它支持哪些类型的 SEC 文件?
已知支持 10-K(年报)和 10-Q(季报),以及其他常见 SEC 表格类型,具体覆盖范围可参考官方文档说明。
与直接在 SEC EDGAR 网站下载文件相比,这个工具的优势在哪?
EDGAR 提供原始 HTML/文本文件,内容冗长且无结构化索引;该工具在 AI 对话中直接返回相关段落及引用,省去手动定位和粘贴的步骤,同时降低 token 开销。
有哪些同类替代工具?
类似定位的工具包括 SEC API 服务商(如 Financial Modeling Prep、Polygon.io 的文件端点)以及专注财报分析的 AI 产品(如 Kensho、AlphaSense),但基于 MCP 协议的实现目前相对较少。
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MCP for AI compliance documentation across SR 26-2, EU AI Act, NIST AI RMF, and ISO/IEC 42001.
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