Tuatara Embed Stocks

Stock-symbol vectors: which listed symbols an event, theme or headline moves, ranked in one call.

¿Debería usar esto?

Calidad y seguridad

A
Calidad de la descripción
100%
Integridad del esquema
100%
Calidad de los nombres
80%
Riesgo de envenenamiento
100%
Coincidencia de permisos
100%
Cumplimiento del protocolo
100%

Basado en el análisis automatizado de las definiciones de herramientas y el cumplimiento del protocolo.

Costo de contexto

~308Tokens (definiciones de herramientas)
~1.5 KBTamaño de respuesta típico
Impacto mínimo en la atención (0.24% del contexto de 128k)

Este es el número aproximado de tokens que se consumen cada vez que las herramientas del servidor se cargan en el contexto de un modelo. Los recuentos más altos reducen la atención disponible para otras tareas.

Instalar

Instalación con un clic

Agrega esto a tu archivo `claude_desktop_config.json`:

{
  "mcpServers": {
    "tuatara-embed-stocks": {
      "url": "https://cymetica.com/mcp/v1/stock-vectors"
    }
  }
}

Puntos de conexión remotos

https://cymetica.com/mcp/v1/stock-vectorsstreamable-http

Qué puede hacer

Inventario de herramientas

Herramientas (1)

🟢 Solo lectura🟡 Escritura🔴 Eliminación⚪ Desconocido
🟢stock_vectors(input, encoding_format, similarity_to_first)

Tuatara Embed Stocks: vector embeddings of listed stock symbols and of text in one space, built for the connections a sector label does not carry — which symbols an event, theme or headline moves, including companies it never names. Send sym:TICKER (e.g. sym:AAPL) for a symbol's own vector, or any text (a headline, a theme). With similarity_to_first=true the answer ranks inputs 2..n by cosine to input 1, so 'headline + candidate symbols in, ranked basket out' is one call. 4,096 dimensions, unit length. Up to 64 inputs per call; no account needed; nothing is stored.

Esquema de entrada

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "input": {
      "type": "array",
      "description": "list of texts to embed: sym:TICKER for a listed symbol's own vector, anything else is embedded as text; at most 64"
    },
    "encoding_format": {
      "type": "string",
      "description": "base64 (default, float32 little-endian) or float (4,096 numbers)"
    },
    "similarity_to_first": {
      "type": "boolean",
      "description": "also return every other input's cosine to the first input, ranked (e.g. first = the headline, the rest = candidate symbols)"
    }
  },
  "required": [
    "input"
  ]
}

Comunidad

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Evidencia

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