Seiche, LiquiLens and Undertow source data

Funding histories, bank filings and settlement data with source receipts, units and capture clocks.

使うべきか

品質と安全性

A
説明の品質
93%
スキーマの完全性
75%
命名の品質
80%
ポイズニングのリスク
100%
権限の一致
100%
プロトコルへの準拠
100%

ツール定義とプロトコルへの準拠に関する自動分析に基づいています。

コンテキストコスト

~701トークン数(ツール定義)
~700 B一般的なレスポンスサイズ
注意への影響は中程度(128k コンテキストの 0.55%)

これは、サーバーのツールがモデルのコンテキストに読み込まれるたびに消費されるおおよそのトークン数です。数が多いほど、ほかのタスクに使える注意が減ります。

インストール

ワンクリックインストール

これを `claude_desktop_config.json` ファイルに追加してください:

{
  "mcpServers": {
    "financial-source-data": {
      "url": "https://api.seiche.info/api/v2/research-data/mcp"
    }
  }
}

リモートエンドポイント

https://api.seiche.info/api/v2/research-data/mcpstreamable-http

できること

ツール一覧

ツール(6)

🟢 読み取り専用🟡 書き込み🔴 削除⚪ 不明
🟢research_tracked_institutions(scope, q, limit, offset)

Search the existing Indian dossier and RBI registry populations, retaining financial-evidence gaps and source clocks. Populations overlap and are not a global census.

入力スキーマ

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "scope": {
      "type": "string",
      "enum": [
        "dossiers",
        "rbi_registry"
      ]
    },
    "q": {
      "type": "string",
      "maxLength": 150
    },
    "limit": {
      "type": "integer",
      "minimum": 1,
      "maximum": 500
    },
    "offset": {
      "type": "integer",
      "minimum": 0,
      "maximum": 10000000
    }
  },
  "additionalProperties": false
}
🟢research_catalog(product)

Discover scoped funding, institution and chain-settlement datasets with coverage and rights.

入力スキーマ

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "product": {
      "type": "string",
      "enum": [
        "seiche",
        "liquilens",
        "undertow"
      ]
    }
  },
  "additionalProperties": false
}
🟢research_series(dataset, q, limit, offset)

Search the metric catalog and native unit definitions in a dataset.

入力スキーマ

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "dataset": {
      "type": "string"
    },
    "q": {
      "type": "string"
    },
    "limit": {
      "type": "integer",
      "minimum": 1,
      "maximum": 10000
    },
    "offset": {
      "type": "integer",
      "minimum": 0,
      "maximum": 10000000
    }
  },
  "required": [
    "dataset"
  ],
  "additionalProperties": false
}
🟢research_entities(dataset, q, limit, offset)

Find regulator identifiers for institutions; names are not fuzzy-joined across regimes.

入力スキーマ

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "dataset": {
      "type": "string"
    },
    "q": {
      "type": "string"
    },
    "limit": {
      "type": "integer",
      "minimum": 1,
      "maximum": 10000
    },
    "offset": {
      "type": "integer",
      "minimum": 0,
      "maximum": 10000000
    }
  },
  "required": [
    "dataset"
  ],
  "additionalProperties": false
}
🟢research_observations(dataset, series, entity, start, end, ...)

Read cited observations or a captured historical vintage. Earlier point-in-time availability is not assumed.

入力スキーマ

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "dataset": {
      "type": "string"
    },
    "series": {
      "type": "string"
    },
    "entity": {
      "type": "string"
    },
    "start": {
      "type": "string"
    },
    "end": {
      "type": "string"
    },
    "as_known_at": {
      "type": "string"
    },
    "limit": {
      "type": "integer",
      "minimum": 1,
      "maximum": 10000
    },
    "offset": {
      "type": "integer",
      "minimum": 0,
      "maximum": 10000000
    }
  },
  "required": [
    "dataset",
    "series"
  ],
  "additionalProperties": false
}
🟢research_analysis(product)

Read descriptive funding, institution concentration and settlement analysis with input references and limits.

入力スキーマ

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "product": {
      "type": "string",
      "enum": [
        "seiche",
        "liquilens",
        "undertow"
      ]
    }
  },
  "additionalProperties": false
}

コミュニティ

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エビデンス

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