Seiche, LiquiLens and Undertow source data

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

사용해야 할까요

품질 및 안전성

A
설명 품질
93%
스키마 완전성
75%
이름 품질
80%
오염 위험
100%
권한 일치
100%
프로토콜 준수
100%

도구 정의와 프로토콜 준수에 대한 자동 분석을 기반으로 합니다.

컨텍스트 비용

~701토큰 (도구 정의)
~700 B일반적인 응답 크기
중간 정도의 주의 영향 (128k 컨텍스트의 0.55%)

이는 서버의 도구가 모델의 컨텍스트에 로드될 때마다 소비되는 대략적인 토큰 수입니다. 수치가 높을수록 다른 작업에 사용할 수 있는 주의가 줄어듭니다.

설치

원클릭 설치

`claude_desktop_config.json` 파일에 다음을 추가하세요:

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

원격 엔드포인트

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

할 수 있는 일

도구 목록

도구 (6)

🟢 읽기 전용🟡 쓰기🔴 삭제⚪ 알 수 없음
🟢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.

입력 스키마

{
  "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.

입력 스키마

{
  "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.

입력 스키마

{
  "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.

입력 스키마

{
  "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.

입력 스키마

{
  "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.

입력 스키마

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

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