Financial Data MCP Server

Tutorial MCP + LangGraph

Este projeto demonstra como integrar o Model Context Protocol (MCP) com LangGraph para criar um agente ReAct inteligente que pode acessar dados financeiros em tempo real.

Objetivo

Como criar um servidor MCP com ferramentas personalizadas
Como conectar um agente LangGraph ao servidor MCP
Como implementar memoria de conversacao persistente
Como usar ferramentas de analise financeira via MCP

Pre-requisitos

Python 3.13+
Chaves de API do OpenAI e/ou Groq
FastMCP
LangGraph MCP Adapter

Instalacao

1. Instalar UV (Gerenciador de Pacotes Python)

Windows:

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

macOS/Linux:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

2. Clonar e Configurar o Projeto

# Clone o repositorio
git clone https://github.com/gustavo-sacchi/tutorial_mcp_langgraph.git
cd tutorial_mcp_langgraph

# Instale as dependencias e crie o ambiente virtual
uv sync

# Configure as variaveis de ambiente
cp .env.exemple .env

3. Configurar Chaves de API

Edite o arquivo .env e adicione suas chaves:

OPENAI_API_KEY=sua-chave-openai-aqui
GROQ_API_KEY=sua-chave-groq-aqui

Como Usar

1. Iniciar o Servidor MCP

Em um terminal:

uv run server_mcp.py

O servidor estara disponivel em http://localhost:4200

2. Executar o Cliente (Agente)

Em outro terminal:

uv run client_mcp.py

3. Interagir com o Agente

Agora voce pode fazer perguntas sobre financas:

User: Qual e o preco atual da acao da Apple?
User: Me de um resumo completo da VALE3.SA
User: Pesquise noticias recentes sobre investimentos em IA

Testando o MCP

Para testar a interface MCP diretamente:

npx @modelcontextprotocol/inspector uv run server_mcp.py

Arquitetura

┌─────────────────┐    HTTP     ┌─────────────────┐
│  Client         │◄──────────►│  MCP Server     │
│  (LangGraph)    │             │  (FastMCP)      │
│                 │             │                 │
│ • ChatOpenAI    │             │ • YFinance      │
│ • ReAct Agent   │             │ • DuckDuckGo    │
│ • Memory        │             │ • Web Scraping  │
└─────────────────┘             └─────────────────┘

Ferramentas Disponiveis

O servidor MCP fornece estas ferramentas financeiras:

Resumo de Acoes: Preco, volume e data
Estimativas de Analistas: Precos-alvo
Recomendacoes: Buy/Hold/Sell
Dividendos: Historico de pagamentos
Setor/Industria: Classificacao da empresa
Demonstracoes Financeiras: Balanco, DRE, Fluxo de Caixa
Pesquisa Web: Noticias e conteudo relevante

Video Tutorial

Este projeto foi criado para acompanhar o tutorial no YouTube. Assista ao video completo para entender todos os detalhes da implementacao:

📺 Assistir no YouTube

Personalizacao

Modelos: Altere entre OpenAI e Groq no client_mcp.py
Transporte: Configure HTTP ou stdio no server_mcp.py
Ferramentas: Adicione novas ferramentas MCP no servidor
Prompts: Customize os prompts disponiveis

This server cannot be installed

security - not tested

license - not found

quality - not tested

How are these scores calculated?

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

A Model Context Protocol server that provides financial tools for retrieving real-time stock data, analyst recommendations, financial statements, and web search capabilities for a LangGraph-powered ReAct agent.

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