MCP Server Fear Greed
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MCP Server Fear Greed

米国株式市場のリアルタイムの恐怖と貪欲指数を提供するMCPサーバーで、過去データと詳細な市場指標を含んでいます。
2.5ポイント
11.4K

MCPサーバーの恐怖と貪欲指数とは?

これはModel Context Protocol (MCP) サーバーで、CNNの恐怖と貪欲指数にリアルタイムでアクセスできます。この指数は、米国株式市場の全体的な市場情緒を測定するために使用されます。

MCPサーバーの恐怖と貪欲指数をどのように使用する?

MCPクライアント(VS Code、Cursorなど)を設定してこのサーバーに接続すると、リアルタイムの市場情緒データを取得できます。コマンドラインまたはコードから直接このサービスを呼び出すことができます。

適用シナリオ

投資家、トレーダー、金融アナリストに適しており、市場情緒の変化を把握し、より賢明な投資判断を下すのに役立ちます。

主要機能

リアルタイムの恐怖と貪欲指数
0から100の範囲でリアルタイムの市場情緒スコアを提供し、ユーザーが市場情緒の状態を迅速に判断できるようにします。
過去データの比較
直近1日、1週間、1か月、1年の市場情緒データを確認でき、トレンド分析に便利です。
詳細な市場指標
市場勢い、株価強度、売りオプション/買いオプション比率、ボラティリティ(VIX)、ジャンク債の需要などの細分化された指標を提供します。
柔軟なデータ形式
Markdown構造化コンテンツまたは生のJSON形式での出力に対応しており、さまざまな使用シナリオのニーズを満たします。
利点
リアルタイムの市場情緒データを提供し、ユーザーが市場動向を迅速に把握できる
複数のデータ形式での出力に対応しており、さまざまな開発ニーズに適している
主流のMCPクライアント(VS Code、Cursorなど)に簡単に統合できる
制限
MCPクライアントのサポートが必要です
データは米国株式市場に限定されており、他の市場には適用できません
外部APIに依存してデータを取得するため、ネットワークまたはサービスの中断の影響を受ける可能性があります

使い方

MCPサーバーをインストールする
MCPクライアント(VS CodeやCursorなど)にこのサーバーの設定を追加します。
MCPサーバーを起動する
以下のコマンドを実行してサーバーを起動し、ローカルモードまたはリモートHTTP/SSEモードを選択できます。
MCPクライアントに接続する
MCPクライアントの設定でサーバーアドレスを設定し、MCPサーバーに正しく接続できるようにします。

使用例

現在の市場情緒を確認する
MCPクライアントを使用してツールを呼び出し、現在の恐怖と貪欲指数を取得します。
市場トレンドを分析する
過去データの比較機能を利用して、過去1週間または1か月の市場情緒の変化を分析します。

よくある質問

このMCPサーバーはどのプラットフォームで使用できますか?
リアルタイムの市場情緒データをどのように取得できますか?
中国語のインターフェイスはサポートされていますか?

関連リソース

GitHubプロジェクトページ
MCPサーバーの恐怖と貪欲指数のソースコードとドキュメント
MCP公式ドキュメント
Model Context Protocol (MCP) の公式ドキュメントと使用ガイド
MCPクライアントのインストールガイド
WindsurfでMCPサーバーをインストールして設定する方法

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

V
Vestige
Vestigeは認知科学に基づくAI記憶エンジンで、予測誤差ゲート、FSRS - 6間隔反復、記憶の夢など29の神経科学モジュールを実装することで、AIに長期記憶能力を提供します。3D可視化ダッシュボードと21のMCPツールを備え、完全にローカルで動作し、クラウドは必要ありません。
Rust
9.0K
4.5ポイント
M
Moltbrain
MoltBrainは、OpenClaw、MoltBook、Claude Code用に設計された長期記憶層プラグインで、自動的にプロジェクトのコンテキストを学習し、思い出すことができます。スマートな検索、観察記録、分析統計、永続的なストレージ機能を提供します。
TypeScript
10.8K
4.5ポイント
B
Bm.md
機能豊富なMarkdown排版ツールで、様々なスタイルテーマとプラットフォーム対応をサポートし、リアルタイム編集プレビュー、画像エクスポート、API統合機能を提供します
TypeScript
16.4K
5ポイント
S
Security Detections MCP
Security Detections MCPは、Model Context Protocolに基づくサーバーで、LLMがSigma、Splunk ESCU、Elastic、KQL形式を含む統一されたセキュリティ検出ルールデータベースをクエリできます。最新のバージョン3.0は自律型検出エンジニアリングプラットフォームにアップグレードされ、自動的に脅威インテリジェンスからTTPを抽出し、カバレッジのギャップを分析し、SIEMネイティブ形式の検出ルールを生成し、テストを実行して検証できます。プロジェクトには71以上のツール、11の事前構築されたワークフロープロンプト、および知識グラフシステムが含まれ、複数のSIEMプラットフォームをサポートしています。
TypeScript
8.2K
4ポイント
P
Paperbanana
Python
10.5K
5ポイント
F
Finlab Ai
FinLab AIは金融定量分析プラットフォームで、AI技術を通じてユーザーが投資戦略の超過収益(アルファ)を発見するのを支援します。豊富なデータセット、バックテストフレームワーク、および戦略サンプルを提供し、自動化されたインストールと主流のAIプログラミングアシスタントへの統合をサポートします。
9.3K
4ポイント
B
Better Icons
20万以上のアイコンの検索と検索を提供するMCPサーバーとCLIツールで、150以上のアイコンライブラリをサポートし、AIアシスタントと開発者が迅速にアイコンを取得して使用できるように支援します。
TypeScript
9.1K
4.5ポイント
A
Assistant Ui
assistant-uiは、生産レベルのAIチャットインターフェイスを迅速に構築するためのオープンソースのTypeScript/Reactライブラリで、組み合わせ可能なUIコンポーネント、ストリーミング応答、アクセシビリティなどの機能を提供し、複数のAIバックエンドとモデルをサポートしています。
TypeScript
10.5K
5ポイント
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
89.8K
4.7ポイント
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
21.4K
4.5ポイント
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
26.5K
4.8ポイント
B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
40.7K
4.5ポイント
G
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
25.7K
4.3ポイント
U
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
32.8K
5ポイント
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
21.4K
5ポイント
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
33.6K
4.5ポイント
AIBase
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