Edinet MCP

🚀 edinet-mcp

EDINET XBRL解析ライブラリと、日本の金融データ用のMCPサーバーです。

📝 日本語チュートリアル: Claude に聞くだけで上場企業の決算がわかる (Zenn)

Japan Finance Data Stack の一部です: edinet-mcp (有価証券報告書) | tdnet-disclosure-mcp (適時開示) | estat-mcp (政府統計) | boj-mcp (日本銀行) | stockprice-mcp (株価と為替レート)

🚀 クイックスタート

インストール

pip install edinet-mcp
# または
uv add edinet-mcp
# またはDockerを使用する場合
docker run -e EDINET_API_KEY=your_key ghcr.io/ajtgjmdjp/edinet-mcp serve

APIキーの取得

EDINET で無料で登録し、以下のように設定します。

export EDINET_API_KEY=your_key_here

30秒で試す

import asyncio
from edinet_mcp import EdinetClient

async def main():
    async with EdinetClient() as client:
        # トヨタを検索
        companies = await client.search_companies("トヨタ")
        print(companies[0].name, companies[0].edinet_code)
        # トヨタ自動車株式会社 E02144

        # 正規化された財務諸表を取得
        stmt = await client.get_financial_statements("E02144", period="2025")

        # 辞書のようにアクセス - J-GAAP、IFRS、US-GAAPで動作
        revenue = stmt.income_statement["売上高"]
        print(revenue)  # {"当期": 45095325000000, "前期": 37154298000000}

        # 利用可能なすべての行項目を表示
        print(stmt.income_statement.labels)
        # ["売上高", "売上原価", "売上総利益", "営業利益", ...]

        # DataFrameとしてエクスポート
        print(stmt.income_statement.to_polars())

asyncio.run(main())

財務指標の計算

import asyncio
from edinet_mcp import EdinetClient, calculate_metrics

async def main():
    async with EdinetClient() as client:
        stmt = await client.get_financial_statements("E02144", period="2025")
        metrics = calculate_metrics(stmt)
        print(metrics["profitability"])
        # {"売上総利益率": "25.30%", "営業利益率": "11.87%", "ROE": "12.50%", ...}

asyncio.run(main())

複数企業のスクリーニング

import asyncio
from edinet_mcp import EdinetClient, screen_companies

async def main():
    async with EdinetClient() as client:
        result = await screen_companies(
            client,
            ["E02144", "E01777", "E01967"],  # トヨタ、ソニー、キーエンス
            period="2025",
            sort_by="営業利益率",  # 営業利益率でソート
        )
        for r in result["results"]:
            print(f"{r['company_name']}: {r['profitability']['営業利益率']}")
        # 株式会社キーエンス: 51.91%
        # ソニーグループ株式会社: 11.69%
        # トヨタ自動車株式会社: 9.98%

asyncio.run(main())

期間比較

import asyncio
from edinet_mcp import EdinetClient, diff_statements

async def main():
    async with EdinetClient() as client:
        result = await diff_statements(
            client, "E02144",
            period1="2024", period2="2025",
        )
        for d in result["diffs"][:5]:
            print(f"{d['科目']}: {d['増減額']:+,.0f} ({d['増減率']})")
        # 売上高: +7,941,027,000,000 (+21.38%)
        # 営業利益: +1,204,832,000,000 (+28.44%)
        # ...

asyncio.run(main())

✨ 主な機能

edinet-mcp は、日本の EDINET 金融開示システムへのプログラムによるアクセスを提供します。会計基準 (J-GAAP / IFRS / US-GAAP) を横断してXBRLファイリングを正規化し、日本語の正規ラベルに変換し、AIアシスタント用の MCP サーバーとして公開します。

• 5,000社以上の上場日本企業を検索
• 年次/四半期財務報告 (有価証券報告書、四半期報告書) を取得
• 自動正規化: stmt["売上高"] は会計基準に関係なく機能
• 財務指標 (ROE、ROA、利益率) と前年比比較
• XBRLをPolars/pandas DataFrame (BS、PL、CF) に解析
• 複数企業のスクリーニング: 最大20社の財務指標を比較
• 期間比較 (xbrl-diff): 期間をまたいで財務諸表を比較し、増減額と増減率を表示
• Claude Desktopや他のAIツール用の9つのツールを備えたMCPサーバー

📦 インストール

pip install edinet-mcp
# または
uv add edinet-mcp
# またはDockerを使用する場合
docker run -e EDINET_API_KEY=your_key ghcr.io/ajtgjmdjp/edinet-mcp serve

💻 使用例

基本的な使用法

import asyncio
from edinet_mcp import EdinetClient

async def main():
    async with EdinetClient() as client:
        # トヨタを検索
        companies = await client.search_companies("トヨタ")
        print(companies[0].name, companies[0].edinet_code)
        # トヨタ自動車株式会社 E02144

        # 正規化された財務諸表を取得
        stmt = await client.get_financial_statements("E02144", period="2025")

        # 辞書のようにアクセス - J-GAAP、IFRS、US-GAAPで動作
        revenue = stmt.income_statement["売上高"]
        print(revenue)  # {"当期": 45095325000000, "前期": 37154298000000}

        # 利用可能なすべての行項目を表示
        print(stmt.income_statement.labels)
        # ["売上高", "売上原価", "売上総利益", "営業利益", ...]

        # DataFrameとしてエクスポート
        print(stmt.income_statement.to_polars())

asyncio.run(main())

高度な使用法

import asyncio
from edinet_mcp import EdinetClient, calculate_metrics

async def main():
    async with EdinetClient() as client:
        stmt = await client.get_financial_statements("E02144", period="2025")
        metrics = calculate_metrics(stmt)
        print(metrics["profitability"])
        # {"売上総利益率": "25.30%", "営業利益率": "11.87%", "ROE": "12.50%", ...}

asyncio.run(main())

📚 詳細ドキュメント

MCPサーバーの設定

AIツールのMCP設定に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "edinet": {
      "command": "uvx",
      "args": ["edinet-mcp", "serve"],
      "env": {
        "EDINET_API_KEY": "your_key_here"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "edinet": {
      "command": "uvx",
      "args": ["edinet-mcp", "serve"],
      "env": {
        "EDINET_API_KEY": "your_key_here"
      }
    }
  }
}

claude mcp add edinet -- uvx edinet-mcp serve
# 次に環境変数にEDINET_API_KEYを設定する

その後、AIに「トヨタの最新の営業利益を教えて」と尋ねます。

利用可能なMCPツール

⚠️ 重要提示

period パラメータは 提出年度 であり、会計年度ではありません。3月を会計年度末とする日本企業は、翌年の6月に年次報告書を提出します（例: 2024年度 → 2025年に提出 → period="2025"）。

CLIの使用方法

# 企業を検索
edinet-mcp search トヨタ

# 損益計算書を取得
edinet-mcp statements -c E02144 -p 2024

# 複数企業をスクリーニング
edinet-mcp screen E02144 E01777 E02529 --sort-by ROE

# 期間をまたいで比較 (xbrl-diff)
edinet-mcp diff -c E02144 -p1 2023 -p2 2024

# MCPサーバーを起動
edinet-mcp serve

APIリファレンス

EdinetClient

すべてのクライアントメソッドは非同期です。適切なリソースのクリーンアップのために async with を使用します。

import asyncio
from edinet_mcp import EdinetClient

async def main():
    async with EdinetClient(
        api_key="...",        # またはEDINET_API_KEY環境変数
        cache_dir="~/.cache/edinet-mcp",
        rate_limit=0.5,       # 秒あたりのリクエスト数
        max_retries=3,        # 429/5xxエラー時に指数関数的バックオフでリトライ
    ) as client:
        # 検索
        companies: list[Company] = await client.search_companies("query")
        company: Company = await client.get_company("E02144")

        # 開示書類
        filings: list[Filing] = await client.get_filings(
            start_date="2024-01-01",
            edinet_code="E02144",
            doc_type="annual_report",
        )

        # 財務諸表 (edinet_code + 期間)
        stmt: FinancialStatement = await client.get_financial_statements(
            edinet_code="E02144",
            period="2024",  # 提出年度 (会計年度ではない)
        )

        # または直近の開示書類を取得 (過去365日以内)
        stmt = await client.get_financial_statements(edinet_code="E02144")

        df = stmt.income_statement.to_polars()  # Polars DataFrame
        df = stmt.income_statement.to_pandas()  # pandas DataFrame (オプションの依存関係)

asyncio.run(main())

Filing

get_filings() で返されるFilingオブジェクトには、以下の属性があります。

for filing in filings:
    print(filing.description)    # "有価証券報告書－第121期(...)"
    print(filing.filing_date)    # datetime.date(2025, 6, 18)
    print(filing.doc_id)         # "S100VWVY"
    print(filing.company_name)   # "トヨタ自動車株式会社"
    print(filing.period_start)   # datetime.date(2024, 4, 1)
    print(filing.period_end)     # datetime.date(2025, 3, 31)

StatementData

各財務諸表 (BS、PL、CF) は StatementData オブジェクトで、辞書のようにアクセスできます。

# 日本語ラベルで辞書のようにアクセス
stmt.income_statement["売上高"]       # → {"当期": 45095325, "前期": 37154298}
stmt.income_statement.get("営業利益") # → {"当期": 5352934} または None
stmt.income_statement.labels          # → ["売上高", "営業利益", ...]

# DataFrameとしてエクスポート
stmt.balance_sheet.to_polars()    # → polars.DataFrame
stmt.balance_sheet.to_pandas()    # → pandas.DataFrame (pandasが必要)
stmt.balance_sheet.to_dicts()     # → list[dict]
len(stmt.balance_sheet)           # 行項目の数

# 生のXBRLデータを保存
stmt.income_statement.raw_items   # 正規化前の元データ

正規化

edinet-mcpは、会計基準を横断してXBRL要素名を自動的に正規化します。

マッピングは で定義されています。PL (42)、BS (79)、CF (40) をカバーする161項目があり、IFRS/US-GAAP要素のバリアントは接尾辞の削除によって自動的に解決されます。YAMLファイルを編集することで新しいマッピングを追加でき、コードの変更は必要ありません。

from edinet_mcp import get_taxonomy_labels

# 利用可能なラベルを発見
labels = get_taxonomy_labels("income_statement")
# [{"id": "revenue", "label": "売上高", "label_en": "Revenue"}, ...]

EDINET接尾辞の削除

EDINETはXBRL要素名に会計基準とセクション固有の接尾辞を追加します（例: TotalAssetsIFRSSummaryOfBusinessResults）。これらは自動的に削除され、正規のタクソノミーエントリと一致させられます。非連結 (単体) のコンテキストはフィルタリングされ、連結数値が優先されます。

🔧 技術詳細

EDINET API → Parser (XBRL/TSV) → Normalizer (taxonomy.yaml) → MCP Server
                                        ↓
                              StatementData["売上高"]
                              calculate_metrics(stmt)
                              compare_periods(stmt)

開発方法

git clone https://github.com/ajtgjmdjp/edinet-mcp
cd edinet-mcp
uv sync --extra dev
uv run pytest -v           # 213 tests
uv run ruff check src/

データの出典

このプロジェクトは、EDINET（金融庁が運営するElectronic Disclosure for Investors' NETwork）のデータを使用しています。EDINETのデータは Public Data License 1.0 の下で提供されています。

関連プロジェクト

Japan Finance Data Stack (同一作者による):

• tdnet-disclosure-mcp — TDNETの適時開示
• estat-mcp — 政府統計 (e-Stat)
• boj-mcp — 日本銀行の統計
• stockprice-mcp — 株価と為替レート (yfinance)
• jfinqa — 日本語の金融QAベンチマーク

コミュニティ:

• edinet2dataset — Sakana AIのEDINET XBRL→JSONツール
• EDINET-Bench — 金融分類ベンチマーク

📄 ライセンス

Apache-2.0ライセンスです。サードパーティの帰属については NOTICE を参照してください。