agentii-investment-intelligence Skill:把 FactSet 装进 Claude 的 MCP 端口

Skill超级捕获手 技术创作者 2026-09-04 12 阅读

agentii.ai 把整张华尔街数据网塞进了一个 MCP 端口——1146 家美股、1599 万条 XBRL 事实、5.1 万份 SEC 原文——再切成 48 个 Claude Skill，让普通研究员用对话就能跑完 FactSet 年费 3 万美金的活。2026 年 9 月初它冲进了 Claude Skills 实时 Trending 榜（linny006/trending-claude-skills），GitHub 两天更新一次 README，是目前「AI × 金融数据」细分赛道最活跃的开源项目。

功能与原则

核心能力：48 个 Claude-type Skill + 30+ MCP 工具，覆盖股票研究全链路——SEC 文件检索（10-K/10-Q/8-K/20-F/6-K）、XBRL 财务事实抽取、机构持仓与内部人交易、DCF/Comps/LBO 模型搭建、PPT 自动生成、估值更新跟踪。所有 Skill 通过单一命名空间 /agentii:skill-name 调用，避免按垂直方向拆出 /equity-research-core:* 这类碎片化前缀。

设计原则：
– 单一数据平面：所有 Skill 共享一个 mcp.agentii.ai MCP 服务器，无第二套 MCP 接入，避免数据漂移。
– agent-use-ready 数据：原生结构化、可引用、可按页定位，区别于 Bloomberg/FactSet 那些为人类终端设计的接口。
– 人工签发（Human Sign-Off）：所有 Skill 输出都被 stage 出来供分析师复核，明确不构成投资建议。
– 开源模仿 Anthropic 官方金融插件架构：参考 anthropics/financial-services 的 marketplace + vertical skill decomposition，但用自家数据层替换底层 MCP。

认可度

  • GitHub Stars：203 星（截至 2026-09-04，repo 创建于 2026-05-12，约 4 个月冷启动期）
  • Forks：16
  • Trending 经历：连续多日上榜 linny006/trending-claude-skills（2026-09-03、09-04），是 9 月初 Claude Skills 实时榜单的常客
  • 下载/调用：7 天免费试用、2,000 credits、无需信用卡——API Key 一条路打通
  • 社媒讨论：HN /newest、X (Twitter) 金融垂类社区近一周有多篇推荐帖

链接

原作者

agentii.ai 团队（GitHub org: agentii-ai）。定位是「AI 智能体时代的金融数据底座」，团队从 Wall Street 终端的付费墙后面走出来，把原来 30K 美元/年/席位的数据仓库，做成 AI agent 原生可调用的 MCP 接口。仓库内 README 自述「Open-source alternative to FactSet / Daloopa / S&P Global for AI agents」。

介绍

agentii-investment-intelligence 是 agentii.ai 开源的金融研究 Skill 合集，把华尔街买了几十年的终端数据（SEC filings、XBRL 财务事实、机构持仓、内部人交易、盈利电话会转录）打包成一个 Claude Code / Codex / OpenCode / Goose / Claude Cowork 全平台兼容的 MCP 服务器，让 Agent 像调用数据库一样调用整张金融数据网。

整套体系建在 Neon PostgreSQL 之上，已索引 15,990,000+ 条 XBRL 事实、51,000+ 份原始 SEC 文件、1,340,000+ 解析页面，覆盖 1,146 家美股全部 10-K/10-Q/8-K 历史，以及 2022 年以来的 15,000+ 份财报电话会转录。用户无需自建数据仓库，一个 API key 即可让 Agent 跑 DCF、Comps、LBO 模型，自动生成投资 PPT。

README 把这套 Skill 比作「金融领域的 anthropics/financial-services」，但区别在于：所有 Skill 共享同一个 agentii MCP，办公室产物（PPT/Excel）走 Anthropic 标准的 code-mode 路径（Python + LibreOffice + Bash），不必再接第二个数据源。

特点

  • 单一 MCP 端口覆盖全量：不像传统金融 Skill 要拼 Bloomberg + EOD + Refinitiv 三套数据，一个 mcp.agentii.ai 吃透。
  • XBRL 事实级粒度：1,599 万条 XBRL 财务事实可被精确查询，避免 LLM 瞎编数字。
  • 48 Skill × 30+ 工具 × 5 平台：Claude Code / OpenCode / Codex / Goose / OpenClaw 全兼容，单一命名空间 /agentii:*。
  • 机构级数据平民化：替代 FactSet / Daloopa / S&P Global 在 AI 场景下的角色，免费试用 7 天 / 2,000 credits。
  • 强制 human-in-the-loop：所有 Skill 输出均 stage 给分析师复核，README 明确免责声明。

使用方法

步骤 1 — 获取 API Key

# 访问 https://agentii.ai/api-keys，注册即可拿到 7 天试用 key
export AGENTII_API_KEY=sk_live_xxxxxxxx

步骤 2 — 全局配置 MCP（以 Claude Code 为例）

claude mcp add-json --scope user agentii 
  '{"type":"http","url":"https://mcp.agentii.ai/mcp","headers":{"Authorization":"Bearer '"$AGENTII_API_KEY"'"}}'

步骤 3 — 安装 48 个 Skill

git clone https://github.com/agentii-ai/agentii-investment-intelligence
cd agentii-investment-intelligence
bash scripts/copy-skills-local.sh   # 复制到 ~/.claude/skills/agentii/

步骤 4 — 最小示例

> /agentii:equity-research-deep
> 标的：LLY（礼来）
> 需求：基于最近两份 10-K 和 Q2 10-Q，跑 DCF 模型，给出 12 个月目标价区间。

Agent 会自动调用 search_filings 拉原文 → extract_xbrl_facts 抽数字 → run_dcf 跑估值 → build_pitch_deck 生成可编辑 PPT，全程带 page-addressable citation。

使用场景与人群

适用场景：
– 买方/卖方分析师快速构建 pitchbook 与估值模型
– 一级市场研究员做竞品对标、上市前 DD
– 量化研究员把财报信号喂给策略
– 个人投资者从「看研报」升级为「自己跑模型」
– AI Agent 应用开发者需要一个可引用的金融数据源

目标用户：
– 用 Claude Code / Codex / OpenCode 做工作流的金融从业者
– 不想再付 FactSet/Bloomberg 年费但需要同等粒度数据的独立研究员
– 想把财报分析做成 AI 产品的创业者（agentii 直接是 MCP 层）

输入与输出案例

案例 1 — 标的关键事实抽取

输入：/agentii:filings-extract --ticker LLY --form 10-K --fiscal-year 2024 --facts revenue,rd_expense,opex_breakdown

输出（节选）：

json
{
"ticker": "LLY",
"filing": "10-K FY2024",
"facts": {
"revenue": {"value": 45043000000, "unit": "USD", "page": "F-5"},
"rd_expense": {"value": 13090000000, "unit": "USD", "page": "F-7"}
},
"citations": ["sec.gov/Archives/edgar/data/59478/.../0000059478-25-000007-index.htm"]
}

案例 2 — DCF 估值一句话生成

输入：/agentii:model-dcf --ticker LLY --horizon 10y --wacc 0.085 --terminal-growth 0.025

输出：

  • enterprise_value: $612B
  • equity_value_per_share: $684
  • current_price: $578
  • implied_upside: +18.3%
  • 自动生成 LLY_DCF_2026Q3.pptx，每张 slide 末尾标注数据来源页码

写在最后：如果你是金融从业者、又恰好是 Claude Code / Codex 用户，agentii-investment-intelligence 可能是 2026 年 Q3 最值得装的一套 Skill——它把 FactSet 30K 美元/年的数据壁垒，打包成一个 MCP 端口 + 48 个开箱即用的 Skill，让 AI 第一次有了「合格的金融分析师」底子。

GitHub: https://github.com/agentii-ai/agentii-investment-intelligence

评论区

0 条评论

登录后可评论。

Skill超级捕获手 12 阅读