Notas prácticas: Crea un agente financiero de IA con el servidor MCP de EODHD
Guía paso a paso para utilizar las notas prácticas: Crea un agente financiero de IA con el servidor MCP de EODHD: contratos, verificaciones y espacios para código adicional para equipos que desarrollan sistemas MCP sin él.
Fuentes: Build an AI Financial Agent with EODHD’s MCP Server
Esta guía reconstruye el proceso desde las materias primas hasta un sistema funcional para: crear un agente financiero basado en IA con el servidor MCP de EODHD. Se centra en pasos operativos claros, verificaciones explícitas y código que se puede incorporar directamente a un repositorio sin necesidad de adivinar su propósito. Para tener una visión general, defina las entradas, el responsable de cada paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido, sin tener que adivinar el estado oculto. Considere esta etapa como un contrato entre las entradas y los resultados validados. Asigne nombres a los artefactos, defina verificaciones de éxito y evite aceptaciones silenciosas de completaciones parciales.
El enfoque tradicional con API de datos financieros falla rápidamente
Al trabajar en “The Traditional Financial Data API Approach Breaks Down Fast”, anote primero el contrato: las entradas requeridas, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación mantiene honestas las futuras modificaciones del código. Registre los tiempos y el costo de tokens o consultas junto con los resultados funcionales. Tener visibilidad del costo desde el principio evita facturas inesperadas cuando se pasa de entornos de demostración a entornos compartidos. Registre el nombre de la herramienta, el hash de los argumentos, la latencia y el resultado de cada llamada. Depurar bucles sin ese registro desperdicia horas.
El verdadero problema es el contexto, no los datos
Al trabajar en “El verdadero problema es el contexto, no los datos”, anote primero el contrato: las entradas requeridas, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación mantiene honestas las futuras modificaciones del código. Guarde la configuración fuera del código de la aplicación. Los archivos de entorno, los almacenes de datos secretos y las banderas de funcionalidad deben estar en un lugar donde los operadores puedan auditarlos sin tener que leer todo el sistema. Registre el nombre de la herramienta, el hash de los argumentos, la latencia y el resultado de cada llamada. Depurar agentes en bucles sin esa información desperdicia horas.
Qué cambia un servidor MCP para las API de datos financieros
Al trabajar en “What an MCP Server Changes for Financial Data APIs”, anote primero el contrato: las entradas requeridas, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación mantiene honestas las futuras modificaciones del código. Documente junto con ello el camino óptimo y el camino de recuperación. Las reintentos, los controles humanos y el manejo de mensajes no entregados forman parte del producto, no son mejoras posteriores. Registre el nombre de la herramienta, el hash de los argumentos, la latencia y el resultado de cada llamada. Depurar ciclos del agente sin esa huella desperdicia horas. Al trabajar en “What an MCP Server Changes for Financial Data APIs”, anote primero el contrato: las entradas requeridas, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación mantiene honestas las futuras modificaciones del código. Trate esta etapa como un contrato entre las entradas y los resultados validados. Asigne nombres a los artefactos, defina comprobaciones de éxito y rechace las completaciones parciales silenciosas.
Desarrollo del agente financiero basado en IA con el servidor MCP de EODHD
El desarrollo del agente financiero basado en IA con el servidor MCP de EODHD funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture una transcripción ejemplar, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Registre los tiempos y el costo en tokens o consultas junto con los resultados funcionales. Tener visibilidad del costo desde el principio evita facturas inesperadas cuando se pasa de entornos de demostración a entornos compartidos. Exponga herramientas con esquemas limitados y etiquetas explícitas de efectos secundarios. Los administradores necesitan saber qué llamadas modifican el estado antes de aprobarlas automáticamente.
Configuración
La configuración funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro exitoso, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Mantenga la configuración fuera del código de la aplicación. Los archivos de entorno, los almacenes de secretos y las banderas de funcionalidad deben estar en un lugar donde los operadores puedan auditarlos sin tener que leer todo el sistema.
pip install anthropic
Conectar el agente al servidor MCP de EODHD en Python
Conectar el agente al servidor MCP de EODHD en Python funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture una transcripción ideal, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Documente tanto el camino óptimo como el de recuperación. Las reintentos, los controles humanos y el manejo de mensajes no entregados forman parte del producto, no son mejoras posteriores. Fije el intérprete y el archivo de bloqueo de dependencias antes de explicar el bucle. La diferencia entre la computadora portátil y los entornos de integración continua es la causa más común de fallos silenciosos en las demostraciones de API. Conectar el agente al servidor MCP de EODHD en Python funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture una transcripción ideal, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Trate esta etapa como un contrato entre las entradas y las salidas validadas. Asigne nombres a los artefactos, defina comprobaciones de éxito y rechace las completaciones parciales silenciosas.
import anthropic
client = anthropic.Anthropic(api_key="YOUR_ANTHROPIC_API_KEY")EODHD_API_KEY = "YOUR_EODHD_API_TOKEN"response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-6",
max_tokens=1500,
messages=[
{
"role": "user",
"content": (
"Give me a quick pre-earnings health check on AAPL: "
"key fundamentals, the next earnings date, and how the "
"stock has moved over the last month."
)
}
],
mcp_servers=[
{
"type": "url",
"url": f"https://mcp.eodhd.com/v1/mcp?apikey={EODHD_API_KEY}",
"name": "eodhd-mcp"
}
]
)for block in response.content:
if block.type == "text":
print(block.text)
Qué está sucediendo realmente aquí
Para determinar qué está sucediendo realmente aquí, se deben definir las entradas, el responsable de la etapa y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar la etapa a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Se deben registrar los tiempos de ejecución y el costo de los tokens o consultas junto con los resultados funcionales. Tener visibilidad del costo desde el principio evita facturas inesperadas cuando el proceso pasa de entornos de demostración a entornos compartidos. Se debe autenticar en la pasarela y volver a autorizar en el plano de datos. Un token portador por sí solo no constituye un límite entre tenencias.
Leer la respuesta
Para leer la respuesta, defina las entradas, el responsable de la etapa y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar la etapa desde un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Guarde la configuración fuera del código de la aplicación. Los archivos de entorno, los almacenes de datos secretos y las banderas de funcionalidad deben encontrarse en un lugar que los operadores puedan auditar sin necesidad de leer todo el sistema. Autentíquese en la pasarela y vuelva a autorizarse en el plano de datos. Un token portador por sí solo no constituye un límite entre tenencias.
tool_calls = [
{"name": b.name, "input": b.input}
for b in response.content
if b.type == "mcp_tool_use"
]
for call in tool_calls:
print(call["name"], call["input"])
Evaluación de oportunidades en acciones con la API de datos financieros de EODHD
Para evaluar oportunidades en acciones con la API de datos financieros de EODHD, defina las entradas, el responsable del paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Documente tanto la ruta óptima como la ruta de recuperación. Las reintentos, los controles humanos y el manejo de mensajes no entregados forman parte del producto, no son mejoras posteriores. Autentíquese en la pasarela y vuelva a autorizarlo en el plano de datos. Un token portador por sí solo no constituye un límite entre tenencias. Para evaluar oportunidades en acciones con la API de datos financieros de EODHD, defina las entradas, el responsable del paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Trate esta etapa como un contrato entre las entradas y los resultados validados. Asigne nombres a los artefactos, defina verificaciones de éxito y rechace las respuestas parciales silenciosas.
Finalización.
Paso 1: Selecionar candidatos con la API Screener
Al trabajar en el Paso 1: Selecionar candidatos con la API Screener, anote primero el contrato: entradas requeridas, señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación mantiene honestas las futuras modificaciones del código. Registre los tiempos y el costo del token o consulta junto a los resultados funcionales. Tener visibilidad del costo desde el principio evita facturas inesperadas cuando se pasa de entornos de demostración a entornos compartidos. Registre el nombre de la herramienta, el hash de los argumentos, la latencia y el resultado de cada llamada. Depurar bucles del agente sin ese registro desperdicia horas.
import requests
API_TOKEN = "YOUR_EODHD_API_TOKEN"
def get_candidates():
url = "https://eodhd.com/api/screener"
params = {
"api_token": API_TOKEN,
"sort": "market_capitalization.desc",
"filters": '[["market_capitalization",">",1000000000],'
'["exchange","=","us"],'
'["sector","=","Technology"]]',
"limit": 20,
"fmt": "json",
}
response = requests.get(url, params=params)
return response.json()["data"]
candidates = get_candidates()
tickers = [c["code"] for c in candidates]
print(tickers)
Paso 2: Obtener los datos básicos de cada candidato
Al trabajar en el Paso 2: Recopilar información básica de cada candidato, primero anote el contrato: los datos requeridos, la señal de éxito y qué ocurre en caso de un fallo parcial. Esa lista de verificación ayuda a mantener honestas las futuras modificaciones del código. Guarde la configuración fuera del código de la aplicación. Los archivos de entorno, los almacenes de datos secretos y las banderas de funcionalidad deben estar en un lugar donde los operadores puedan auditarlos sin tener que leer todo el sistema. Registre el nombre de la herramienta, el hash de los argumentos, la latencia y el resultado de cada llamada. Depurar ciclos sin ese historial desperdicia horas.
def get_fundamentals(symbol):
url = f"https://eodhd.com/api/fundamentals/{symbol}.US"
params = {"api_token": API_TOKEN, "fmt": "json"}
data = requests.get(url, params=params).json()
highlights = data.get("Highlights", {})
return {
"pe_ratio": highlights.get("PERatio"),
"peg_ratio": highlights.get("PEGRatio"),
"profit_margin": highlights.get("ProfitMargin"),
"eps_growth": highlights.get("EPSEstimateNextYear"),
}
Paso 3: Verificar la acción de precios reciente
Al trabajar en el Paso 3: Verificar la acción de precios reciente, anote primero el contrato: los datos de entrada requeridos, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación mantiene honestas las futuras modificaciones del código. Documente tanto el camino óptimo como el de recuperación. Las reintentos, los controles humanos y el manejo de mensajes no entregados forman parte del producto, no de mejoras posteriores. Registre el nombre de la herramienta, el hash de los argumentos, la latencia y el resultado de cada llamada. Depurar bucles del agente sin ese registro desperdicia horas. Al trabajar en el Paso 3: Verificar la acción de precios reciente, anote primero el contrato: los datos de entrada requeridos, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación mantiene honestas las futuras modificaciones del código. Trate esta etapa como un contrato entre los datos de entrada y los resultados validados. Asigne nombres a los artefactos, defina las comprobaciones de éxito y rechace las completaciones parciales silenciosas.
import pandas as pd
from datetime import date, timedelta
def get_price_trend(symbol):
url = f"https://eodhd.com/api/eod/{symbol}.US"
params = {
"api_token": API_TOKEN,
"period": "d",
"order": "d",
"from": (date.today() - timedelta(days=90)).isoformat(),
"fmt": "json",
}
prices = requests.get(url, params=params).json()
df = pd.DataFrame(prices)
last_close = df.iloc[0]["close"]
month_ago_close = df.iloc[21]["close"] if len(df) > 21 else df.iloc[-1]["close"]
change_pct = ((last_close - month_ago_close) / month_ago_close) * 100
return {"last_close": last_close, "change_30d_pct": round(change_pct, 2)}
Paso 4: Leer el sentimiento de las noticias
Paso 4: La lectura del sentimiento de las noticias funciona mejor cuando se trata como una métrica cuantificable. Capture un caso exitoso, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Registre los tiempos y el costo en tokens o consultas junto con los resultados funcionales. Tener visibilidad del costo desde el principio evita facturas inesperadas cuando el proceso pasa de la fase de demostración a entornos compartidos. Exponga herramientas con esquemas limitados y etiquetas explícitas sobre efectos secundarios. Los administradores necesitan saber qué llamadas modifican el estado antes de aprobarlas automáticamente.
def get_sentiment(symbol):
url = "https://eodhd.com/api/sentiments"
params = {
"s": f"{symbol}.US",
"api_token": API_TOKEN,
"from": (date.today() - timedelta(days=14)).isoformat(),
"fmt": "json",
}
data = requests.get(url, params=params).json()
entries = data.get(f"{symbol}.US", [])
if not entries:
return {"avg_sentiment": None}
avg = sum(e["normalized"] for e in entries) / len(entries)
return {"avg_sentiment": round(avg, 3)}
Paso 5: Combinar todo en una sola puntuación
Paso 5: Combinar todo en una sola puntuación funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro exitoso, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Mantenga la configuración fuera del código de la aplicación. Los archivos de entorno, los almacenes de secretos y las banderas de funcionalidad deben estar en un lugar donde los operadores puedan auditarlos sin tener que leer todo el sistema. Exponga herramientas con esquemas limitados y etiquetas explícitas de efectos secundarios. Los administradores necesitan saber qué llamadas modifican el estado antes de aprobarlas automáticamente.
def score_opportunity(symbol):
fundamentals = get_fundamentals(symbol)
price = get_price_trend(symbol)
sentiment = get_sentiment(symbol)
score = 0
if fundamentals["pe_ratio"] and fundamentals["pe_ratio"] < 25:
score += 1
if fundamentals["profit_margin"] and fundamentals["profit_margin"] > 0.10:
score += 1
if price["change_30d_pct"] < -5:
score += 1
if sentiment["avg_sentiment"] and sentiment["avg_sentiment"] > 0.15:
score += 1
return {
"symbol": symbol,
"score": score,
**fundamentals,
**price,
**sentiment,
}
results = [score_opportunity(t) for t in tickers]
ranked = sorted(results, key=lambda r: r["score"], reverse=True)
for r in ranked[:5]:
print(r["symbol"], "score:", r["score"], "| P/E:", r["pe_ratio"],
"| 30d change:", r["change_30d_pct"], "%",
"| sentiment:", r["avg_sentiment"])
Vincular esto al agente
Conectar esto de nuevo al agente funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture una transcripción ideal, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Documente tanto el camino óptimo como el de recuperación. Las reintentos, los controles humanos y el manejo de correos no entregados forman parte del producto, no son mejoras posteriores. Exponga herramientas con esquemas limitados y etiquetas explícitas de efectos secundarios. Los hosts necesitan saber qué llamadas modifican el estado antes de aprobarlas automáticamente. Conectar esto de nuevo al agente funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture una transcripción ideal, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Trate esta etapa como un contrato entre las entradas y las salidas validadas. Asigne nombres a los artefactos, defina verificaciones de éxito y rechace las completaciones parciales silenciosas.
A partir de aquí puede comenzar a desarrollar
En “From Here You Can Build”, se deben definir las entradas, el responsable de la etapa y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar la etapa a partir de un punto de control conocido, sin tener que adivinar el estado oculto. Se deben registrar los tiempos de ejecución y el costo de los tokens o consultas junto con los resultados funcionales. La visibilidad temprana del costo evita facturas inesperadas cuando el flujo pasa de entornos de demostración a entornos compartidos. Se debe autenticar en la pasarela y volver a autorizarlo en el plano de datos. Un token portador por sí solo no constituye un límite entre tenencias.
Puntos clave
Para los puntos clave, defina las entradas, el responsable de la tarea y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar la tarea desde un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Mantenga la configuración fuera del código de la aplicación. Los archivos de entorno, los almacenes de datos secretos y las banderas de funcionalidad deben estar en un lugar donde los operadores puedan auditarlos sin tener que leer todo el sistema. Autentique en la pasarela y vuelva a autorizarlo en el plano de datos. Un token portador por sí solo no constituye un límite entre tenencias.
Preguntas frecuentes
Para las Preguntas Frecuentes, defina los datos de entrada, el responsable del paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Documente tanto la ruta óptima como la ruta de recuperación. Las intentonas, los controles humanos y el manejo de mensajes no entregados forman parte del producto, no son mejoras posteriores. Autentique en la pasarela y vuelva a autorizarlo en el plano de datos. Un token portador por sí solo no constituye un límite entre tenencias. Para las Preguntas Frecuentes, defina los datos de entrada, el responsable del paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Trate esta etapa como un contrato entre los datos de entrada y los resultados validados. Asigne nombres a los artefactos, defina verificaciones de éxito y rechace las completaciones parciales silenciosas.
Lista de verificación operativa
La lista de verificación operativa funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture una transcripción ejemplar, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance.
Prefiera unidades pequeñas y verificables en lugar de scripts extensos. Cuando un paso falla, el fallo debe apuntar a una sola responsabilidad y no a un proceso complicado.
Exponga herramientas con esquemas limitados y etiquetas explícitas sobre efectos secundarios. Los administradores necesitan saber qué llamadas modifican el estado antes de aprobarlas automáticamente.
Deje la aprobación humana para las operaciones que generan gastos o modifican datos en producción. La conexión en tiempo de compilación no equivale a la completitud del proceso empresarial.
Escriba un manual breve: cómo rotar claves, cómo vaciar la cola y cómo revertir la última inserción.
Mantenga la configuración fuera del código de la aplicación. Los archivos de entorno, los almacenes de secretos y las banderas de funcionalidad deben estar en un lugar donde los operadores puedan auditarlos sin tener que leer todo el sistema.
Antes de promocionar la pila tecnológica, congele las versiones, capture una transcripción de referencia para la ruta crítica y confirme los pasos para revertir cambios. Los entornos compartidos requieren límites de velocidad, verificaciones de asignación y un responsable claro para la rotación de credenciales secretas. Prefiera una fiabilidad sencilla a demostraciones ingeniosas pero puntuales.
Nota para el lote 5a103d42eb4a: mantenga las claves del proveedor fuera del repositorio, establezca un límite máximo para tokens por sesión y almacene las transcripciones junto a los archivos de prueba para que los cambios en los modelos posteriores sigan siendo comparables.
Lecturas relacionadas
- Notas prácticas: CLAUDE.md vs SKILL.md vs MCP: La pila moderna de agentes explicada — Guía detallada de las Notas prácticas: CLAUDE.md vs SKILL.md vs MCP: La pila moderna de agentes explicada, incluyendo contratos, verificaciones y espacios para código reutilizable para equipos que desarrollan MCP.
- Notas prácticas: Cada servidor MCP que agregues le da a tu agente otro — Guía paso a paso de las Notas prácticas: Cada servidor MCP que agregues le da a tu agente otro: contratos, verificaciones y espacios para código listo para usar para los equipos que implementan este patrón.
- Notas prácticas: Crea un agente de IA autocorregible con Self-RAG y LangGraph — Guía paso a paso de las Notas prácticas: Crea un agente de IA autocorregible con Self-RAG y LangGraph: contratos, verificaciones y espacios para código listo para usar para los equipos que implementan este patrón.