mcp_massive MCP — ユースケース, インストール & ライブデモ

なぜ使うのか

主な機能

動的エンドポイント探索 — 100以上のAPIエンドポイントに対してハードコードされたツールリスト不要
インメモリSQL対応のDataFrameストレージ — トークン爆発なしで呼び出しをチェーン可能
ビルトイン機能：Black-Scholes、リターン計算、テクニカル指標
株式、オプション、外国為替、暗号資産、先物、リアルタイム取引、ファンダメンタルズに対応
uv tool installでインストール；Python 3.12+が必要

ライブデモ

実際の動作

massive.replay ▶ 準備完了

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インストール

クライアントを選択

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "massive": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp_massive"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開く。保存後、アプリを再起動。

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "massive": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp_massive"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cursor は Claude Desktop と同じ mcpServers スキーマを使用。プロジェクト設定はグローバルより優先。

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit

{
  "mcpServers": {
    "massive": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp_massive"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cline サイドバーの MCP Servers アイコンをクリックし、"Edit Configuration" を選択。

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "massive": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp_massive"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Claude Desktop と同じ形式。Windsurf を再起動して反映。

~/.continue/config.json

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "massive",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp_massive"
      ]
    }
  ]
}

Continue はマップではなくサーバーオブジェクトの配列を使用。

~/.config/zed/settings.json

{
  "context_servers": {
    "massive": {
      "command": {
        "path": "uvx",
        "args": [
          "mcp_massive"
        ]
      }
    }
  }
}

context_servers に追加。保存時に Zed がホットリロード。

claude mcp add massive -- uvx mcp_massive

ワンライナー。claude mcp list で確認、claude mcp remove で削除。

ユースケース

実用的な使い方： mcp_massive

オプションチェーンを分析し理論価格を算出する

👤 オプショントレーダー、クオンツ愛好家 ⏱ ~20 min advanced

使うタイミング： AAPLのオプションを確認し、IVとヒストリカルボラティリティを比較し、Black-Scholes値をスポットチェックしたい場合。

前提条件

Massive.com APIキー — massive.comでサインアップ — 無料プランあり

フロー

適切なエンドポイントを見つける

Search endpoints: 'options chain for a given ticker and expiry'.✓ コピーしました

→ 最適なエンドポイントとパラメータ
チェーンを取得する

Call the endpoint for AAPL with the next monthly expiry. Store as DataFrame 'aapl_chain'.✓ コピーしました

→ DataFrameが保存され、先頭行をプレビュー
分析する

Run SQL: SELECT strike, iv, bid, ask FROM aapl_chain WHERE expiry=... ORDER BY strike. Price Black-Scholes for each and show deltas to market mid.✓ コピーしました

→ 各権利行使価格のBS値と市場価格の差分テーブル

結果： Pythonを自分で書くことなく、実践的なオプションスクリーニングが可能。

注意点

無料プランではデータが遅延する — データのタイムスタンプを確認すること。リアルタイムが必要なら有料プランへ

一定期間のポートフォリオトータルリターンを計算する

👤 パフォーマンスを追跡する投資家 ⏱ ~15 min intermediate

使うタイミング： 年末に、自分の10銘柄ポートフォリオがSPYと比べてどうだったかを確認したい場合。

フロー

価格データを取得する

For each ticker in [list], get daily close prices from Jan 1 to today. Store each as a DataFrame.✓ コピーしました

→ 銘柄ごとの価格時系列
加重リターンを計算する

Using my weights [paste], compute weighted portfolio return. Compare to SPY return over the same period.✓ コピーしました

→ ポートフォリオYTD vs SPY YTD

結果： スプレッドシート不要で素早くポートフォリオレポートを作成。

注意点

デフォルトでは配当再投資が考慮されない — 調整後終値の系列を使用すること。前提条件をClaudeに明記させる

組み合わせ： filesystem

ファンダメンタルズ基準で銘柄をスクリーニングする

👤 バリュー投資家 ⏱ ~20 min intermediate

使うタイミング： 米国大型株でP/E 15未満、配当利回り3%超、5年間の利益成長がプラスの銘柄を探したい場合。

フロー

エンドポイントを探す

Search endpoints for 'fundamentals' and 'screener'. Pick the right one.✓ コピーしました

→ エンドポイントの選定
スクリーニングする

Pull fundamentals for S&P 500 components. Store as DataFrame. Run SQL to filter my criteria.✓ コピーしました

→ 主要指標付きの該当銘柄一覧

結果： さらに詳しく調査するための候補リスト。

注意点

ファンダメンタルズデータは四半期決算から数週間遅れる — as_ofの日付を確認すること

組み合わせ

他のMCPと組み合わせて10倍の力を

massive + filesystem

分析結果をCSVに保存してExcelで後続作業

After the screen, export the final DataFrame as /reports/screen-YYYY-MM-DD.csv.✓ コピーしました

ツール

このMCPが提供する機能

ツール	入力	呼び出すタイミング	コスト
search_endpoints	query: str	最初のステップ — 利用可能なエンドポイントを探索する	free
get_endpoint_docs	endpoint_id	まだ把握していないエンドポイントを呼び出す前に	free
call_api	endpoint, params, store_as?: str	実際にデータを取得する。再クエリ用に保存も可能	1 API call
query_data	sql: str	保存済みDataFrameを再取得せずに分析する	free

コストと制限

運用コスト

APIクォータ: Massive.comのプランに準拠
呼び出しあたりのトークン: 生データの系列は大きくなりうるため、DataFrame + SQLでスライスすること
金額: 無料プランあり。リアルタイムデータや大量アクセスには有料プラン
ヒント: store_as + query_dataの組み合わせは、毎回再取得・再パースするより大幅にコストを削減できます。

セキュリティ

権限、シークレット、影響範囲

認証情報の保管： 環境変数MASSIVE_API_KEY

データ送信先： massive.comへのクエリ送信

本プロジェクトは実験的と位置づけられており、破壊的なAPI変更の可能性があります。バージョンを固定してください。
金融データは情報提供のみを目的としています。投資助言ではなく、LLMが誤った計算をする可能性があります。

トラブルシューティング

よくあるエラーと対処法

401 from Massive

APIキーを確認してください。ダッシュボードでキーが有効か検証してください。

DataFrame limit exceeded (50 / 50k rows default)

環境設定で上限を引き上げるか、SQLのLIMITでチャンク分割してください。

SQL syntax error in query_data

クエリエンジンはサブセット実装です。サポートされている関数についてはドキュメントを確認してください。

代替案

mcp_massive 他との比較

代替案	代わりに使う場面	トレードオフ
Alpaca MCP	データだけでなく取引機能も必要な場合	ブローカーが異なり、データ範囲が狭い
Polygon.io / Alpha Vantage direct + fetch MCP	APIを完全にコントロールしたい場合	データ取得とパース処理を自分で実装する必要がある

その他

リソース

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