mcp_massive MCP — Сценарии использования, Установка & Живое демо

Зачем использовать

Ключевые функции

Dynamic endpoint discovery — no hardcoded tool list for 100+ API endpoints
DataFrame storage with in-memory SQL — chain calls without token explosion
Built-in: Black-Scholes, return calcs, technical indicators
Covers stocks, options, forex, crypto, futures, real-time trades, fundamentals
Install via uv tool install; Python 3.12+

Живое демо

Как выглядит на практике

massive.replay ▶ готово

0/0

Установка

Выберите клиент

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

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

Откройте Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config. Перезапустите после сохранения.

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json

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

Cursor использует ту же схему mcpServers, что и Claude Desktop. Конфиг проекта приоритетнее глобального.

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit

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

Щёлкните значок MCP Servers на боковой панели Cline, затем "Edit Configuration".

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

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

Тот же формат, что и Claude Desktop. Перезапустите Windsurf для применения.

~/.continue/config.json

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

Continue использует массив объектов серверов, а не map.

~/.config/zed/settings.json

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

Добавьте в context_servers. Zed перезагружается автоматически.

claude mcp add massive -- uvx mcp_massive

Однострочная команда. Проверить: claude mcp list. Удалить: claude mcp remove.

Сценарии использования

Реальные сценарии: mcp_massive

Analyze an options chain and price theoretical value

👤 Options traders, quant hobbyists ⏱ ~20 min advanced

Когда использовать: You want to look at AAPL options, compare IV to historical vol, and spot-check Black-Scholes values.

Предварительные требования

Massive.com API key — massive.com signup — free tier

Поток

Find the right endpoint

Search endpoints: 'options chain for a given ticker and expiry'.✓ Скопировано

→ Best-match endpoint + params
Pull chain

Call the endpoint for AAPL with the next monthly expiry. Store as DataFrame 'aapl_chain'.✓ Скопировано

→ DataFrame stored; head preview
Analyze

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.✓ Скопировано

→ Table of strikes with BS-vs-market

Итог: Hands-on options screen without writing Python yourself.

Подводные камни

Delayed data on free tier — Check data timestamps; paid tier for real-time

Compute total return for a portfolio over a period

👤 Investors tracking performance ⏱ ~15 min intermediate

Когда использовать: Year-end — how did my 10-position portfolio perform vs SPY?

Поток

Fetch prices

For each ticker in [list], get daily close prices from Jan 1 to today. Store each as a DataFrame.✓ Скопировано

→ Price series per ticker
Compute weighted return

Using my weights [paste], compute weighted portfolio return. Compare to SPY return over the same period.✓ Скопировано

→ Portfolio YTD vs SPY YTD

Итог: Quick portfolio report without spreadsheets.

Подводные камни

No dividend reinvestment accounting by default — Use adjusted-close series; ask Claude to note the assumption

Сочетать с: filesystem

Screen stocks on fundamental criteria

👤 Value investors ⏱ ~20 min intermediate

Когда использовать: You want US large-cap stocks with P/E < 15, dividend yield > 3%, and positive 5y earnings growth.

Поток

Find endpoints

Search endpoints for 'fundamentals' and 'screener'. Pick the right one.✓ Скопировано

→ Endpoint choice
Screen

Pull fundamentals for S&P 500 components. Store as DataFrame. Run SQL to filter my criteria.✓ Скопировано

→ Matching tickers with key ratios

Итог: A shortlist to research further.

Подводные камни

Fundamentals data lags quarterly filings by weeks — Check as_of dates

Комбинации

Сочетайте с другими MCP — эффект x10

massive + filesystem

Persist analysis to CSV for Excel follow-up

After the screen, export the final DataFrame as /reports/screen-YYYY-MM-DD.csv.✓ Скопировано

Инструменты

Что предоставляет этот MCP

Инструмент	Входные данные	Когда вызывать	Стоимость
search_endpoints	query: str	First step — discover what's available	free
get_endpoint_docs	endpoint_id	Before calling an endpoint you don't know	free
call_api	endpoint, params, store_as?: str	Actually fetch data; store to re-query	1 API call
query_data	sql: str	Analyze stored DataFrames without re-fetching	free

Стоимость и лимиты

Во что обходится

Квота API: Per Massive.com plan
Токенов на вызов: Raw series can be large — use DataFrame + SQL to slice
Деньги: Free tier exists; paid for real-time / higher volume
Совет: store_as + query_data is dramatically cheaper than re-fetching and re-parsing each time.

Безопасность

Права, секреты, радиус поражения

Хранение учётных данных: MASSIVE_API_KEY env var

Исходящий трафик: Queries to massive.com

Project is marked experimental; breaking API changes possible. Pin version.
Financial data is for info only — this is not investment advice and the LLM can miscompute.

Устранение неполадок

Частые ошибки и исправления

401 from Massive

Check API key. Verify it's still active in the dashboard.

DataFrame limit exceeded (50 / 50k rows default)

Raise via env config or chunk via SQL limits.

SQL syntax error in query_data

Query engine is a subset — check docs for supported functions.

Альтернативы

mcp_massive в сравнении

Альтернатива	Когда использовать	Компромисс
Alpaca MCP	You want trading too, not just data	Different broker; narrower data
Polygon.io / Alpha Vantage direct + fetch MCP	You want full API control	You write the fetching and parsing yourself

Ещё

Ресурсы

📖 Читать официальный README на GitHub

🐙 Открытые задачи

🔍 Все 400+ MCP-серверов и Skills