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米国株の財務諸表を毎週コピペで集めている人向けの道具。
Claude Codeに1行のコマンドを貼ると、その作業がチャット1問に圧縮できる。
入口は20ドルの買い切りで1,000リクエスト。
日本株は対応外で、公式が「US tickers」と書いている。
この記事は米国株の数字を扱う個人投資家・投資ライター・決算レポート副業・事業会社の戦略担当向け（Claude Codeを少しでも触ったことがある前提）。
この記事は道具の使い方をまとめたもので、投資助言ではありません。
銘柄の売買判断はご自身の責任でお願いします。
そもそもFinancial Datasets MCPって何のこと？
Financial Datasets MCPは、Claude Codeなどのチャット側から米国株の財務データに直接アクセスできるようにする中継サーバー。
本家サイトは financialdatasets.ai、ドキュメントは docs.financialdatasets.ai/mcp-server にある。
提供形態は2択。
コードを一切書かないホスト版（https://mcp.financialdatasets.ai/）と、自前のマシンで動かすセルフホスト版がある。
この記事はホスト版を主軸に書く。
セルフホスト版はPython 3.10以上とuvが必要で、初心者向けではない。
セルフホスト版のGitHubリポジトリはMITライセンス公開。
2026年8月5日時点でStars 2,273、Forks 346、未解決のIssueは14。
ただしコードの最終更新は2025年6月5日で、1年以上止まっている。
ここは見ておいたほうがいい。
提供側の主軸がホスト版に移った結果と読めるが、セルフホストで長期運用するつもりなら、この更新頻度は前提に入る。
初回リリースは2025年3月8日。
ホスト版のほうは接続方式もツールも増えていて、そちらが本線になっている。
なぜ私はこのMCPに注目してるのか
米国株の決算データを業務で扱う人の作業時間が、構造的に大きく削れる可能性があるから。
この分野でよく引用される数字がある。
第三者の技術ブログが載せている試算例で、提供元が公表した実測値ではない。
A junior analyst retrieves comparative financial data for NVIDIA, AMD, and Intel simultaneously, reducing "3 hours of spreadsheet work" to "90 seconds".
Financial advisors generate monthly client reports for 50 accounts, reducing manual labor from "20 manual hours to 30 minutes".
（出典: BrightCoding／第三者ブログによる試算例）
3時間が90秒。20時間が30分。
ただしこれは検証レポートではない。
想定される使い方から起こした試算なので、この数字だけを独り歩きさせるのは危ない。
私が効くと思っているのは、時間の圧縮率そのものより、データの形が揃うこと。
米国株なら同じスキーマで損益計算書・貸借対照表・キャッシュフロー・SEC提出書類が引ける。
証券サイトを横断して銘柄ごとに違う表組みを読む作業は、私の見方では一番時間が溶けるパート。
そこを潰しに来ている。
カバレッジについては提供元のドキュメントがはっきり書いている。
We cover 27,000+ active and delisted US tickers with 30+ years of history.
ここで効いてくるのが delisted、つまり上場廃止銘柄まで入っている点。
過去のデータを検証するとき、現存する銘柄だけを見ると成績が実際より良く出る。
潰れた会社が母集団から抜けるからで、これを生存者バイアスと呼ぶ。
上場廃止銘柄が引けると、その歪みを避けた検証ができる。
もう1つの注目点はホスト版の接続方式。
APIキーをコピペしてどこかに貼る設定が要らない。
Claude Code側で claude mcp add を1回叩けば、ブラウザで許可ボタンを押して終わり。
Financial Datasets MCPで何が引けるのか
公式ドキュメントに載っているMCPツールは30本以上。
カテゴリごとに、どのツールで何が取れるかを表にする。
| データ種別 | MCPツール名 | 取れるもの |
|---|---|---|
| 財務三表 | get_income_statement / get_balance_sheet / get_cash_flow_statement | 損益計算書、貸借対照表、キャッシュフロー計算書 |
| 財務指標 | get_financial_metrics / get_financial_metrics_snapshot | PER・ROEなどの指標と、その時点のスナップショット |
| セグメント業績 | get_segmented_financials | 事業セグメント別の売上・営業利益 |
| 決算・KPI | get_earnings / get_kpi_metrics / get_kpi_guidance / get_kpi_non_gaap | 決算実績、業種ごとのKPI、会社の見通し、非GAAP調整値 |
| 株価 | get_stock_prices / get_stock_price | 現在値と過去の価格データ |
| SEC書類 | get_filings / get_filing_items / list_filing_item_types | 10-K・10-Qなどの提出書類本体と、特定セクションの抜き出し |
| インサイダー | get_insider_trades / get_insider_ownership | 役員・大株主の売買と保有状況 |
| 機関投資家 | get_institutional_investors / get_institutional_holdings | 運用会社・年金基金の保有状況 |
| 実質保有者 | get_beneficial_owners / get_beneficial_ownership | 議決権ベースで見た実際の保有者 |
| 企業情報・ニュース | get_company_facts / get_news | 企業の基本情報、関連ニュース |
| インデックスファンド | get_index_fund | インデックスファンドの構成情報 |
| 金利 | get_interest_rates | 金利データ |
| スクリーニング | screen_stocks / list_stock_screener_filters | 条件を指定した銘柄抽出と、使えるフィルターの一覧 |
対応銘柄は米国上場・上場廃止あわせて27,000以上。
本家トップページの表示は27,530銘柄。
NYSE・NASDAQ上場銘柄に加えて米国ADRが含まれるので、トヨタやソニーのように米国預託証券として上場している日本企業はADR経由で扱える。
ただし東証本体の日本株は入らない。
公式ドキュメントの表記が「US tickers」で、対象が米国市場に限られている。
個人的にいちばん効くと思っているのはスクリーニングと、そこからSEC書類へ直行できる導線。
「PER15倍以下、自己資本比率60%以上、売上成長率10%以上の半導体銘柄」のような条件をチャットで投げて、返ってきた銘柄にそのまま「直近10-Kのリスク要因を要約して」と続けられる。
ブラウザを開く回数がゼロになる。
料金はいくらかかるのか
公式 pricing ページによれば、2026年8月5日時点のプランは3つ。
| プラン | 料金 | リクエスト数 | 引ける履歴の長さ |
|---|---|---|---|
| Credits | 20ドルの買い切り | 1,000 | 株価・コアデータとも1年 |
| Build | 月200ドル | 100,000 | 株価・コアデータとも3年以上 |
| Scale | 要問い合わせ | 相談ベース | 3年以上 |
無料プランはない。
公式のpricingページに無料枠の記載がなく、いちばん軽い入口が20ドルの買い切り。
ここは旧プラン体系から明確に変わったところ。
以前は月200ドルの定額が最低ラインだったが、今は20ドル払い切りで1,000リクエスト試せる。
ただし数え方に罠がある。
プレミアム扱いのデータは、1回叩くと複数リクエスト分を消費する。
| プラン | プレミアムデータ1回あたりの消費 | 実質的に叩ける回数 |
|---|---|---|
| Credits（20ドル/1,000） | 8リクエスト分 | プレミアム系だけなら約125回 |
| Build（200ドル/100,000） | 4リクエスト分 | プレミアム系だけなら約25,000回 |
1,000リクエストという数字を額面で受け取ると、思ったより早く尽きる。
Scaleだけに付くものもある。
Webhooks、クエリを一切ログに残さないゼロデータリテンション、レート制限のカスタム設定、稼働率のSLA。
この4つは業務利用の要件になりやすい。
私の見方では、判断の分かれ目は「月に何回触るか」。
決算シーズンに数十問投げて終わる個人投資家なら、Credits 20ドルで足りる。
使い切ったら買い足せばいい。
毎週の決算を継続的に追う、月50社のレポートを書く、競合分析を回し続ける。
この層はBuildの月200ドルが筋になる。
長期の歴史データが目的なら注意が要る。
ドキュメントには「30年以上の履歴」と書いてあるが、pricingページのBuildは「3年以上」の表記。
30年フルを引けると明記されているわけではない。
20年30年をさかのぼる分析が要件なら、契約前にScaleへ問い合わせて範囲を確認するのが安全。
Claude Codeにつなぐ手順（ホスト版・OAuth方式）
公式ドキュメントが提示している接続手順をステップに分解する。
所要時間は10分以内。
STEP1. Claude Codeのターミナルで以下を1行打つ
claude mcp add --transport http financial-datasets https://mcp.financialdatasets.ai/この1行が実質ぜんぶ。financial-datasets はMCPサーバーに付ける呼び名で、好きな名前に変えても動く。--transport http はホスト版に接続するためのオプション（追加で渡す指定）。
STEP2. Claude Codeのセッション内で /mcp と入力
登録されたMCPサーバーの一覧が出るので、その中から financial-datasets を選ぶ。
STEP3. ブラウザでOAuth認証
自動でブラウザが開いて、Financial Datasetsのログイン画面が出る。
アカウントを持ってない場合は、ここから新規登録できる。
ログイン後に「許可」ボタンを押すとClaude Code側に認証完了が戻ってくる。
STEP4. 接続確認
claude mcp list登録されたMCPサーバーの一覧に financial-datasets が出ていれば接続済み。
STEP5. 試しに1問投げる
Claude Codeのチャットで「NVIDIAの直近4四半期の売上と営業利益を出して」と聞く。
MCPツールが呼ばれて、財務諸表の数字が会話の中に返ってくる。
認証エラーが続く場合は、Financial Datasetsのアカウントダッシュボードから認証情報を再発行する。
ここが詰まりやすいので公式 docs を一度開いておくと安全。
なお、人が画面で操作しない使い方には別の入口がある。
プログラムから叩く場合は https://mcp.financialdatasets.ai/api にAPIキーで接続する形。
自動処理のバッチに組み込むならこちら。
セルフホスト版を使う場合の手順は、Python 3.10以上のインストール、uvでの依存解決、FINANCIAL_DATASETS_API_KEY の .env 設定、ローカルでの起動と続く（出典: GitHub README）。
慣れてない場合はホスト版でいい。
3つの読者層別に、何が変わるのか
ここがこの記事の本題。投資家以外でも効く構造を持っているから注目している。
個人投資家・投資ライター
銘柄スクリーニングと決算読みが、ブラウザを開かずに完結する。
「PER15倍以下、ROE15%以上、半導体セクター、過去5年連続増収」みたいな条件をチャットに投げて、出てきた銘柄リストにそのまま「直近10-Kのリスク要因セクションを要約して」と続けられる。
証券サイトを行ったり来たりする時間が消える。
私の見方では、記事1本書くまでの「数字を集める」工程が大きく短くなる。
個人投資家・投資ライターが今すぐ試す手順
- 上の「Claude Codeにつなぐ手順」STEP1〜5でMCPを接続する
- Claude Codeで「時価総額10億ドル以上、PER20倍以下、自己資本比率50%以上の半導体銘柄を10銘柄出して」と投げる（
screen_stocksが呼ばれる） - 返ってきたティッカーから1つ選んで「NVDAの直近10-Kのリスク要因と機会セクションを各3行で要約して」と続ける（NVDAは例。AMD・INTC・TSMなど任意のティッカーに置き換えてOK）
- 同じ銘柄で「NVDAの直近4四半期の売上、営業利益、フリーキャッシュフローを表にして」と投げる
- 得られた数字を使う前にSEC EDGARで原資料を開き、1か所は目視で突き合わせる
決算レポート副業・財務コンテンツ屋
先ほどの「20時間→30分」の試算例がそのまま当てはまる層。
月50社の決算サマリを書く副業ライターが、銘柄ごとに違う証券サイトで違う表組みを読む作業を捨てられる。
決算レポート副業が今すぐ試す手順
- MCP接続後、Claude Codeで「以下の50ティッカーについて、最新四半期決算の売上・EPS・ガイダンス・前年同期比を1社1段落で書け」とリストを渡す（例: NVDA, AMD, INTC, TSM, AVGO, AMAT, LRCX, KLAC, MU, QCOM の半導体10銘柄など、担当業種に合わせて差し替え）
- テンプレ化したい場合は「各社につき、サマリ→数字表→ハイライト3点→注意点1点の構成で」と指示を固定する
- 出てきた原稿に対して「数字部分にSEC提出書類の該当セクションを脚注で付けろ」と続ける（
get_filing_itemsが内部で呼ばれる） - 仕上げに「投資助言にあたる文言（買い推奨・目標株価など）が混入してないかチェックして該当箇所をマークしろ」と監査させる
- 納品前に、数字を1社分だけEDGARの原資料と突き合わせる（全社は現実的でないので、抜き取り検査として固定する）
事業会社の戦略担当・競合分析
「自社のIRと競合3社のIRを横並びで比較したい」という需要は、上場企業を競合に持つ全業界に存在する。
これまでは新人アナリストが手作業で表を作ってた。
Financial Datasets MCPは、その作業を「NVIDIAとAMDとIntelの直近4四半期の売上と営業利益率を比較表で出して」の1問に圧縮する。
事業会社の戦略担当が今すぐ試す手順
- MCP接続後、自社が米国上場ならティッカー、未上場なら米国上場の最も近い競合3社のティッカーを用意する（例: 半導体業界ならNVDA / AMD / INTC、クラウド業界ならAMZN / MSFT / GOOGL のように業種に合わせて選ぶ）
- Claude Codeで「NVDA、AMD、INTCの直近4四半期の売上、営業利益率、フリーキャッシュフローを比較表にして」と投げる（ティッカーは前項で選んだ自社・競合に置き換える）
- 「NVDA・AMD・INTCの最新10-Kのリスク要因セクションから、当社事業に関係するリスクだけを抽出して」と続ける
- セグメント別に見たい場合は「3社の事業セグメント別売上を直近4四半期で並べて」と投げる（
get_segmented_financialsが効く） - 得られた表を社内資料にコピーする前に、SEC EDGARの原資料で数字を1か所だけ突き合わせて確認する
使う前に知っておくべき注意点
個人的に踏みたくない地雷を5つ挙げる。
1つ目。
日本株（東証上場）は対応外。
公式ドキュメントのカバレッジ表記が「US tickers」で、対象は米国市場に限られる。
日本株を扱うならEDINET連携の別MCPか、別の道具を使う。
日本株目当てで契約すると無駄になる。
2つ目。
AIの出した数字は必ず一次資料で突き合わせる。
投資判断・記事執筆・社内資料、用途を問わず、Claudeが返してきた決算数字をそのまま信じない。
SEC EDGARで原資料を1か所だけでも確認する運用に固定する。
MCP経由で取れるとはいえ、データ層のラグや欠損は構造的にあり得る。
機関投資家の保有データはそもそも四半期ごとの開示で、リアルタイムではない。
3つ目。
投資助言の領域には踏み込まない。
「Claudeが買い推奨を出した」「AIが目標株価を提示した」という形でアウトプットを配るのは金融助言業の領域。
日本では金融商品取引法の登録が要る行為にあたる。
Financial Datasets MCPはあくまで「数字を集める作業を自動化する」道具で、判断する道具ではない。
ここを混同すると法令の問題になる。
4つ目。
リクエスト数は額面どおりに減らない。
プレミアム扱いのデータは1回でCredits 8リクエスト分、Build 4リクエスト分を消費する。
20ドルの1,000リクエストは、重い問い合わせ中心だと100回台で終わる。
最初の数日で使い切って驚く前に、どのエンドポイントがプレミアム扱いかを公式で見ておく。
5つ目。
セルフホスト版のコードは1年以上更新が止まっている。
2025年6月5日が最終更新。
手元で動かして業務に組み込む前提なら、この点は評価に入れる。
ホスト版は接続方式もツール数も増えているので、迷うならホスト版でいい。
競合MCPと比べてどこが強いのか
米国株の財務データを扱うMCPは他にもある。
各社の公式ページで2026年8月5日時点の条件を確認して整理した。
料金は改定されやすいので、契約前に必ず各社公式で最新を見てほしい。
| サービス | 無料枠 | いちばん安い有料 | 強み | 弱み |
|---|---|---|---|---|
| Financial Datasets | なし | 20ドル買い切り（1,000リクエスト） | 米国株27,000銘柄＋上場廃止銘柄＋SEC書類、MCPツール30本超、接続はコマンド1行 | 日本株なし、プレミアムデータは消費倍率あり |
| Alpha Vantage | 25リクエスト/日 | 月49.99ドル（75リクエスト/分） | 株・FX・暗号資産・経済指標と対象が広い | 無料枠が厳しい |
| EODHD | 20リクエスト/日 | 月19.99ドル | 全世界150,000銘柄以上で日本株を含む | 安いプランは日足の履歴中心で、深い財務データは上位プラン |
| FMP | あり（公式で要確認） | 公式ページで確認（料金表が動的表示） | APIの種類が多い | ローカル設定が複雑で、接続方式で詰まる事例がある |
| MarketXLS | なし | 月70ドル | Excel関数が豊富。オプションのグリークス付きリアルタイムは月125ドルのプランから | 財務諸表の深掘りはFinancial Datasetsに劣る |
選び方はシンプルだと思っている。
米国株の財務諸表とSEC書類を深く掘りたいならFinancial Datasets。
日本株を含めて全世界を浅く広く見たいならEODHD。
Excelの上でオプションを触るならMarketXLS。
私の判断では、米国株を業務で扱う読者層にはFinancial Datasetsが筋。
FAQ
Financial Datasets MCPに無料プランはありますか？
ない。
2026年8月5日時点の公式pricingページに無料枠の記載はなく、いちばん軽い入口が20ドル買い切りのCredits（1,000リクエスト）。
月額のBuildは200ドルで100,000リクエスト。
それ以上はScaleで要問い合わせ。
アカウント登録自体はOAuthフローの中で完結する。
20ドルのCreditsで1,000回問い合わせできますか？
できるとは限らない。
プレミアム扱いのデータは1回で8リクエスト分を消費するので、重い問い合わせ中心だと実質125回程度になる。
Buildの場合の倍率は4倍。
どのエンドポイントがプレミアム扱いかは公式pricingページで確認する。
30年分の歴史データはどのプランで使えますか？
公式ドキュメントは「27,000以上の米国銘柄を30年以上の履歴でカバー」と書いているが、pricingページのプラン別表記は Credits が1年、Build が3年以上。
30年フルを引けると明記されたプランはない。
長期の遡及分析が要件なら、契約前にScaleへ範囲を問い合わせるのが安全。
日本株（東証上場）のデータは取れますか？
取れない。
公式ドキュメントのカバレッジ表記が「US tickers」で、対象は米国市場。
トヨタ・ソニーなど米国ADRがある銘柄はADR経由で扱えるが、東証本体の日本株を引きたい場合はEDINET連携の別の道具を検討する。
セットアップに何分かかりますか？
ホスト版なら10分以内。 claude mcp add --transport http financial-datasets https://mcp.financialdatasets.ai/ を1行打って、 /mcp でブラウザ認証を通すだけ。
セルフホスト版はPython 3.10以上とuvのインストールが必要で、もう少し時間がかかる。
OAuth認証でエラーが出たらどうしますか？
Financial Datasetsのアカウントダッシュボードに入って、認証情報を再発行する。
それでも通らない場合は claude mcp list で接続状態を確認し、一度 claude mcp remove financial-datasets で消してから再度 claude mcp add する。
詳細は公式ドキュメント参照。
AIが返した決算数字をそのまま記事や社内資料に使っていいですか？
避けたほうがいい。
少なくとも1か所はSEC EDGARで原資料に当たって突き合わせる運用に固定する。
データ層のラグや欠損は構造的にあり得るし、書き手の信頼性のためにも一次資料の確認はセットで残す。
投資判断にAIの出力をそのまま使うのはアリですか？
ナシ。
Financial Datasets MCPは「数字を集める作業を自動化する」道具で、投資判断をする道具ではない。
AIが出した「買い推奨」「目標株価」を他人に配ると、日本では金融商品取引法の登録が要る行為にあたる。
個人の投資判断に使う場合も、最終的な責任は使った本人にある。
個人投資家に月200ドルは高くないですか？
使用頻度次第。
月に数十問しか投げない層なら、20ドル買い切りのCreditsで足りる。
使い切ったら買い足せばいい。
毎日銘柄分析する個人投資家、月50社のレポートを書く副業ライター、競合分析を継続的に回す事業会社なら、Buildの月200ドルが検討ラインに入る。
Claude Code以外のクライアントでも動きますか？
動く。
公式ドキュメントによれば、Claude Desktop（Settings → Connectors → Add custom connector）、Cursor、VS Code、Windsurf、Zed、mcp-remoteに対応している。
OAuth方式が使えるのはインタラクティブクライアント全般。
プログラムから叩く場合は /api エンドポイントにAPIキーで接続する。
このページに出てきた言葉
- MCP（Model Context Protocol）
- チャット型AIが外部のデータソースや機能に接続するための規格
- ホスト版
- 提供元のサーバー上で動いてる版。利用者は接続するだけで動く
- セルフホスト版
- ソースコードを手元のパソコンやサーバーで動かす版。環境構築が必要
- OAuth
- ブラウザで「このアプリにアクセスを許可しますか？」と聞かれて承認する認証方式
- APIキー
- プログラムから接続するときに使う本人確認用の文字列。外には貼らない
- SEC提出書類
- 米国証券取引委員会への提出書類。10-K（年次報告書）、10-Q（四半期報告書）など
- ADR
- 米国市場で取引される外国企業の預託証券。日本企業の一部はADRで米国上場している
- 上場廃止銘柄（delisted）
- 過去に上場していたが、今は取引所から外れている銘柄
- 生存者バイアス
- 今も残っているものだけを見て判断したとき、成績が実際より良く見えてしまう偏り
- スクリーナー
- 数値条件を指定して銘柄を絞り込む機能
- プレミアムデータ
- 1回の呼び出しで複数リクエスト分を消費する、重い扱いのデータ
- 非GAAP
- 米国会計基準どおりの数字から一時的な費用などを除いて、会社が独自に出す指標
- ガイダンス
- 会社自身が出す業績の見通し
- ターミナル
- 黒い画面で文字のコマンドを打ち込む画面。Macは「ターミナル」アプリ、Windowsは「コマンドプロンプト」
- uv
- Python用のパッケージ管理ツール。pipより高速
- EDINET
- 金融庁が運営する、日本企業の有価証券報告書を閲覧できるシステム
- SEC EDGAR
- 米国証券取引委員会が運営する、米国上場企業の提出書類データベース
この記事の免責事項
この記事は情報提供が目的です。
特定の銘柄や金融商品の売買を勧める内容ではありません。
私は金融商品取引業者ではなく、投資助言・代理業の登録もありません。
ここで紹介しているのはデータを集める道具です。
投資判断を代行する道具ではないので、AIが返した数字はSEC EDGARなどの原資料で必ず確認してください。
料金・仕様は2026年8月5日時点の公式ページにもとづきます。
変更されることがあるので、契約前に公式で最新の内容を確認してください。
投資による損失について、当サイトは責任を負いません。
最終的な判断はご自身の責任でお願いします。
参考リンク
- 公式サイト: https://www.financialdatasets.ai/
- 公式ドキュメント: https://docs.financialdatasets.ai/
- 公式ドキュメント（MCPセットアップ）: https://docs.financialdatasets.ai/mcp-server
- 公式pricing: https://www.financialdatasets.ai/pricing
- GitHubリポジトリ（セルフホスト版）: https://github.com/financial-datasets/mcp-server
- SEC EDGAR（一次資料の突き合わせ用）: https://www.sec.gov/edgar/search/
- Alpha Vantage 公式料金: https://www.alphavantage.co/premium/
- EODHD 公式料金: https://eodhd.com/pricing
- MarketXLS 公式料金: https://marketxls.com/pricing
- 作業時間の試算例（第三者ブログ）: BrightCoding
※この記事の内容は執筆時点のものです。AIは進化が速い分野のため、最新の仕様は公式サイトでご確認ください。