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米国株の決算データ集めが3時間→90秒｜Financial Datasets MCPをClaude Codeに1行で繋いで17,000銘柄の財務諸表を直接読む方法

米国株の財務諸表を毎週コピペで集めてる人は、Claude Codeに1行のコマンドを貼るだけで、その作業がチャット1問に圧縮できる。

17,000以上の米国上場銘柄の損益計算書・貸借対照表・キャッシュフローを、自然言語で「NVIDIAとAMDとIntelの直近4四半期の売上推移を比較して」と聞ける状態にする道具がFinancial Datasets MCP。

料金はDeveloperプラン月200ドルから。

ただしDeveloperの履歴データは資産種別により1〜3年に制限され、30年以上の歴史データを掘れるのはPro（月2,000ドル）から。

日本株は対応外で、米国株とADRに振り切ってる構造。

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）。

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。

GitHubリポジトリは financial-datasets/mcp-server でMITライセンス公開。

Stars 2.1k、Forks 333、Open Issues 7、Open PRs 9という活発な数字。

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。

今回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。

初回リリースは2025年3月8日。

PulseMCPでは「Top Pick」バッジ取得済みで、グローバル人気ランキング120位。

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、構造的に異常な水準で削れる可能性があるから。

BrightCodingの紹介記事は具体的な数字を出している。引用する。

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）

3時間が90秒。

20時間が30分。

これ正直やばい。

同記事は「ほとんどのクエリで100ms未満のレスポンス」とも書いている。

個人的に効くと思ってるのは、米国株17,000銘柄に対して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提出書類が引けるという点。

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。

そこを潰しに来てる。

もう1つの注目点はホスト型OAuth方式。

APIキーをコピペしてどこかに貼って…という設定が要らない。

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。

PulseMCPの掲載ページでは、Financial Datasetsを以下のように紹介している。

Access to comprehensive financial data including stock prices, financial statements, and SEC filings for 17,000+ tickers, with 30 years of historical depth via natural language. Top Pick.

（出典: PulseMCP）

「30年分の歴史データ」を自然言語で引けるという表記。

ただしこの30年フル範囲はProプラン側で開放されるもので、Developerプランでは資産種別ごとに1〜3年に制限される（料金表の項目で後述）。

SEC提出書類本体まで対象に入っているのが他のMCPと比べて厚い。

Financial Datasets MCPで何が引けるのか

公式ドキュメントとGitHub READMEに記載されているMCPツールは10本。

これに対応してる主なデータ種別を表で出す。

データ種別具体的に取れるもの
財務三表損益計算書、貸借対照表、キャッシュフロー計算書（最大30年分、Pro以上）
株価リアルタイム株価、過去の日次・分足データ
SEC書類10-K、10-Qなどの提出書類本体と、特定セクションの抽出
企業情報企業ニュース、プレスリリース、アナリスト格付け、アナリスト予想
取引情報インサイダー取引、機関投資家保有（45日のラグあり）
スクリーニング時価総額・PER・業種など100以上のフィルターで銘柄抽出
暗号通貨上位100銘柄の現在価格・過去価格
金利各国主要中央銀行の金利データ（毎日更新）

対応銘柄は米国上場銘柄17,000以上（公式資料の別表記では「30,000+ティッカー」）。

NYSE・NASDAQ上場銘柄に加えて米国ADRが含まれるので、トヨタやソニーなど米国預託証券として上場してる日本企業はADR経由で取れる。

ただし東証本体の日本株は対応外。

「not yet available」と公式に書いてある。

GitHub READMEはスクリーナーツールの仕様を以下のように説明している。

The stock screener tool lets MCP clients filter stocks by fundamentals, key ratios, industry, sector, and 100s more.（出典: financial-datasets/mcp-server README）

「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」みたいな条件をチャットで投げられるという話。

これはコンテンツ執筆勢にとって決定的に効く。

料金はいくらかかるのか

公式 pricing ページによれば、サブスクリプションは3階層。

プラン月額主な内容
Developer200ドル個人ライセンス、1,000リクエスト/分、コアエンドポイント全種、ライブデータ、アナリスト予想含む。履歴データは資産種別により1〜3年に制限（30年フルレンジは未開放）
Pro2,000ドル再配布可ライセンス、無制限リクエスト、Earnings KPI、Webhooks、歴史データ30年以上の一次データ、アーリーアクセス
Enterprise要問い合わせゼロデータリテンション、専用インフラ、SLA保証、専任マネージャー、プライベートSlack

サブスクを取らずに使う「ペイアズユーゴー」の選択肢もある。

1リクエスト0.01ドル〜0.10ドルのクレジット買い切り型で、Earnings系が0.01ドル、財務諸表全種・アナリスト予想は0.10ドル、一部エンドポイントは無料という構造。

個人的に重要だと見てるのは、無料プランが公式ページに明記されていない点。

一部サードパーティ記事には「100リクエスト/日の無料枠」と書いてあるが、2026年5月時点の公式pricingページでは確認できない。

登録時点で本人が確認するのが安全。

アカウント作成自体はOAuthフロー中に無料で完結する。

200ドル/月。ここで判断が割れる。

BrightCodingの試算が正しければ「20時間の手作業を30分に圧縮」できる。

時給を3,000円で見積もっても、月1回の業務でペイする計算になる。

私の試算では、決算レポートを月1本書く副業ライターでも数字上は元が取れる。

逆に、年に数回しか米国株データを触らない個人投資家なら月200ドルは重い。

ペイアズユーゴーで0.10ドル×100問=月10ドルの方が現実的。

もう1点、Developerの200ドルだけ払えば30年フルの歴史データまで掘れると勘違いすると痛い目にあう。

30年分の長期トレンド分析を業務で必要とするなら、月2,000ドルのProが要件。

Developerは「直近1〜3年の数字を素早く集めて記事化する」用途に向いた階層、と捉えるのが正確。

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、ここから無料で新規登録できる。

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 OAuthトークンを再生成する。

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。

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7ステップ構成（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、Note記事1本書くまでの「数字を集める」工程が圧倒的に短くなる。

個人投資家・投資ライターが今すぐ試す手順

  1. 上の「Claude Codeにつなぐ手順」STEP1〜5でMCPを接続する
  2. 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（公式が紹介しているスクリーナーAPIが効く）
  3. 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）
  4. 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
  5. 得られた数字をそのまま記事の素材として使う（数字の二次確認はSEC EDGARで原資料を見る運用が安全）

決算レポート副業・財務コンテンツ屋

BrightCoding記事の「20時間→30分」の事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

  1. 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）
  2. 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
  3. 出てきた原稿に対して「数字部分にSEC提出書類の該当ページ番号を脚注で付けろ」と続ける（10-K/10-Qのセクション抽出ツールが内部で呼ばれる）
  4. 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

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。

BrightCoding記事の「3時間→90秒」がここ。

事業会社の戦略担当が今すぐ試す手順

  1. 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）
  2. 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）
  3. 「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
  4. 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ヶ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3つ挙げる。

1つ目。

日本株（東証上場）は対応外。

 公式が「not yet available」と明記している（出典: FindMyMoat）。

日本株を扱うならEDINET連携の別MCPか、別のSkillを使う。

Financial Datasetsを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（機関投資家保有データは45日の報告ラグあり）。

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使うのは金融助言業の領域。

日本でも米国でも規制対象になる。

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。

書き手がここを混同すると一発で炎上する。

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。1行で立ち位置を整理する。

MCP無料枠有料強み弱み
Financial Datasetsなし（PAYGOで0.01〜0.10ドル/req）200ドル/月〜（30年データはPro 2,000ドル〜）米国株17,000銘柄＋SEC書類30年分、ホスト版OAuth1行日本株なし、オプションGreeksなし
Alpha Vantage25コール/日49.99ドル/月〜株・FX・暗号・経済指標と広い無料枠が厳しい、データ遅延あり
EODHD20コール/日79.99ユーロ/月〜60取引所・150,000ティッカー（日本株含む）無料枠でEODデータ1年分のみ
FMP250コール/日19ドル/月〜250以上のAPIツールローカル設定が複雑、stdio互換性で詰まる事例あり
MarketXLSなし29.99ドル/月〜1,100以上の関数、リアルタイムオプション（Greeks含む）米国株中心、財務諸表の深堀りはFinancial Datasetsに劣る

出典: MarketXLS比較記事、houtini FMP記事、EODHD公式。

正直、選び方はシンプル。

米国株の財務諸表とSEC書類を深く掘りたいならFinancial Datasets。

日本株や新興国株を含めたグローバル全アセットを浅く広く見たいならEODHD。

オプショントレード中心なら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？

2026年5月時点の公式pricingページに無料プランの記載はない。

サブスクは月200ドルのDeveloperから。

サブスクを取らずに使う場合はペイアズユーゴーで1リクエスト0.01〜0.10ドル。

アカウント登録自体は無料でOAuthフロー中に完結する。

サードパーティ記事に「100リクエスト/日の無料枠」と書かれてるケースがあるが、登録時点で公式ページの最新表示を確認するのが安全。

Developerプラン（月200ドル）でも30年分の歴史データが使えますか？

使えない。

Developerは履歴データが資産種別により1〜3年に制限される。

30年以上の長期一次データを掘れるのはProプラン（月2,000ドル）以上。

短期トレンドや直近決算ベースの記事執筆ならDeveloperで十分、長期チャート分析や30年スパンの比較記事を書くならProが要件。

日本株（東証上場）のデータは取れますか？

取れない。

公式が「not yet available」と明記している。

トヨタ・ソニーなど米国ADRがある銘柄はADR経由で取れるが、東証本体の日本株を引きたい場合は別のMCP（dexter-kabu-jp、EDINET連携Skillなど）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、OAuthトークンを再生成する。

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、投資判断する道具ではない。

AIが出した「買い推奨」「目標株価」をそのままアウトプットすると、日本でも米国でも金融助言業の領域に踏み込む。

書き手として線引きを明確にする。

個人投資家にDeveloperプラン月200ドルは高くないですか？

使用頻度次第。

私の見方では、月10問以下しか触らない層にはペイアズユーゴーで0.10ドル×10問=1ドル/月で済む。

逆に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、Developer 200ドル/月で時間が劇的に返ってくる構造。

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。

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。Anthropicが提唱して各社が対応中
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キーをコピペする手順が要らない
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
スクリーナー
数値条件を指定して銘柄を絞り込む機能
ペイアズユーゴー
月額固定ではなく、使った分だけクレジットで払う料金体系
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

参考リンク

※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。

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