FinTerm — 市場データ処理とクオンツ分析のMCPサーバー

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FinTerm — 市場データ処理とクオンツ分析のMCPサーバー

FinTerm — 市場データ処理とクオンツ分析のMCPサーバー

FinTerm は FastAPI で実装された軽量なマイクロサービスで、マーケットデータの受信・処理、外部「Gemini」による分析連携、リスクスコアリング、そしてマーケットメイカー向けのクォーティング機能を提供することを想定したプロジェクトです。Python 3.10+ を前提にしており、シンプルな構成で素早く立ち上げられる設計になっています。開発者向けに環境変数サンプルや依存関係一覧が用意されているため、ローカル検証や拡張が容易です。（約300字）

https://github.com/Shreyas-prog108/FinTerm

概要

FinTerm は「MCP（Market-data & Counterparty Processing）サーバー」を想定した FastAPI ベースのマイクロサービスサンプルです。マーケットデータの収集や前処理、外部分析エンジン（README の表記では Gemini）への連携、リスクスコアリングやマーケットメイカー向けのクォーティングといった金融系バックエンド処理の骨格を提供します。プロジェクトは軽量で、Python 仮想環境を用いたセットアップ手順や環境変数のサンプル（.env.example）を備えており、実装の足がかりとして利用できます。README には動作環境やクイックスタート手順が記載されているため、ローカルでの検証や機能拡張がしやすく設計されています。（約300字）

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 8
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 8
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 6
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • FastAPI ベースの軽量マイクロサービス構成で、エンドポイント実装が容易
  • マーケットデータ処理、外部分析連携（Gemini 想定）、リスクスコア算出、クォーティング機能の骨格を提供
  • 環境変数サンプルと要件ファイルにより、ローカルでの素早いセットアップが可能
  • シンプルなファイル構成で拡張や統合がしやすく、実運用向けのベースに適合

技術的なポイント

FinTerm は FastAPI をコアにした非同期ウェブサービス設計を採用しており、マーケットデータの高頻度受信や非同期処理を想定した構成に適しています。エントリポイントは app.py としてシンプルにまとめられており、uvicorn 等での起動が容易です。README の「Gemini-backed analysis」という表現は外部の分析エンジン（または外部 API）を呼び出して高度な解析や学習済みモデルを利用するパターンを指しており、実装側では API キーやエンドポイントを .env で管理することで機密情報を分離します。リスクスコアリングやマーケットメイキングのロジックはプロジェクト骨格として置かれているため、アルゴリズムやモデルはプラグイン的に差し替え可能です。依存関係は requirements.txt にまとめられており、Python 3.10+ を前提に動作確認が進められている点が明示されています。運用面では、ステートレスなエンドポイント設計と外部ストレージ（DB やキュー）を組み合わせることで水平スケールが可能です。セキュリティは環境変数管理と HTTPS、適切な認証方式（トークンベースなど）の導入を想定すべきで、テレメトリやログ出力を整備することで取引・レート処理の監査が容易になります。総じて、実装のコアは軽量に保ちつつ、金融系のリアルタイム要件に合わせて拡張できる設計指針が示されています。（約700字）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .env.example: 環境変数のサンプル（API キーや接続先などのテンプレート）
  • .gitignore: Git 無視設定
  • LICENSE: ライセンスファイル（プロジェクトの利用条件）
  • README.md: プロジェクト説明とクイックスタート手順
  • app.py: FastAPI のエントリポイント（ルーティングや主要処理の起点）
  • requirements.txt: 依存パッケージ一覧（pip 用） …他 1 ファイル

各ファイルは最小限の構成にまとまっており、.env.example を参照してローカル環境を用意し、venv と requirements.txt で依存をインストールすれば動作確認が可能です。app.py を起点にエンドポイントを追加し、データ受信・前処理・外部 API 呼び出し・結果の集約というワークフローを順に実装していく流れが想定されています。将来的に永続化やメッセージングを追加する場合は、DB（Postgres 等）やメッセージキュー（RabbitMQ/Kafka）を導入し、非同期ワーカーを別プロセス化することで本番向けにスケールさせられます。

まとめ

軽量で拡張しやすい金融系マイクロサービスの雛形。実運用へ発展可能。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

FinTerm MCP Server

FastAPI microservice for market data processing, Gemini-backed analysis, risk scoring, and market-maker quoting.

🚀 Quick Start

Prerequisites

  • Python 3.10+ (tested with Python 3.13)
  • Git

1. Clone and Setup

git clone <your-repo-url>
cd aivestor

# Create virtual environment
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

# Install dependencies
pip install -r requirements.txt

2. Environment Configuration

…