Equibles
Servidor MCP open source para datos financieros (SEC, XBRL, 13F, insider trading) con despliegue Docker Compose y base de datos ParadeDB/PostgreSQL.
Ficha actualizada 22 sept 2026, 16:45 · upstream 22 sept 2026, 14:40 · release v1.6.1
Qué es Equibles
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Equibles es un servidor MCP auto-alojado que expone más de 60 herramientas para agentes de IA, proporcionando acceso a documentos SEC (10-K, 10-Q), estados financieros XBRL, holdings institucionales 13F, operaciones de insiders y congresistas, datos de corto plazo (FINRA/SEC), indicadores económicos FRED, precios diarios de Yahoo Finance y posicionamiento en futuros CFTC. Funciona bajo licencia AGPL-3.0 y está diseñado para ser ejecutado localmente sin costes recurrentes.
La arquitectura se basa en Docker Compose con servicios separados: base de datos (ParadeDB/PostgreSQL), servidor web, servidor MCP y workers de raspado. Los workers extraen automáticamente datos de fuentes como EDGAR, FINRA, FRED, Yahoo Finance, CFTC, CBOE, USAspending.gov y FDA.gov. El sistema incluye un portal web para exploración visual y una interfaz MCP para integración con Claude, ChatGPT, Cursor y otros agentes.
La versión cloud de Equibles añade datos en tiempo real (cotas, opciones), transcripciones de llamadas a inversores, audio, KPIs derivados, análisis de orientación (guidance) y seguimiento de carteras. Sin embargo, el núcleo self-hosted es completamente funcional para análisis históricos, investigación fundamental y construcción de pipelines de datos financieros sin depender de feeds pagados.
- Análisis automatizado de due diligence mediante consulta directa a estados financieros XBRL y documentos SEC
- Monitorización de operaciones de insiders y holdings institucionales para detectar movimientos de mercado
- Investigación macroeconómica con indicadores FRED (inflación, tipos, PIB) accesibles vía MCP
- Construcción de dashboards personalizados con datos históricos de precios e indicadores técnicos
- Integración en flujos de trabajo de IA para análisis de riesgo y detección de alertas regulatorias
- Licencia AGPL-3.0 garantiza código abierto y auto-alojamiento sin costes recurrentes
- 62 herramientas MCP predefinidas compatibles con agentes de IA (Claude, ChatGPT, Cursor)
- Base de datos ParadeDB optimizada para búsqueda semántica en documentos SEC y datos financieros
- Workers de raspado automáticos que mantienen los datos actualizados sin intervención manual
- Soporte nativo para datos europeos (ESMA/FCA FIRDS) con precios en moneda local
- Integración directa con fuentes oficiales: EDGAR, FINRA, FRED, CFTC, Yahoo Finance
- No incluye datos en tiempo real ni opciones en la versión self-hosted (requiere Equibles Cloud)
- Necesita configuración manual de credenciales para FINRA y FRED en el archivo .env
- Sin gestión de cuentas o seguimiento de carteras personalizadas sin implementación adicional
- Dependencia de scrapers que requieren supervisión ocasional para evitar bloqueos por tasa de solicitudes
- Datos derivados (KPIs, screener) solo disponibles en la versión cloud con capacidad de inferencia sostenida
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Despliegue recomendado con Docker Compose: ejecutar 'docker compose up' tras clonar el repositorio y copiar .env.example a .env. Configurar SEC_CONTACT_EMAIL según política de acceso justo de EDGAR. Asignar mínimo 4 núcleos CPU, 8GB RAM y 20GB disco. Los workers de raspado inician automáticamente; los datos históricos se poblen en minutos. Para FINRA, obtener API key gratuita en gateway.finra.org y configurar Finra__ClientId/Finra__ClientSecret en .env. FRED requiere API key gratuita de la Reserva Federal. El servidor MCP escucha en puerto 8081, web en 8080 y base de datos en 5432.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.