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Bigdata-com (Vorschau)

Entsperren Sie Finanzdaten auf institutioneller Qualität mit dem Bigdata.com Connector. Rufen Sie sofort Echtzeitnachrichten, umfassende Unternehmens-Tearsheets und Unternehmensereigniskalender ab. Dieses Tool, das von gut vertrauenswürdigen Anbietern stammt, ermöglicht Finanzinstituten, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, indem sie präzise, strukturierte Marktintelligenz direkt in Ihren Workflow liefern.

Dieser Connector ist in den folgenden Produkten und Regionen verfügbar:

Dienstleistung Class Regions
Copilot Studio Premium Alle Power Automate-Regionen mit Ausnahme der folgenden Bereiche:
     - US Government (GCC)
     - US Government (GCC High)
     - China Cloud betrieben von 21Vianet
     - US Department of Defense (DoD)
Logik-Apps Norm Alle Logik-Apps-Regionen mit Ausnahme der folgenden Bereiche:
     – Azure Government-Regionen
     - Azure China-Regionen
     - US Department of Defense (DoD)
Power Apps Premium Alle Power Apps-Regionen mit Ausnahme der folgenden:
     - US Government (GCC)
     - US Government (GCC High)
     - China Cloud betrieben von 21Vianet
     - US Department of Defense (DoD)
Power Automate Premium Alle Power Automate-Regionen mit Ausnahme der folgenden Bereiche:
     - US Government (GCC)
     - US Government (GCC High)
     - China Cloud betrieben von 21Vianet
     - US Department of Defense (DoD)
Kontakt
Name Support
Email support@bigdata.com
Connectormetadaten
Herausgeber RAVENPACK INTERNATIONAL SL.
Webseite https://bigdata.com
Datenschutzrichtlinie https://bigdata.com/privacy-policy
Kategorien Künstliche Intelligenz; Daten

BigData MCP-Server – Clienthandbuch

Willkommen beim BigData MCP Server! Dieser Dienst bietet KI-Assistenten leistungsstarke Tools für den Zugriff auf Finanzdaten, Unternehmensinformationen und Business Intelligence über das Model Context Protocol (MCP).

🚀 Verfügbare Tools

1. News & Finanzinhalte durchsuchen (bigdata_search)

Suchen Sie über Finanzdokumente, Ergebnistranskripte, Newsartikel, Analystenberichte, SEC-Einreichungen und Geschäftsinhalte aus Tausenden von Quellen.

Anwendungsfälle:

  • Forschungsunternehmensentwicklungen und Markttrends
  • Suchen von Ertragsanruftranskripten und Analystenberichten
  • Entdecken Sie Newsartikel zu bestimmten Unternehmen oder Branchen
  • Zugriff auf SEC-Einreichungen und behördliche Dokumente
  • Durchsuchen Ihrer privaten hochgeladenen Dateien

Parameter:

  • search_text (erforderlich): Ihre Suchabfrage in natürlicher Sprache
    • Beispiel: "Apple iPhone sales Q4 2024"
    • Beispiel: "Tesla Manufacturing Expansion"
  • max_chunks (optional, Standard: 10): Maximale Anzahl der zurückzugebenden Textauszüge (1-100)
    • Empfohlen: 20-50 für umfassende Forschung

Was Sie erhalten:

  • Relevante Textblöcke aus verschiedenen Dokumenten
  • Quellzuordnung mit Publikationsterminen
  • Direkte URLs zu Originaldokumenten
  • Zeitstempel für alle Inhalte

Bewährte Methoden:

  • Ausführen mehrerer Suchvorgänge mit verschiedenen Abfragen, um umfassende Kenntnisse zu erstellen
  • Beginnen Sie breit, und schränken Sie dann basierend auf den anfänglichen Ergebnissen ein
  • Quellen immer zitieren, wenn Informationen aus abgerufenen Dokumenten verwendet werden

2. Unternehmen suchen (find_companies)

Suchen Sie Unternehmen nach Namen, Tickersymbol, ISIN, CUSIP oder SEDOL, um ihre eindeutigen Bezeichner und Metadaten zu erhalten.

Anwendungsfälle:

  • Konvertieren von Firmennamen in standardisierte Bezeichner
  • Nachschlagen von Tickersymbolen
  • Suchen von Unternehmenssektor- und Brancheninformationen
  • Erforderlicher erster Schritt vor der Verwendung anderer unternehmensspezifischer Tools

Parameter:

  • query (erforderlich): Firmenname, Ticker oder Bezeichner
    • Beispiel: "Apple"
    • Beispiel: "AAPL"
    • Beispiel: "US0378331005" (ISIN)

Was Sie erhalten:

  • RavenPack-Entitäts-ID (erforderlich für andere Tools)
  • Firmenname und Tickersymbol
  • Branchen- und Branchenklassifizierung
  • Gründungsland
  • Mehrere Bezeichner (ISIN, CUSIP, SEDOL)

Wichtig:

  • Führen Sie dieses Tool immer ZUERST aus, wenn Sie mit der Recherche für ein Unternehmen beginnen
  • Verwenden der zurückgegebenen Entitäts-ID für bigdata_tearsheet und bigdata_events_calendar

3. Company Tearsheet generieren (bigdata_tearsheet)

Erhalten Sie einen umfassenden Finanzanalysebericht für alle öffentlichen Unternehmen, die Daten aus 11 verschiedenen Quellen aggregieren.

Anwendungsfälle:

  • Umfassende Finanzanalyse
  • Investitionsforschung und Due Diligence
  • Grundlegendes zur finanziellen Gesundheit des Unternehmens
  • Analystenkonsens und Kursziele
  • Ergebnisanalyse

Parameter:

  • rp_entity_id (erforderlich): RavenPack-Entitätsbezeichner von find_companies
    • Beispiel: "4A6F00"

Was Sie erhalten:

Unternehmensübersicht:

  • Geschäftsbeschreibung und wichtige Führungskräfte
  • Branchen-, Industrie- und Hauptsitz
  • Aktueller Aktienkurs und Marktkapitalisierung
  • Handelsvolumen und Metriken

Finanzlage:

  • Bilanz (Vermögenswerte, Verbindlichkeiten, Eigenkapital, Schulden)
  • Wichtige Metriken (ROE, ROA, freie Cashflowrendite)
  • Finanzquoten (P/E, P/B, Schuldenquote, Liquidität)

Betriebsleistung:

  • Ertragsrechnung (Einnahmen, Ausgaben, Rentabilität, EPS)
  • Cashflowrechnung (Betriebs-, Investitions-, Finanzierungs-)

Analystenabdeckung:

  • Buy/Sell-Empfehlungen und Konsens
  • Preisziele (hoch, niedrig, Konsens, Median)
  • Forward-Umsatz- und EPS-Schätzungen (nächste 8 Quartale)
  • Neueste Ergebnis-Überraschungsdaten

Arbeitsablauf:

  1. Rufen Sie zunächst auf find_companies , um die Entitäts-ID abzurufen.
  2. Rufen Sie dieses Tool dann mit der Entitäts-ID auf.
  3. Optional: Verwenden Sie bigdata_search diese Option, um aktuelle Neuigkeiten zu ergänzen.

4. Kalender für Unternehmensereignisse abrufen (bigdata_events_calendar)

Rufen Sie bevorstehende und vergangene Unternehmensereignisse ab, einschließlich Ergebnisanrufe und Telefonkonferenzen für bestimmte Unternehmen.

Anwendungsfälle:

  • Planen sie voraus für Gewinnankündigungen
  • Nachverfolgen von Telefonkonferenzzeitplänen
  • Historische Ereignisanalyse
  • Entscheidungen zur Investitionsdauer

Parameter:

  • rp_entity_id (optional): Liste der RavenPack-Entitätsbezeichner
    • Beispiel: ["4A6F00"; "D8442A"]
    • Lassen Sie leer, um alle verfügbaren Ereignisse abzurufen.

Was Sie erhalten:

  • Termin- und Uhrzeitangaben für anstehende Einnahmen
  • Vergangener Ereignisverlauf
  • Terminpläne für Telefonkonferenzen
  • Ereignistypen und Details
  • Organisiert nach Unternehmen

Arbeitsablauf:

  1. Rufen Sie zunächst auf find_companies , um Entitäts-IDs abzurufen
  2. Rufen Sie dieses Tool dann mit einer Liste von Entitäts-IDs auf.

🔄 Typische Workflows

Recherchieren eines Unternehmens

1. find_companies("Tesla")
   → Get entity ID: "4A6F00"

2. bigdata_tearsheet(rp_entity_id="4A6F00")
   → Get comprehensive financial data

3. bigdata_search("Tesla manufacturing expansion 2024", max_chunks=30)
   → Get recent news and developments

4. bigdata_events_calendar(rp_entity_id=["4A6F00"])
   → Check upcoming earnings dates

Branchenanalyse

1. find_companies("Apple") → entity_id_1
   find_companies("Microsoft") → entity_id_2
   find_companies("Google") → entity_id_3

2. bigdata_tearsheet(rp_entity_id=entity_id_1)
   bigdata_tearsheet(rp_entity_id=entity_id_2)
   bigdata_tearsheet(rp_entity_id=entity_id_3)
   → Compare financial metrics

3. bigdata_search("tech sector AI investments Q4 2024", max_chunks=50)
   → Get industry trends and analysis

Ergebnisvorschau

1. find_companies("Meta")
   → Get entity ID

2. bigdata_events_calendar(rp_entity_id=[entity_id])
   → Check when earnings call is scheduled

3. bigdata_tearsheet(rp_entity_id=entity_id)
   → Get analyst estimates and previous performance

4. bigdata_search("Meta Q4 2024 earnings preview", max_chunks=40)
   → Get analyst commentary and expectations

🔐 Authentifizierung

Der MCP-Server verwendet OAuth 2.0 für die sichere Authentifizierung. Dadurch wird sichergestellt, dass Ihre Daten und Abfragen geschützt bleiben und gleichzeitig nahtlosen Zugriff auf BigData-Tools bieten.

OAuth-Fluss

  1. Erste Verbindung: Ihr KI-Assistent oder MCP-Client initiiert eine Verbindung mit dem BigData MCP-Server.
  2. Autorisierungsanforderung: Wenn noch nicht authentifiziert, werden Sie zur BigData-Anmeldeseite umgeleitet.
  3. Benutzeranmeldung: Geben Sie Ihre BigData-Anmeldeinformationen (E-Mail und Kennwort) ein.
  4. Autorisierungserteilung: Nach erfolgreicher Anmeldung gibt BigData ein OAuth-Token aus
  5. Tokenaustausch: Ihr Client empfängt das Token und verwendet es für alle nachfolgenden Anforderungen.
  6. Automatische Verlängerung: Token werden bei Bedarf automatisch aktualisiert.

Das müssen Sie wissen

  • Erstmaliges Einrichten: Sie müssen sich einmal authentifizieren, wenn Sie Ihren KI-Assistenten verbinden.
  • Sicher nach Design: OAuth-Token werden verschlüsselt und laufen nach einem festgelegten Zeitraum ab.
  • Keine Freigabe von Anmeldeinformationen: Ihr Kennwort wird nie mit dem KI-Assistenten geteilt.
  • Sitzungsverwaltung: Token werden automatisch von Ihrem MCP-Client verwaltet.

💡 Bewährte Methoden

Suchstrategie

  • Beginnen Sie breit, und schmal: Beginnen Sie mit allgemeinen Abfragen, verfeinern Sie basierend auf Ergebnissen
  • Verwenden mehrerer Suchvorgänge: Verschiedene Abfragen zeigen unterschiedliche Aspekte an
  • Geben Sie natürlich Zeitrahmen an: "letztes Quartal", "Q4 2024", "gestern"
  • Kombinieren von Begriffen: Firmennamen, Themen und Zeitrahmen einschließen

Quellzuordnung

  • Quellen immer zitieren: Quellname und Datum für alle Informationen einschließen
  • Link zu Originalen: Bereitstellen von URLs, wenn verfügbar
  • Erstellen eines Quellenabschnitts: Auflisten aller dokumente, auf die am Ende verwiesen wird

Kontingentverwaltung

  • Effiziente Suche: Verwenden sie geeignete max_chunks Werte (empfohlen 20-50)
  • Wiederverwenden von Entitäts-IDs: Nicht mehrmals für dasselbe Unternehmen anrufen find_companies
  • Batchanforderungen: Abrufen von Tränenblättern für mehrere Unternehmen in Sequenz

🆘 Allgemeine Fragen

F: Wie erhalte ich Finanzdaten für ein Unternehmen? A: Rufen Sie zuerst find_companies mit dem Firmennamen auf, und verwenden Sie dann die zurückgegebene Entitäts-ID mit bigdata_tearsheet.

F: Was ist der Unterschied zwischen Suche und Tränentabelle? A: Suche findet Artikel und Dokumente; Tearsheet stellt strukturierte Finanzdaten bereit (Gewinn- und Verlustrechnung, Bilanz, Analystenbewertungen).

F: Kann ich meine eigenen hochgeladenen Dateien durchsuchen? A.: Ja. Das bigdata_search Tool enthält Inhalte aus Ihren privaten hochgeladenen Dateien.

F: Wie aktuell sind die Daten? A: Suchergebnisse enthalten Zeitstempel. Die Daten von Tearsheets werden regelmäßig mit den neuesten Quartalsberichten und Aktienkursen in Echtzeit aktualisiert.

F: Was geschieht, wenn ich den Firmenticker nicht kenne? A: Verwenden Sie einfach den Firmennamen - find_companies es wird das richtige Unternehmen finden und alle Bezeichner bereitstellen.

📞 Unterstützung

Bei Fragen, Problemen oder Featureanfragen wenden Sie sich bitte an Ihren BigData-Kontomitarbeiter, oder besuchen Sie unser Supportportal.

Drosselungsgrenzwerte

Name Aufrufe Verlängerungszeitraum
API-Aufrufe pro Verbindung 100 60 Sekunden

Aktionen

Bigdata.com MCP-Endpunkt

Bigdata.com MCP-Einstiegspunkt

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Vorgangs-ID:
InvokeServer

Bigdata.com MCP-Einstiegspunkt