Поделиться через

Bigdata-com (предварительная версия)

Разблокируйте финансовые данные институционального уровня с помощью соединителя Bigdata.com. Мгновенно извлекает новости в режиме реального времени, комплексные таблицы слезоточивых таблиц и календари корпоративных событий. Источник от хорошо доверенных поставщиков, это средство позволяет финансовым учреждениям принимать решения на основе данных путем предоставления точной структурированной аналитики рынка непосредственно в рабочий процесс.

Этот соединитель доступен в следующих продуктах и регионах:

Услуга Class Регионы
Copilot Studio Премия Все регионы Power Automate , кроме следующих:
     - Правительство США (GCC)
     - Правительство США (GCC High)
     — Облако Китая, управляемое 21Vianet
     - Министерство обороны США (DoD)
Логические приложения Стандарт Все регионы Logic Apps , кроме следующих:
     — Регионы Azure для государственных организаций
     — Регионы Azure Для Китая
     - Министерство обороны США (DoD)
Power Apps Премия Все регионы Power Apps , кроме следующих:
     - Правительство США (GCC)
     - Правительство США (GCC High)
     — Облако Китая, управляемое 21Vianet
     - Министерство обороны США (DoD)
Power Automate Премия Все регионы Power Automate , кроме следующих:
     - Правительство США (GCC)
     - Правительство США (GCC High)
     — Облако Китая, управляемое 21Vianet
     - Министерство обороны США (DoD)
Контакт
Имя Support
Адрес электронной почты support@bigdata.com
Метаданные соединителя
Publisher RAVENPACK INTERNATIONAL SL.
Веб-сайт https://bigdata.com
Privacy Policy (Политика конфиденциальности) https://bigdata.com/privacy-policy
Категории Искусственный интеллект; Данные

Сервер BigData MCP — руководство по клиенту

Добро пожаловать на сервер BigData MCP! Эта служба предоставляет помощникам по искусственному интеллекту мощные средства для доступа к финансовым данным, сведениям о компании и бизнес-аналитике с помощью протокола контекста модели (MCP).

🚀 Доступные инструменты

1. Поиск новостей и финансового контента (bigdata_search)

Поиск по финансовым документам, расшифровки доходов, новостные статьи, аналитические отчеты, заявки SEC и бизнес-содержимое из тысяч источников.

Варианты использования:

  • Исследовательская компания разработки и тенденции рынка
  • Поиск расшифровок звонков и аналитических отчетов
  • Узнайте новости о конкретных компаниях или секторах
  • Доступ к заявке SEC и нормативным документам
  • Поиск частных отправленных файлов

Параметры:

  • search_text (обязательно): поисковый запрос на естественном языке
    • Пример: "Продажи Apple iPhone Q4 2024"
    • Пример: "Расширение производства Tesla"
  • max_chunks (необязательно, по умолчанию: 10): максимальное число возвращаемых фрагментов текста (1-100)
    • Рекомендуется: 20-50 для комплексных исследований

Что вы получаете:

  • Соответствующие фрагменты текста из различных документов
  • Источник атрибуции с датами публикации
  • Прямые URL-адреса для исходных документов
  • Метки времени для всего содержимого

Рекомендации:

  • Выполнение нескольких поисковых запросов с различными запросами для создания полного понимания
  • Запустите широкий, а затем сузите его на основе первоначальных результатов
  • Всегда ссылаются на источники при использовании сведений из извлеченных документов

2. Поиск компаний (find_companies)

Поиск компаний по имени, символу тикера, ISIN, CUSIP или SEDOL, чтобы получить свой уникальный идентификатор и метаданные.

Варианты использования:

  • Преобразование имен компаний в стандартизированные идентификаторы
  • Поиск символов тикера
  • Поиск информации о секторе компании и отрасли
  • Необходимый первый шаг перед использованием других средств для конкретной компании

Параметры:

  • query (обязательно): название компании, тикер или идентификатор
    • Пример: "Apple"
    • Пример: AAPL
    • Пример: "US0378331005" (ISIN)

Что вы получаете:

  • Идентификатор сущности RavenPack (необходим для других средств)
  • Название компании и символ тикера
  • Классификация секторов и отраслей
  • Страна инкорпорации
  • Несколько идентификаторов (ISIN, CUSIP, SEDOL)

Important:

  • Всегда запустите это средство FIRST при запуске исследований в компании
  • Используйте идентификатор возвращаемой сущности и bigdata_tearsheetbigdata_events_calendar

3. Создание таблицы слезоточивой работы компании (bigdata_tearsheet)

Получите полный отчет о финансовом анализе для любой государственной компании, агрегируя данные из 11 различных источников.

Варианты использования:

  • Комплексный финансовый анализ
  • Инвестиционные исследования и усердие
  • Общие сведения о финансовом здоровье компании
  • Консенсус аналитиков и целевые показатели цен
  • Анализ прибыли

Параметры:

  • rp_entity_id (обязательно): идентификатор сущности RavenPack из find_companies
    • Пример: "4A6F00"

Что вы получаете:

Общие сведения о компании:

  • Описание бизнеса и ключевые руководители
  • Расположение сектора, промышленности и штаб-квартиры
  • Текущая цена акций и капитализация рынка
  • Объем торговли и метрики

Финансовая позиция:

  • Баланс (активы, обязательства, акции, долг)
  • Ключевые метрики (ROE, ROA, доходность свободного денежного потока)
  • Финансовые коэффициенты (P/E, P/B, коэффициенты задолженности, ликвидность)

Операционная производительность:

  • Отчет о доходах (доход, расходы, прибыльность, EPS)
  • Заявление о денежном потоке (операционная, инвестиции, финансирование)

Охват аналитика:

  • Рекомендации по покупке и продаже и консенсус
  • Целевые показатели цен (высокий, низкий, консенсус, медиана)
  • Оценки по выручке и EPS (ближайшие 8 кварталов)
  • Последние данные об сюрпризах прибыли

Рабочий процесс:

  1. Сначала вызовите find_companies для получения идентификатора сущности
  2. Затем вызовите это средство с идентификатором сущности
  3. При необходимости используйте bigdata_search для последних новостей, чтобы дополнить

4. Получение календаря корпоративных событий (bigdata_events_calendar)

Получение предстоящих и прошлых корпоративных мероприятий, включая звонки прибыли и конференц-звонки для конкретных компаний.

Варианты использования:

  • Планирование впереди объявлений о доходах
  • Отслеживание расписаний конференц-звонков
  • Анализ исторических событий
  • Решения о сроке инвестиций

Параметры:

  • rp_entity_id (необязательно): список идентификаторов сущностей RavenPack
    • Пример: ["4A6F00", "D8442A"]
    • Оставьте пустым, чтобы получить все доступные события

Что вы получаете:

  • Предстоящие даты и время вызова заработка
  • Журнал событий прошлого
  • Расписания конференц-звонков
  • Типы событий и сведения
  • Организовано компанией

Рабочий процесс:

  1. Во-первых, вызов find_companies для получения идентификаторов сущностей
  2. Затем вызовите это средство со списком идентификаторов сущностей

🔄 Типичные рабочие процессы

Исследование компании

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

Анализ отрасли

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

Предварительная версия заработка

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

🔐 Проверки подлинности

Сервер MCP использует OAuth 2.0 для безопасной проверки подлинности. Это гарантирует защиту данных и запросов, обеспечивая простой доступ к средствам BigData.

Поток OAuth

  1. Начальное подключение: помощник по искусственному интеллекту или клиент MCP инициирует подключение к серверу BigData MCP
  2. Запрос авторизации. Если проверка подлинности еще не выполнена, вы будете перенаправлены на страницу входа BigData
  3. Вход пользователя: введите учетные данные BigData (электронная почта и пароль)
  4. Предоставление авторизации: после успешного входа BigData выдает маркер OAuth
  5. Exchange токенов: клиент получает маркер и использует его для всех последующих запросов.
  6. Автоматическое продление: маркеры автоматически обновляются по мере необходимости

Что нужно знать

  • При первой настройке: при подключении помощника по искусственному интеллекту необходимо пройти проверку подлинности один раз.
  • Безопасный по дизайну: маркеры OAuth шифруются и истекают после заданного периода
  • Нет общего доступа к учетным данным: пароль никогда не предоставляется помощнику по искусственному интеллекту
  • Управление сеансами. Маркеры управляются клиентом MCP автоматически.

💡 Рекомендации

Стратегия поиска

  • Запустите широкий, а затем узкий: начните с общих запросов, уточняйте на основе результатов
  • Использование нескольких поисковых запросов: различные запросы показывают различные аспекты
  • Укажите временные интервалы естественно: "последний квартал", "Q4 2024", "вчера"
  • Объединение терминов: включение имен компаний, тем и временных периодов

Источник атрибуции

  • Всегда ссылаются на источники: включите имя источника и дату для всех сведений
  • Ссылка на оригиналы: укажите URL-адреса при наличии
  • Создание раздела источников: список всех ссылок на документы в конце

Управление квотами

  • Поиск эффективно: используйте соответствующие max_chunks значения (рекомендуется 20–50)
  • Повторное использование идентификаторов сущностей: не вызывайте find_companies несколько раз для одной компании
  • Пакетные запросы: получение таблиц слезоточивых таблиц для нескольких компаний в последовательности

🆘 Распространенные вопросы

Вопрос. Как получить финансовые данные для компании? Ответ. Сначала вызовите find_companies имя компании, а затем используйте идентификатор возвращаемой сущности.bigdata_tearsheet

Вопрос. Какова разница между поиском и слезоточивой таблицей? Ответ. Поиск находит статьи и документы; слезоточивая таблица предоставляет структурированные финансовые данные (отчет о доходах, баланс, оценки аналитиков).

Вопрос. Можно ли искать собственные отправленные файлы? Ответ: Да! Это bigdata_search средство содержит содержимое из частных отправленных файлов.

Вопрос. Как последние данные? Ответ. Результаты поиска включают метки времени. Данные слезоточивых таблиц регулярно обновляются с помощью последних квартальных отчетов и цен на акции в режиме реального времени.

Вопрос. Что делать, если я не знаю тикера компании? Ответ. Просто используйте название компании с find_companies - она найдет правильную компанию и предоставит все идентификаторы.

📞 Поддержки

Для вопросов, проблем или запросов функций обратитесь к представителю учетной записи BigData или посетите наш портал поддержки.

Ограничения регулирования

Имя Вызовы Период обновления
Вызовы API для каждого подключения 100 60 секунд

Действия

Конечная точка MCP Bigdata.com

точка входа Bigdata.com MCP

Конечная точка MCP Bigdata.com

Идентификатор операции:
InvokeServer

точка входа Bigdata.com MCP