Funda AI Skill

Funda AI は同じデータをバックアップした 2 つの相互補完的なサーフェスを公開しています：

サーフェス	最適用途	認証	出力
MCP agent_chat https://funda.ai/api/mcp	リサーチ、分析、合成	OAuth (自動 via claude mcp add)	免責事項付き合成テキスト
REST /v1/* https://api.funda.ai	ロー構造化データ	FUNDA_API_KEY Bearer	JSON

どちらも有効な Funda AI サブスクリプションが必要です。

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ステップ 1: どちらのサーフェスかを決定

ユーザーが望むこと	サーフェス
DCF / comps の詳細説明、セクター表示、トランスクリプト合成、企業プライマー	MCP
判断を含むアーニングプレビュー/リキャップ、ビート/ミスの分解、ナラティブフレーミング	MCP
リアルタイムまたは日中相場、終値の履歴	REST
生のオプションチェーンスナップショット、ギリシャ文字、GEX タイムシリーズ	REST
財務諸表の特定の行項目 (単一数値、JSON)	REST
13F ファイリング、インサイダー取引、議会取引 (行として)	REST
構造化センチメント/イベントタイムライン付きニュース (JSON)	REST
バルクデータセットダウンロード	REST
AI 企業採用シグナル (OpenAI、Anthropic、Google、xAI)	REST

曖昧なリサーチ形式の質問には MCP をデフォルトに。機械可読の構造化データが必要な場合、 または MCP が拒否した場合 (リアルタイム相場、生の相場) は REST を使用。

MCP はまた買い/売りコール、株価目標、個人的なポートフォリオアドバイス、税務/法的アドバイス、 および取引実行を拒否します。これらは両方のサーフェスの対象外です — 丁寧に断り、 異なる回答を望んで REST にフォールスルーしないでください。

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ステップ 2: MCP フロー (リサーチ)

2a. MCP が接続されていることを確認

!`claude mcp list 2>/dev/null | grep -iE "^funda:" || echo "FUNDA_MCP_NOT_CONNECTED"`

• funda: で始まる行 → 登録済み。ツールは mcp__funda__agent_chat として呼び出し可能。続行。
• FUNDA_MCP_NOT_CONNECTED → ユーザーにインストールするよう依頼：

  claude mcp add --transport http funda https://funda.ai/api/mcp
  

  OAuth 承認用のブラウザタブが開きます (1 時間トークン + 30 日更新、自動管理)。Claude Code セッションは ツールが登録される前に再起動が必要になる場合があります。

2b. 質問をフレーミング

agent_chat は クロスコール メモリがない 新しいリサーチターンです — ティッカー、 時間軸、仮定を質問テキスト自体に焼き込みます。

ユーザーが望むこと	質問の形式
アーニングプレビュー	"MSFT の木曜日の Q3 発表をプレビュー — セグメント トレンド、コンセンサスが積極的/保守的な場所、ビート/ミスパターン。"
アーニングリキャップ	"NVDA Q2 を詳しく説明 — セグメント別のビート/ミス、ガイダンス対コンセンサス、トランスクリプト Q&A データセンター需要について。"
セクター深掘り	"2026 年のハイパースケーラー capex サイクルをまとめて — 名前別の支出段階、サプライヤーの露出、グロスマージン への含意。"
サプライチェーン	"TSMC の顧客集中度と N2 ランプリスクをマッピング — 売上別の上位 3 つの露出。"
ファイリングサマリー	"PLTR の最新 10-K の新しいリスク要因と前年を比較。"
DCF	"NVDA の DCF を詳しく説明、データセンター成長 25%、ターミナルマージン 10%、WACC 9% を想定 — 感度テーブルを表示。"
マクロ	"米国はダリオの長期債務サイクルのどこにあり、それはデュレーション配置に何を意味するか？"
オーナーシップ	"最新の 13F ファイリングで CRWD の機関投資家所有が変わったか — ネット買い手対売り手？"

ユーザーがティッカーのみを指定した場合、呼び出す前にターンをスコープするための 1 つの明確化質問を質問します (プレビュー？リキャップ？プライマー？DCF?) — 曖昧な質問はターンを無駄にし、曖昧な回答を返します。

ユーザーが以前の Funda 回答のフォローアップをしている場合、新しい質問内で関連する段落を引用返します； エージェントは以前の呼び出しのメモリがありません。

トピックごとのサンプル質問の詳細は references/research-topics.md を参照してください。

2c. ツールを呼び出す

mcp__funda__agent_chat(question: "<full research question>")

通常の実行は 15～60 秒；サーバーは全体を通して進捗通知をストリーム配信するため、 クライアントはタイムアウトしません。

応答の形式：

• content[0].text — [Funda research output — fundamental analysis, informational only…] で始まる回答。プリフィックスを保持。
• _meta["funda.io/conversation_id"] — UUID。アプリ内履歴ページは https://funda.ai/agent-chat?c=<id> (/agent-chat ルートは /agent-chat-v2?c=<id> にリダイレクト)。
• _meta["funda.io/timed_out"] — エージェントが実行予算に達した場合 true。回答は部分的； より厳しいスコープで再試行するよう提供。

呼び出しが 403 subscription_required を返す場合、MCP は登録されていますが、 アカウントはサブスクライブされていません — ユーザーを https://funda.ai に案内してアクティベート。

各呼び出しはリサーチターンのコストがかかります。最初の回答が合理的だった場合、 言い換えられた質問で推測的に再呼び出ししないでください。

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ステップ 3: REST フロー (ロー データ)

3a. FUNDA_API_KEY を解決

スキルは次の順序で FUNDA_API_KEY を解決します：

1. FUNDA_API_KEY 環境変数
2. 現在のディレクトリの .env 内の FUNDA_API_KEY
3. git リポジトリルートの .env 内の FUNDA_API_KEY (ワークツリーはメインチェックアウトから キーを継承)

!`if [ -n "$FUNDA_API_KEY" ]; then echo "KEY_FROM_ENV_VAR"; elif [ -f .env ] && grep -qE "^FUNDA_API_KEY=" .env; then echo "KEY_FROM_LOCAL_DOTENV:$(pwd)/.env"; else GIT_COMMON=$(git rev-parse --path-format=absolute --git-common-dir 2>/dev/null); if [ -n "$GIT_COMMON" ]; then ROOT=$(dirname "$GIT_COMMON"); if [ -f "$ROOT/.env" ] && grep -qE "^FUNDA_API_KEY=" "$ROOT/.env"; then echo "KEY_FROM_ROOT_DOTENV:$ROOT/.env"; else echo "KEY_NOT_SET"; fi; else echo "KEY_NOT_SET"; fi; fi`

その後、結果に基づいて行動：

• KEY_FROM_ENV_VAR — curl 呼び出しで $FUNDA_API_KEY を直接使用。
• KEY_FROM_LOCAL_DOTENV:<path> / KEY_FROM_ROOT_DOTENV:<path> — 呼び出す前に 1 回ロード：

  export FUNDA_API_KEY=$(grep -E "^FUNDA_API_KEY=" <path> | head -1 | cut -d= -f2- | sed 's/^["'\'']//;s/["'\'']$//')
  

• KEY_NOT_SET — ユーザーにキーを依頼。export FUNDA_API_KEY="..." するか、 FUNDA_API_KEY=... をリポジトリルートの .env に追加 (ワークツリーでは推奨)。

3b. 適切なエンドポイントを見つけ

ユーザーのリクエストをカテゴリに一致させ、完全なパラメータと応答スキーマについて 対応する参考ファイルを読み取ります。

カテゴリ	エンドポイント ファミリ	リファレンス
リアルタイム/バッチ/アフターマーケット相場	/v1/quotes?type=...	references/market-data.md
履歴終値、日中ローソク足、テクニカル指標	/v1/stock-price, /v1/charts	references/market-data.md
コモディティ/外為/暗号相場	/v1/quotes?type=commodity-quotes	references/market-data.md
損益/貸借対照表/キャッシュフロー/指標/比率	/v1/financial-statements	references/fundamentals.md
企業プロファイル、ピア、株式フロート、検索、スクリーナー、リスト	/v1/company-profile, /v1/company-details, /v1/search, /v1/companies	references/fundamentals.md
アナリスト推定値、株価目標、格付け、DCF、レーティング	/v1/analyst?type=...	references/fundamentals.md
オプションチェーン、ギリシャ文字、GEX、IV、最大ペイン、フロー、スクリーナー	/v1/options/...	references/options.md
サプライチェーン KG：サプライヤー、顧客、競合他社、パートナー	/v1/supply-chain/...	references/supply-chain.md
Twitter、Reddit、Polymarket、政府取引、オーナーシップ	/v1/twitter-posts, /v1/reddit-posts, /v1/polymarket/..., /v1/government-trading, /v1/ownership	references/alternative-data.md
AI エンリッチドニュース + 集約センチメント + イベントタイムライン	/v1/news/ticker, /v1/news/timeline, /v1/news/sentiment	references/news-enriched.md
SEC ファイリング、アーニング/ポッドキャストトランスクリプト、リサーチレポート	/v1/sec-filings, /v1/transcripts, /v1/investment-research-reports	references/filings-transcripts.md
アーニング/配当/IPO/分割/経済カレンダー	/v1/calendar?type=...	references/calendar-economics.md
国債利回り、GDP/CPI 指標、FRED、リスクプレミアム	/v1/economics, /v1/fred	references/calendar-economics.md
株式ニュース、ゲインザー/ルーザー、ETF ホールディング、ESG、COT、バルク、市場時間	/v1/news, /v1/market-performance, /v1/funds, /v1/esg, /v1/cot-report, /v1/bulk, /v1/market-hours	references/other-data.md
AI 企業採用シグナル (OpenAI、Anthropic、Google、xAI、Mercor、SurgeAI)	/v1/recruit-...	references/recruit.md
Bedrock 経由の Claude API プロキシ	/v1/claude/v1/messages	references/claude-proxy.md

3c. エンドポイントを呼び出す

curl -s -H "Authorization: Bearer $FUNDA_API_KEY" \
  "https://api.funda.ai/v1/<endpoint>?<params>" | python3 -m json.tool

すべての応答は {"code": "0", "message": "", "data": ...} です。ゼロ以外の code はエラーです — message を読んでください。

リストエンドポイントはページネーションします： {"items": [...], "page": 0, "page_size": 20, "next_page": 1, "total_count": N}。 ページは 0 ベース； next_page は 消尽時に -1 です。

広いティッカー概要用 (「AAPL について教えて」)、複数の REST 呼び出しを組み合わせます： セクター/CEO/mcap/価格用 /v1/company-profile + /v1/financial-statements?type=key-metrics-ttm + 株価目標サマリー用 /v1/analyst?type=price-target-summary。

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ステップ 4: ユーザーに応答

• MCP 合成の場合：構造を持って表示 (テーブル、箇条書き、見出し) — 生のブロブをダンプしないでください。 Funda 免責事項を保持；分析を推奨、株価目標、または取引シグナルとして再パッケージ化しないでください。
• MCP 応答の場合、エージェントの完全なタイムラインを検査できるように https://funda.ai/agent-chat?c={conversation_id} を引用。
• REST 応答の場合、数値をきれいにフォーマット (価格は小数点以下 2 桁、比率は 2～4、 大きい数字はコンマまたは $2.8T のような略語)。比較データにテーブルを使用； 時系列をダンプするのではなくトレンドをまとめます。
• DCF/バリュエーション作業の場合、ユーザーが調整できるように Funda が使用した仮定を表示。
• ソースに注記：「Funda AI」(MCP または REST かどうか)。
• 取引推奨を提供しないでください — データを提示してユーザーが結論を引き出せるようにします。

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リファレンス ファイル

MCP パス：

• references/research-topics.md — カテゴリ化されたサンプル質問と agent_chat クエリをフレーミングするためのヒント。

REST パス：

• references/market-data.md — 相場、履歴価格、チャート、テクニカル指標
• references/fundamentals.md — 財務諸表、企業プロファイル/詳細、検索/スクリーナー、アナリスト、企業リスト
• references/options.md — チェーン、ギリシャ文字、GEX、フロー、IV、スクリーナー、契約レベルデータ
• references/supply-chain.md — サプライチェーン KG、関係、グラフトラバーサル
• references/alternative-data.md — Twitter、Reddit、Polymarket、政府取引、オーナーシップ
• references/news-enriched.md — AI エンリッチドニュース、イベントタイムライン、集約センチメント
• references/filings-transcripts.md — SEC ファイリング、アーニング/ポッドキャストトランスクリプト、リサーチレポート
• references/calendar-economics.md — カレンダー、経済、国債、FRED
• references/other-data.md — ニュース、市場パフォーマンス、ファンド、ESG、COT、バルク、市場時間
• references/recruit.md — AI 企業採用シグナル、JD 分類、製品クラスタ、起動確率
• references/claude-proxy.md — Bedrock 経由の Claude API プロキシ