AlphaCreek:SEC提出書類をチャンク化してトークン使用量を85%削減するMCPサーバー

AlphaCreekは、SEC提出書類(10-K、10-Q、今後8-Kや決算説明会の文字起こしも対応予定)へのよりスマートなインターフェースを提供する無料のMCPサーバーです。80,000トークン以上の10-KをClaudeのコンテキストにそのまま投入する代わりに、まずget_filing_tocを呼び出して構造化された目次を返します。エージェントは該当するセクションに移動し、2~4段落のみを取得し、検証可能な引用のために元のEDGAR HTMLに直接リンクするreader_urlを保持します。
仕組み
- 提出書類をタイトルと書式で論理セクションに分割(各見出しの下のテキストを保持)
- 生テキストではなくナビゲーションマップ(目次)を返す
- エージェントは必要なセクションのみを取得し、生の取得と比較してトークン使用量を約85%削減
- 各チャンクにはEDGAR提出書類内のソースパッセージへの直接リンクが含まれます
ワークフローの比較
Before: エージェントが提出APIを呼び出す→テキストの壁を取得→コンテキストを消費→追跡可能なソースなしで回答を返す。
After: エージェントがget_filing_tocを呼び出す→マップを確認→関連ノードに移動→2~4段落をプル→正確な行を引用。
主な詳細
- 6,000以上の米国公開企業をカバー
- 現在10-Kと10-Qに対応。8-Kと決算説明会の文字起こしは計画中
- モデルに依存しない(ClaudeとGPTでテスト済み、Geminiは未テスト)
- alphacreek.aiで無料利用可能
- 作成者は最適な結果を得るためにClaudeのカスタム指示を更新することを推奨
対象ユーザー
SEC提出書類分析にAIエージェントを使用する開発者やアナリストで、コスト削減、応答精度の向上、検証可能性の維持を目指す方。
📖 フルソースを読む: r/ClaudeAI
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