Was macht market-intelligence-mcp?
MCP-Server für Marktintelligenz – Rezessionswahrscheinlichkeit, Kapitalrotation-Scoring, Investitionsanalyse und Wirtschaftsdaten. Unterstützt durch die BullrunData-API.
MCP-Server für Marktintelligenz – Rezessionswahrscheinlichkeit, Kapitalrotation-Scoring, Investitionsanalyse und Wirtschaftsdaten. Unterstützt durch die BullrunData-API.
Dieser MCP-Server (Model Context Protocol) liefert umfassende Marktintelligenz, die von der BullrunData-API bereitgestellt wird. Er ermöglicht KI-Agenten den Zugriff auf Echtzeit- und historische Wirtschaftsdaten, darunter Rezessionswahrscheinlichkeiten, Kapitalrotation-Scores und Investitionsanalyse-Metriken. Entwickler können damit datengestützte Handelsstrategien, Wirtschaftsmodelle und Risikobewertungen direkt in ihren KI-Workflows implementieren. Der Server ist ideal für Finanzanalysten, quantitative Entwickler und KI-Agenten-Plattformen wie Claude Code, Cursor und Codex und bietet eine standardisierte Schnittstelle zu komplexen Finanzkennzahlen, die ansonsten umfangreiche API-Integrationen erfordern würden.
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MCP-Server für Marktintelligenz – Rezessionswahrscheinlichkeit, Kapitalrotation-Scoring, Investitionsanalyse und Wirtschaftsdaten. Unterstützt durch die BullrunData-API.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.