SEC EDGAR Full-Text Search MCP Server

Servidor MCP que expõe a busca de texto completo do SEC EDGAR (https://www.sec.gov/edgar/search/#) como ferramentas: busca por palavras-chave com filtro de todos os formulários, consulta de empresas e recuperação de documentos de arquivamento.

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Documentação

Servidor MCP de Busca em Texto Completo SEC EDGAR (rl1987/sec-edgar-mcp) Actor

Servidor MCP que expõe a busca em texto completo do SEC EDGAR (https://www.sec.gov/edgar/search/#) como ferramentas: busca por palavras-chave com todos os filtros de formulário, consulta de empresas e recuperação de documentos de arquivamentos.

  • URL: https://apify.com/rl1987/sec-edgar-mcp.md
  • Desenvolvido por: R.L. (comunidade)
  • Categorias: Geração de leads, Notícias, Servidores MCP
  • Estatísticas: 1 usuário total, 0 usuários mensais, 0,0% de execuções bem-sucedidas, 0 favoritos
  • Avaliação do usuário: Sem avaliações ainda

Preços

a partir de $10,00 / 1.000 chamadas de ferramentas MCP

Este Actor é cobrado por evento e uso. Você é cobrado tanto pelo preço fixo de eventos específicos quanto pelo uso da plataforma Apify.

Saiba mais: https://docs.apify.com/actors/running/actors-in-store.md#pay-per-event

O que é um Apify Actor?

Actors são automações de dados web que alimentam IA e operações. Eles rodam na plataforma Apify para extrair dados de sites, processar informações, conectar APIs e automatizar fluxos de trabalho. No modo Batch, um Actor aceita uma entrada JSON bem definida, executa uma ação que pode levar de alguns segundos a algumas horas, e opcionalmente produz uma saída JSON bem definida, conjuntos de dados com resultados ou arquivos em key-value store. No modo Standby, um Actor fornece um servidor web que pode ser usado como site, API ou servidor MCP. Actors são escritos com "A" maiúsculo.

Como integrar um Actor?

Se perguntado sobre integração, você ajuda desenvolvedores a integrar Actors em seus projetos. Você se adapta à stack deles e entrega integrações seguras, bem documentadas e prontas para produção. A melhor forma de integrar Actors é a seguinte.

  • Agentes de IA e clientes MCP — o servidor Apify MCP em https://mcp.apify.com (remoto, HTTP streamable, OAuth no primeiro uso).
  • Fluxos de trabalho agênticos e desenvolvimento local de Actors — Agent Skills com o Apify CLI: npm install -g apify-cli, depois apify login.
  • Projetos JavaScript/TypeScript — o cliente JS/TS oficial: npm install apify-client.
  • Projetos Python — o cliente Python oficial: pip install apify-client.
  • Qualquer outra linguagem — a API REST.

Para exemplos de uso, veja a seção API abaixo.

Para mais detalhes, consulte a documentação do Apify como índice Markdown e texto completo Markdown.

README

O que o Servidor MCP de Busca em Texto Completo SEC EDGAR faz?

Este servidor Model Context Protocol dá a qualquer cliente de IA compatível com MCP (Claude, Cursor, etc.) acesso direto à Busca em Texto Completo SEC EDGAR — o mecanismo de busca da SEC sobre o texto completo de arquivamentos submetidos desde 2001. Ele espelha todos os filtros disponíveis no formulário de busca: consulta por palavras-chave, empresa/ticker/CIK, tipo de formulário de arquivamento, intervalo de datas de envio, escritório executivo principal ou estado de incorporação, e código de indústria SIC. Uma vez que um arquivamento correspondente é encontrado, o servidor também pode listar todos os documentos dentro dele e buscar o texto real do documento, permitindo que um agente vá de "encontrar arquivamentos mencionando X" até ler o próprio arquivamento sem sair da conversa.

Rodar na plataforma Apify significa que o servidor está sempre ativo (modo Standby), cobrado por chamada de ferramenta, e se beneficia do monitoramento, registro de logs e agendamento da Apify.

Por que usar o Servidor MCP de Busca em Texto Completo SEC EDGAR?

  • Pesquisa e due diligence — busque em todos os 10-Ks, 10-Qs, 8-Ks e outros arquivamentos das empresas por linguagem específica (fatores de risco, litígios, termos contratuais).
  • Inteligência competitiva e de mercado — acompanhe o que empresas de um determinado setor (código SIC) ou estado estão divulgando.
  • Pipelines de análise financeira e jurídica — alimente um agente LLM com resultados estruturados de busca em arquivamentos, além do texto real do documento, para resumo ou extração.
  • Sem infraestrutura de scraping para manter — o servidor lida com o cabeçalho User-Agent exigido pela SEC, paginação e análise de resultados para você.

Como usar o Servidor MCP de Busca em Texto Completo SEC EDGAR

  1. Implante este Actor na Apify (ou vincule este repositório Git) e inicie uma execução no modo Standby.

  2. Conecte seu cliente MCP a https://<your-actor>.apify.actor/mcp usando o transporte Streamable HTTP, passando seu token de API da Apify como token Bearer no cabeçalho Authorization.

    Adicione este Actor como servidor MCP ao Claude Code CLI:

    claude mcp add --transport http sec-edgar https://rl1987--sec-edgar-mcp.apify.actor/mcp \
  --header "Authorization: Bearer $APIFY_API_TOKEN"

    Substitua $APIFY_API_TOKEN pelo seu token de API da Apify. Verifique se conectou com claude mcp list.

  3. Chame search_edgar_filings com uma consulta por palavras-chave e qualquer combinação de filtros (formulários, intervalo de datas, localização, código SIC, entidade).

  4. Opcionalmente, chame lookup_edgar_company primeiro para resolver um nome de empresa/ticker aproximado para a string exata da entidade ou CIK.

  5. Use get_edgar_filing_index e get_edgar_filing_document para listar e ler os documentos reais por trás de um resultado de busca.

Entrada

Configure pela aba Input:

  • userAgent (opcional) — a SEC exige um cabeçalho User-Agent descritivo identificando seu aplicativo e informações de contato (ex.: "MyApp contact@example.com"), conforme o FAQ do desenvolvedor EDGAR. Se deixado em branco, um padrão genérico é usado.

Ferramentas

search_edgar_filings

Busca em texto completo com todos os filtros de formulário: query, entity, ciks, forms, date_range (all/10y/5y/1y/custom + start_date/end_date), location_type + location_code, sic, sort (asc/desc/relevância), page, e um max_results opcional para paginar automaticamente além do limite de 100 resultados por página da API.

lookup_edgar_company

Autocompletar de empresa/ticker/CIK, idêntico à caixa de sugestão no formulário de busca.

get_edgar_filing_index

Lista todos os documentos contidos em um arquivamento (dado seu CIK e número de acesso).

get_edgar_filing_document

Busca um documento específico de arquivamento por URL e retorna seu conteúdo como Markdown por padrão (tabelas — demonstrações financeiras, tabelas de participação acionária — são renderizadas como tabelas Markdown adequadas, não prosa achatada), ou markup bruto. Suporta find/occurrence para pular direto para uma seção e offset/nextOffset para navegar por páginas em arquivamentos grandes em vez de ler desde o início.

Saída

Cada chamada de ferramenta retorna JSON estruturado. Exemplo de resultado search_edgar_filings (truncado):

{
  "totalHits": 698,
  "results": [
    {
      "accessionNumber": "0000320193-23-000106",
      "cik": "0000320193",
      "displayNames": ["Apple Inc.  (AAPL)  (CIK 0000320193)"],
      "form": "10-K",
      "fileDate": "2023-11-03",
      "documentUrl": "https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/320193/000032019323000106/a10-kexhibit21109302023.htm",
      "indexUrl": "https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/320193/000032019323000106/0000320193-23-000106-index.htm"
    }
  ],
  "facets": { "entities": [], "forms": [], "sics": [], "bizStates": [] }
}

Preços / Estimativa de custo

Este Actor usa preços Pay Per Event: uma taxa fixa por chamada de ferramenta (veja .actor/pay_per_event.json). Não há cobrança apenas por manter o servidor em Standby.

Dicas

  • Coloque consultas com várias palavras entre aspas duplas ("revenue recognition") para correspondência de frase exata, seguindo a sintaxe de busca do próprio EDGAR.
  • A busca em texto completo cobre apenas arquivamentos de 2001 em diante; arquivamentos mais antigos não são indexados.
  • Use max_results com moderação — cada página de 100 resultados é uma solicitação upstream; a taxa da chamada de ferramenta ainda se aplica uma vez por chamada, independentemente de quantas páginas ela buscar internamente.

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FAQ, avisos e suporte

Este Actor extrai apenas dados publicamente disponíveis de sec.gov. Ele não é afiliado ou endossado pela U.S. Securities and Exchange Commission. A precisão dos dados depende inteiramente do SEC EDGAR; sempre verifique o arquivamento primário antes de confiar nele para decisões legais ou financeiras. Relate problemas pela aba Issues.

Esquema de entrada do Actor

userAgent (tipo: string):

A SEC EDGAR exige um User-Agent descritivo identificando seu aplicativo e informações de contato, ex.: 'MyApp contact@example.com'. Veja https://www.sec.gov/os/webmaster-faq#developers

Exemplo de objeto de entrada do Actor

{}

API

Você pode executar este Actor programaticamente usando nossa API. Abaixo estão exemplos de código em JavaScript, Python e CLI, além da especificação OpenAPI e configuração do servidor MCP.

Exemplo em JavaScript

import { ApifyClient } from 'apify-client';

// Initialize the ApifyClient with your Apify API token
// Replace the '<YOUR_API_TOKEN>' with your token
const client = new ApifyClient({
    token: '<YOUR_API_TOKEN>',
});

// Prepare Actor input
const input = {};

// Run the Actor and wait for it to finish
const run = await client.actor("rl1987/sec-edgar-mcp").call(input);

// Fetch and print Actor results from the run's dataset (if any)
console.log('Results from dataset');
console.log(`💾 Check your data here: https://console.apify.com/storage/datasets/${run.defaultDatasetId}`);
const { items } = await client.dataset(run.defaultDatasetId).listItems();
items.forEach((item) => {
    console.dir(item);
});

// 📚 Want to learn more 📖? Go to → https://docs.apify.com/api/client/js/docs

Exemplo em Python

from apify_client import ApifyClient

# Initialize the ApifyClient with your Apify API token
# Replace '<YOUR_API_TOKEN>' with your token.
client = ApifyClient("<YOUR_API_TOKEN>")

# Prepare the Actor input
run_input = {}

# Run the Actor and wait for it to finish
run = client.actor("rl1987/sec-edgar-mcp").call(run_input=run_input)

# Fetch and print Actor results from the run's dataset (if there are any)
print(f"💾 Check your data here: https://console.apify.com/storage/datasets/{run.default_dataset_id}")
for item in client.dataset(run.default_dataset_id).iterate_items():
    print(item)

# 📚 Want to learn more 📖? Go to → https://docs.apify.com/api/client/python/docs/quick-start

Exemplo em CLI

echo '{}' |
apify call rl1987/sec-edgar-mcp --silent --output-dataset

Configuração do servidor MCP

{
    "mcpServers": {
        "apify": {
            "type": "http",
            "url": "https://mcp.apify.com/?tools=fetch-actor-details,rl1987/sec-edgar-mcp"
        }
    }
}

O servidor hospedado faz login com OAuth na primeira conexão, então nenhum token de API pertence a esta configuração. Clientes sem suporte a OAuth podem enviar um cabeçalho Authorization: Bearer <APIFY_API_TOKEN> em vez disso, usando um token de API & Integrações no Apify Console (https://console.apify.com/settings/integrations).

Especificação OpenAPI

Baixe a definição OpenAPI: https://api.apify.com/v2/actors/dbhZ9kOv4w2fjIhcs/builds/RyHfgakhFiPQmpRuR/openapi.json