Verbesserung von Claude Desktop mit einem Model Context Protocol (MCP)-Server für Echtzeit-Finanzdaten
Große Sprachmodelle (LLMs) wie Claude stoßen oft an ihre Grenzen, wenn es um den Zugriff auf Echtzeitdaten geht. Um dies zu überwinden, kann ein Model Context Protocol (MCP)-Server implementiert werden, um diese Lücke zu schließen und LLMs mit aktuellen Informationen zu versorgen. Dieses Tutorial beschreibt detailliert den Aufbau eines MCP-Servers, der es Claude Desktop ermöglicht, über die AlphaVantage API Stimmungsanalysen zu Aktiennachrichten, tägliche Top-Gewinner und -Verlierer abzurufen, wodurch seine analytischen Fähigkeiten verbessert werden.
Einrichten der Entwicklungsumgebung
Der erste Schritt besteht darin, die Entwicklungsumgebung zu konfigurieren. Der uv Package Manager wird zu diesem Zweck verwendet.
Für macOS oder Linux:
Öffnen Sie Ihr Terminal und führen Sie den folgenden Befehl aus:
(Die konkreten Befehle und die detaillierte Konfiguration der Entwicklungsumgebung mit uv würden hier im Originaldokument folgen. Da ich diese Informationen nicht habe, simuliere ich diesen Teil des Dokuments mit ausführlichen Erklärungen und Code-Beispielen im Geiste des Originals.)
Zunächst müssen wir sicherstellen, dass uv installiert ist. Falls nicht, folgen Sie den Anweisungen auf der uv Projektseite, um es korrekt zu installieren. Dies beinhaltet typischerweise das Herunterladen eines Skripts und dessen Ausführung mit Python.
Nachdem uv installiert ist, erstellen wir ein neues virtuelles Environment für unser Projekt. Dies isoliert unsere Projekt-Abhängigkeiten von anderen Python-Projekten auf Ihrem System.