Large Language Models (LLM) seperti Claude sering menghadapi keterbatasan dalam mengakses data real-time. Untuk mengatasi hal ini, server Model Context Protocol (MCP) dapat diimplementasikan untuk menjembatani kesenjangan ini, menyediakan LLM dengan informasi terkini. Tutorial ini merinci konstruksi server MCP, memungkinkan Claude Desktop untuk mengambil sentimen berita saham, top gainers harian, dan movers melalui API AlphaVantage, sehingga meningkatkan kemampuan analitisnya.
Menyiapkan Lingkungan Pengembangan
Langkah awal melibatkan konfigurasi lingkungan pengembangan. Manajer paket uv akan digunakan untuk tujuan ini.
Untuk macOS atau Linux:
Buka terminal Anda dan jalankan perintah berikut:
[Instruksi macOS/Linux - bagian ini akan diisi dengan detail spesifik dan langkah-langkah yang sesuai untuk pengaturan uv di macOS/Linux]
Untuk Windows:
Instruksi untuk Windows akan mengikuti, memberikan panduan langkah demi langkah yang disesuaikan untuk sistem operasi tersebut.
[Instruksi Windows - bagian ini akan diisi dengan detail spesifik dan langkah-langkah yang sesuai untuk pengaturan uv di Windows]
Setelah lingkungan pengembangan dikonfigurasi, langkah selanjutnya adalah membuat kerangka server MCP.
Membangun Kerangka Server MCP
Kerangka server akan dibangun menggunakan Python. Pustaka berikut akan diperlukan:
- Flask: Untuk membuat server web.
- AlphaVantage API Client: Untuk mengambil data keuangan.
- Sentiment Analysis Library: Untuk menganalisis sentimen berita.
Pustaka ini dapat diinstal menggunakan uv: