Deterministic stock screening, backtesting, and factor analysis for AI trading agents
QuantContext is an MCP server that turns plain-English strategy descriptions into executable quant research: screen stocks by any criteria, backtest over historical data, and run factor analysis to see where the returns come from. Every number is computed from real market data, not generated by an LLM. Results are fully reproducible. Works with Claude, Codex, OpenCode, or any other MCP-compatible…
Inferido de los transportes que declara este listado (stdio). Que un cliente no aparezca aquí no significa que se haya descartado: simplemente Forge no puede confirmarlo.
La verificación confirma la identidad del publicador (la propiedad del repo), no la seguridad del código. El análisis de seguridad cubre los CVE conocidos y los scripts de instalación sospechosos.
Forge leyó 16 archivos de código de tarball del paquete publicado y no encontró ningún registro de herramientas MCP. La extracción se basa en patrones sobre el código publicado: un servidor que construye su lista de herramientas en tiempo de ejecución, o que solo publica código empaquetado o minificado, no registra nada que esto pueda ver. Tómalo como «no detectado», no como «no expone ninguna».
QuantContext is an MCP server that turns plain-English strategy descriptions into executable quant research: screen stocks by any criteria, backtest over historical data, and run factor analysis to see where the returns come from. Every number is computed from real market data, not generated by an LLM. Results are fully reproducible. Works with Claude, Codex, OpenCode, or any other MCP-compatible coding agent. No API keys. No configuration. Three tools that compose into a full research…
El resolutor de dependencias de Forge solo lee metadatos de npm, así que este paquete de PyPI no tiene árbol resuelto. Es una carencia de cobertura, no un certificado de buena salud.