Notion MCP를 사용해 5,000개 이상의 주식을 선별하고 AI 연구 보고서를 작성한 방법

Source: Dev.to

이 글은 Notion MCP 챌린지를 위한 제출물입니다.

내가 만든 것

StockPulse는 완전히 Notion 위에 구축된 AI 기반 인도 주식 인텔리전스 플랫폼입니다.
분산된 금융 데이터를 중앙 집중식, 인간‑인‑루프 연구 허브로 전환함으로써 문제를 해결합니다.

1. 파이썬 데이터 파이프라인이 NSE와 BSE(인도 증권거래소)에서 일일 가격 및 배달 데이터를 가져옵니다.
2. 파이프라인은 5,000+ 종목을 엄격하고 검증된 12가지 조건 기본 스크리너에 통과시킵니다.
3. Model Context Protocol (MCP) 을 활용해 StockPulse는 AI 어시스턴트(예: Claude)가 스크리닝된 데이터를 읽고, 이상 징후를 식별하며, 기본 요소를 분석하고, Notion 데이터베이스에 직접 종합 연구 보고서를 작성하도록 합니다.

동영상 데모
(Notion 페이지):

StockPulse India 📈

Notion에서 구현된 AI 기반 인도 주식 인텔리전스 — Notion MCP 챌린지를 위해 제작되었습니다.

StockPulse는 NSE & BSE의 일일 가격 및 배달 데이터를 받아 5,000+ 종목을 12가지 검증된 기본 조건으로 스크리닝하고, AI 에이전트(Notion MCP 사용) 를 통해 연구 보고서를 생성하고, 이상 징후를 감지하며, 스마트 워치리스트를 유지합니다 — 모든 것이 Notion에 중앙 집중화됩니다.

기능 소개

• 데이터 파이프라인 – NSE/BSE에서 BhavCopy + 배달 데이터를 다운로드하거나 사전 구축된 Excel 워크북에서 읽어옵니다.
• 12‑조건 스크리너 – 수익성(PE, EPS), 성장(매출, 순이익 YoY), 거버넌스(프로모터 약정), 재무 건전성(부채/자본비율, 유동비율, ROCE) 등을 기준으로 종목을 필터링합니다.
• Notion을 단일 진실 원천으로 – 다섯 개의 연결된 데이터베이스: Stocks Master, Daily Prices, Screener Results, Watchlist, AI Reports.
• MCP를 통한 AI 인텔리전스 – MCP 서버가 AI 에이전트에게 다음과 같은 도구를 제공합니다:
  • 스크리닝된 종목 조회,
  • 기본 요소 분석,
  • 이상 징후 탐지,
  • 연구 보고서 작성,
  • 워치리스트 관리.

Notion MCP 활용 방법

Notion은 이 프로젝트의 단일 진실 원천이며, 위에서 언급한 다섯 개의 연결된 데이터베이스로 구성됩니다.

나는 FastMCP를 사용해 맞춤형 파이썬 MCP 서버(mcp_server.py)를 구축했으며, AI 모델에 특정 주식‑인텔리전스 도구를 노출합니다. AI에게 원시적이고 구조화되지 않은 Notion 접근 권한을 주는 대신, 목적에 맞게 설계된 도구들을 제공합니다:

# mcp_server.py (excerpt)
def get_screened_stocks():
    """Fetch companies passing the 12 fundamental conditions."""
    ...

def write_analysis_report(report_md: str, stock_id: str):
    """Publish a fully formatted markdown research report into the AI Reports database."""
    ...

def add_to_watchlist(stock_id: str):
    """Add a stock to the user's watchlist."""
    ...

def update_stock_ai_rating(stock_id: str, rating: str):
    """Update the AI‑generated rating (Strong Buy, Hold, Avoid)."""
    ...

이 워크플로우는 강력한 자동화를 가능하게 합니다:

1. 파이썬 파이프라인이 로컬에서 복잡한 수치를 계산합니다.
2. Notion이 데이터를 아름답게 정리합니다.
3. Notion MCP가 AI가 데이터를 동적으로 추론하고, 그 결과를 사용자에게 검토하도록 문서화할 수 있게 합니다.