El problema
Las API de datos financieros (Alpha Vantage, Polygon, Finnhub) proporcionan datos de precios, pero no las noticias, análisis y sentimientos que impulsan los movimientos de precios. Las API dedicadas a noticias financieras cuestan entre 100 y 500 dólares al mes. Los agentes de IA que actúan como asistentes de investigación necesitan tanto datos de precios como contexto de noticias para que sean útiles para la investigación de inversiones. Ningún servidor MCP cubre ambos.
La solucion de Scavio
Agregue el servidor MCP de Scavio a su agente de IA financiera junto con su fuente de datos de mercado. El agente utiliza los datos de mercado MCP para precios y el Scavio MCP para noticias, sentimiento de Reddit y análisis de YouTube en cualquier ticker. Un cambio de configuración de MCP le brinda al agente búsqueda web, monitoreo de discusiones en Reddit y análisis de llamadas de ganancias de YouTube.
Antes
El agente de IA financiera tiene un MCP de datos de mercado para precios. El usuario pregunta: "¿Por qué NVDA cayó un 5% hoy?" El agente puede confirmar la caída del precio pero no puede explicar por qué. Sin contexto de noticias, sin sentimiento de Reddit, sin comentarios de analistas.
Después
El agente consulta a Scavio MCP sobre 'noticias sobre acciones de NVDA hoy', 'NVDA reddit wallstreetbets' y 'análisis de ganancias de NVDA en youtube'. Devuelve artículos de noticias, hilos de discusión de Reddit y videos de análisis de YouTube junto con los datos de precios. Respuesta completa con fuentes citadas.
Para quien es
Desarrolladores que crean agentes de inteligencia artificial financiera o asistentes de investigación que necesitan noticias y contexto de sentimiento junto con datos de precios de mercado.
Beneficios clave
- El contexto de noticias y sentimiento complementa las API de datos de mercado exclusivamente de precios
- El monitoreo de Reddit detecta temprano los cambios en el sentimiento minorista
- La búsqueda de YouTube muestra análisis de llamadas sobre ganancias y comentarios de expertos
- El servidor MCP único cubre noticias web, Reddit y YouTube
- Cada búsqueda cuesta $0,005; el seguimiento diario de 10 tickers cuesta $0,15
Ejemplo en Python
import requests, os
API_KEY = os.environ["SCAVIO_API_KEY"]
H = {"x-api-key": API_KEY, "Content-Type": "application/json"}
def stock_news(ticker: str) -> dict:
"""Get news, Reddit sentiment, and YouTube analysis for a ticker."""
sources = {}
# Web news
resp = requests.post(
"https://api.scavio.dev/api/v1/search",
headers=H,
json={"query": f"{ticker} stock news today", "country_code": "us"},
timeout=10,
)
sources["news"] = [
{"title": r["title"], "url": r["link"], "snippet": r["snippet"]}
for r in resp.json().get("organic_results", [])[:5]
]
# Reddit sentiment
resp2 = requests.post(
"https://api.scavio.dev/api/v1/search",
headers=H,
json={"query": f"{ticker} stock", "platform": "reddit", "country_code": "us"},
timeout=10,
)
sources["reddit"] = [
{"title": r["title"], "url": r["link"]}
for r in resp2.json().get("organic_results", [])[:5]
]
# YouTube analysis
resp3 = requests.post(
"https://api.scavio.dev/api/v1/search",
headers=H,
json={"query": f"{ticker} stock analysis 2026", "platform": "youtube", "country_code": "us"},
timeout=10,
)
sources["youtube"] = [
{"title": r["title"], "url": r["link"]}
for r in resp3.json().get("organic_results", [])[:5]
]
return sources
# 3 API calls = $0.015 per ticker
intel = stock_news("NVDA")
print(f"News: {len(intel['news'])} articles")
print(f"Reddit: {len(intel['reddit'])} discussions")
print(f"YouTube: {len(intel['youtube'])} videos")Ejemplo en JavaScript
const API_KEY = process.env.SCAVIO_API_KEY;
const H = {"x-api-key": API_KEY, "Content-Type": "application/json"};
async function stockNews(ticker) {
const sources = {};
const [newsRes, redditRes, ytRes] = await Promise.all([
fetch("https://api.scavio.dev/api/v1/search", {
method: "POST", headers: H,
body: JSON.stringify({ query: `${ticker} stock news today`, country_code: "us" }),
}),
fetch("https://api.scavio.dev/api/v1/search", {
method: "POST", headers: H,
body: JSON.stringify({ query: `${ticker} stock`, platform: "reddit", country_code: "us" }),
}),
fetch("https://api.scavio.dev/api/v1/search", {
method: "POST", headers: H,
body: JSON.stringify({ query: `${ticker} stock analysis 2026`, platform: "youtube", country_code: "us" }),
}),
]);
const [news, reddit, yt] = await Promise.all([newsRes.json(), redditRes.json(), ytRes.json()]);
sources.news = (news.organic_results || []).slice(0, 5).map(r => ({ title: r.title, url: r.link, snippet: r.snippet }));
sources.reddit = (reddit.organic_results || []).slice(0, 5).map(r => ({ title: r.title, url: r.link }));
sources.youtube = (yt.organic_results || []).slice(0, 5).map(r => ({ title: r.title, url: r.link }));
return sources;
}
const intel = await stockNews("NVDA");
console.log(`News: ${intel.news.length} articles`);
console.log(`Reddit: ${intel.reddit.length} discussions`);
console.log(`YouTube: ${intel.youtube.length} videos`);Plataformas utilizadas
Búsqueda web con grafo de conocimiento, PAA y resúmenes de IA
Comunidad, publicaciones y comentarios en hilos de cualquier subreddit
YouTube
Búsqueda de videos con transcripciones y metadatos