研究型 agent 横评 8 个股票数据 MCP，Equibles 排第一
DanielAPO · reddit · 2026-07-28
- 作者在做研究型 agent 时发现，很多“最佳股票数据 API”榜单只比价格流，但这类数据并不能回答他真正关心的问题。
- 例如“国会议员是否在指引下调前交易过”“某只持仓今年是否新增了出口许可措辞”这类问题，核心在 filing 原文和披露记录，而不是报价。
- 他给 8 个 MCP server 做了 6 维评分：原始文件访问、披露数据、单连接覆盖面、首次有效查询成本、工程体验、市场数据深度。
- 排名里 Equibles 位列第一，后面依次是 Financial Modeling Prep、Alpaca、Polygon、Unusual Whales、Alpha Vantage、Databento、EODHD。
- 最关键的结论是：真正稀缺的是“能在 filing 文本里搜索并带位置引用”的能力；没有这个，agent 只能猜。
- 文章还逐一说明了各家到底覆盖哪些数据：filings、Congress trades、earnings calls、13F、期权链、实时报价等。
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