J-Quants API

MCPサーバー

J-Quants APIの公式MCPサーバは、生成AIがJ-Quants APIを正しく利用できるよう最適化されています。
MCPサーバを導入することで、AIにコード生成を任せながら、簡単にJ-Quantsデータへアクセスできます。
本ガイドでは、J-Quants公式MCPサーバをAIクライアントに導入する手順を説明します。

全体の流れ

  1. 必須要件の確認: Python 3.10以上と uv がインストールされていることを確認します。
  2. MCPサーバーのインストール: uvx コマンドでMCPサーバーをインストールします。
  3. AIクライアントへの設定: Claude DesktopまたはCursorにMCPサーバーを登録します。
  4. 利用開始: AIに質問するだけで、J-Quants APIのエンドポイント情報やサンプルコードを取得できます。

必須要件

MCPサーバーを利用するには、以下の環境が必要です。

  • Python 3.10以上
  • uv (推奨) または pip
  • uvは高速なPythonパッケージマネージャーです。まだインストールしていない場合は、以下のコマンドでインストールできます。
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

インストール

以下のコマンドでMCPサーバーをインストールします。
uv tool を使用する方法を推奨しますが、pip でもインストール可能です。

# GitHubから直接インストール
uv tool install git+https://github.com/J-Quants/j-quants-doc-mcp.git

# またはローカルにクローンしてインストール
git clone https://github.com/J-Quants/j-quants-doc-mcp.git
cd j-quants-doc-mcp
uv tool install .
GitHubリポジトリを見る

AIクライアントへの設定

Claude Desktop

claude_desktop_config.json に以下を追加してください。

{
  "mcpServers": {
    "j-quants-doc-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["j-quants-doc-mcp"]
    }
  }
}

設定ファイルの場所:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Cursor

  1. メニューバー「Cursor」→「Preferences」→「Cursor Settings」を開きます。
  2. 左のメニュー「Tools & MCP」を選択し、「New MCP Server」をクリックします。
  3. 開かれたJSONファイル（mcp.json）に以下を追加します。
{
  "mcpServers": {
    "j-quants-doc-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["j-quants-doc-mcp"]
    }
  }
}

設定ファイルの場所:

  • macOS: ~/.cursor/mcp.json
  • Windows: %USERPROFILE%\.cursor\mcp.json
  • 設定後、AIクライアントを再起動してください。MCPサーバーが正しく認識されると、AIがJ-Quants APIに関する質問に回答できるようになります。

トラブルシューティング

サーバーが起動しない

# バージョン確認
j-quants-doc-mcp --version

# ヘルプ表示
j-quants-doc-mcp --help

AIクライアントで認識されない

  1. 設定ファイルのJSONが正しい形式か確認してください。
  2. AIクライアント（Claude Desktop / Cursor）を再起動してください。
  3. uvx コマンドが正しくインストールされているか確認してください。

生成されたコードが実行できない

生成されたPythonコードを実行するには、以下の依存関係が必要です。

pip install httpx python-dotenv

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