모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 활용한 FRED 데이터 활용 방법

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

데이터 분석

대상자

데이터 분석가, AI 개발자, 금융 분석 엔지니어

• 난이도: 중급 (Python, GitHub, CLI 명령어 기초 지식 필요)

핵심 요약

• MCP 프로토콜을 통해 Claude Pro에 FRED 데이터를 정확하게 연동하여 hallucination 방지
• FRED MCP 서버 설정 절차: uv 설치 → GitHub 클론 → mcp-fredapi 컨피그 설정 → 서버 실행
• S&P 500 예측 예시:

- 선형 회귀 모델 기반 2025년 11월 14일 도달 예측

- 최근 1개월 추세 기준 2025년 9월 7일 도달 예측

- 전체 3개월 평균 기준 2025년 12월 23일 도달 예측

섹션별 세부 요약

1. 문제 정의 및 MCP의 필요성

• Claude Pro의 hallucination 문제로 인해 정확한 금융 데이터 필요성 강조
• MCP 프로토콜을 통해 외부 데이터(예: FRED)를 prompt에 직접 삽입
• FRED(Federal Reserve Economic Data): 미국 연준의 경제 통계 데이터베이스

2. FRED MCP 서버 설정 절차

• Python 환경 구성: uv 시스템 설치 (brew install uv)
• GitHub 저장소 클론: git clone 명령어 사용
• Claude 개발자 설정: mcpServers JSON 구성 (예: "directory": "/Users/.../mcp-fredapi")
• 서버 실행 명령어:

```bash

uv run --with mcp --with httpx mcp run server.py

```

3. S&P 500 추세 분석 예시

• 데이터 기간: 2025년 1월 23일 ~ 2025년 4월 22일
• 전체 평균 하락률: -9.34 점/일 → 2025년 12월 23일 도달 예측
• 최근 1개월 평균 하락률: -16.55 점/일 → 2025년 9월 7일 도달 예측
• 선형 회귀 모델: -10.94 점/일 평균 하락 → 2025년 11월 14일 도달 예측

4. 예측의 한계 및 주의사항

• 수학적 추정 결과는 과거 데이터 기반으로 제시
• 시장 요인(경제 지표, 연준 정책, 지정학적 이슈 등)이 예측에 영향
• AI 모델의 한계: 단순 추세 분석에만 의존, 복잡한 시장 동향 반영 부족

결론

• MCP 프로토콜을 통해 외부 데이터 연동으로 hallucination 방지 가능
• FRED 데이터 기반의 정확한 분석을 위해 uv, git, mcp-fredapi 설정 필수
• S&P 500 예측 시 최근 추세와 회귀 모델을 병행 분석, 시장 변수 고려 필수