AI-agenteille

MCP-palvelin ja avoin API: barometrin data suoraan AI-avustajien työkaluiksi

Mikä tämä on

AI Investor Barometer seuraa päivittäin, miten viisi kielimallia (GPT, Claude, Gemini, DeepSeek, Grok) arvostavat samat 24 Helsingin ja Yhdysvaltain pörssiyhtiötä. Mallit tuottavat vain oletukset — deterministinen DCF-moottori laskee estimaatit. MCP-palvelimen kautta AI-avustajasi hakee nämä luvut suoraan tietokannasta: luvut eivät koskaan tule kielimallilta kyselyhetkellä, vaan mittausputkesta päiväyksineen ja versiotietoineen.

Uniikkia dataa: tämä ei ole osakedata-API vaan meta-kerros AI-malleista itsestään — mitä mallit uskovat, kuinka paljon ne ovat eri mieltä, miten kalibroituneita ne ovat ja miten niiden näkemys eroaa ihmisanalyytikoista. Tutkimusobservatorio, ei sijoitusneuvontaa.

Käyttöönotto

Etäpalvelin (Streamable HTTP), ei API-avainta, ei asennusta. Endpoint:

https://ai-investor-barometer-production.up.railway.app/mcp

Claude Code

claude mcp add --transport http aiinvestorbarometer https://ai-investor-barometer-production.up.railway.app/mcp

Muut MCP-clientit (JSON-konfiguraatio)

{
  "mcpServers": {
    "aiinvestorbarometer": {
      "type": "http",
      "url": "https://ai-investor-barometer-production.up.railway.app/mcp"
    }
  }
}

Claude.ai: Asetukset → Connectors → "Add custom connector" ja liitä osoite yllä.

Työkalut

get_barometer_today

Tuorein tilannekuva: kaikki katetut yhtiöt, mallien mediaaniestimaatti, arvostusero spottiin, mallien erimielisyys ja analyytikkovertailu.

get_company

Syväsukellus yhteen yhtiöön: mallikohtaiset estimaatit oletuksineen (liikevaihdon kasvu, EBIT-marginaali, WACC), käänteis-DCF:n implikoimat oletukset, erimielisyyssija.

get_company_history

Päivittäinen aikasarja (enintään 90 pv): spot, paneelin mediaani, ääriarvot, mallikohtaiset estimaatit ja oletusmuutokset — sarjakatkometatiedoin.

get_model_profile

GPT:n, Clauden, Geminin, DeepSeekin tai Grokin käyttäytymisprofiili: bias, kalibraatio, estimaattien volatiliteetti, validiteetti, toteutunut tarkkuus, ääripäät.

get_disagreement_indices

Markkinatason AI-indeksit: ACDI (mediaaniarvostusero), ADI (mallien erimielisyys), ANM (sentimenttimuutos) päiväsarjoina ja päivän ajurit.

get_ai_vs_analyst

AI-paneeli vasten analyytikkokonsensusta toteutuneilla hinnoilla: systemaattinen bias, optimaalinen sekoituspaino, nousu-/laskumarkkinajako.

get_signals

Viikoittaiset AI Signals -raportit ja Weekend Read -esseet — lista TLDR:illä tai koko raportti id:llä.

explain_methodology

Miten lukuja luetaan: sanasto, moottoriversioiden sarjakatkot, kattavuus, tulkintasäännöt. Agentteja ohjeistetaan kutsumaan tätä ennen datan tulkintaa.

Kokeile esimerkiksi

”Mitä viisi AI-mallia ajattelevat Nokiasta juuri nyt, ja miten näkemys on muuttunut viimeisen kuukauden aikana?”
”Mikä AI-malli on ollut pessimistisin yhdysvaltalaisista jättiyhtiöistä, ja onko se paremmin kalibroitu kuin muut?”
”Kuinka paljon AI-mallit ovat tänään eri mieltä keskenään verrattuna nykyisen moottoriregiimin historiaan?”
”Tiivistä tämän viikon AI Signals -raportti ja selitä, mikä liikutti erimielisyysindeksiä.”

Suunnitteluperiaatteet

Jokainen työkaluvastaus kantaa as-of-päiväyksen, moottoriversion ja tutkimusdisclaimerin — agentti ei voi esittää dataa neuvona tai tuoreempana kuin se on.
Sarjakatkot (moottoriversiot, mallimuutokset) kulkevat koneluettavana metatietona historiatyökaluissa.
Sanasto on deskriptiivistä: ”model estimate” ja ”valuation gap” — ei tavoitehintoja eikä suosituksia.
Vain lukuoperaatioita; sama julkinen data kuin sivustolla. Rate limit 60 kutsua/min/IP.
Käytöstä lokitetaan työkalu, kesto ja suolattu IP-tiiviste — ei raakoja IP-osoitteita.

REST-vaihtoehto

Sama data on saatavilla suoraan julkisesta read-only-REST-APIsta ilman MCP:tä: OpenAPI-dokumentaatio osoitteessa https://ai-investor-barometer-production.up.railway.app/docs. Sivustokartta kielimalleille: /llms.txt.