Finance MCP Server

Claude(Cowork/Desktop)의 WebSearch·WebFetch가 차단당하거나(네이버 금융) 못 가져오는(CoinGecko 등) 금융 시세를, 로컬에서 실행되는 MCP 서버의 Tool 호출로 안정적·정규화된 형태로 조회한다. 데일리 투자 리포트의 시세 정확도 보장이 목적이다.

Tool 목록

티커 형식

• 국내 주식/ETF: 6자리 코드 (005930, 381180) → 네이버 polling
• 해외 주식/지수: Yahoo 심볼 (^GSPC, ^IXIC, ^SOX, AAPL) → Yahoo chart API
• 클래스 주식은 하이픈 (BRK-B). SEC 계열 Tool은 BRK.B도 자동 정규화한다.
• 환율: USD/KRW (Yahoo KRW=X)
• 크립토: 심볼 + quote (BTC/KRW, ETH/USD) → CoinGecko

응답 스키마

성공:

{"name":"KOSPI","value":9165.58,"change":113.16,"change_pct":1.25,
 "timestamp":"2026-06-22T11:27:14+09:00","currency":"KRW","source":"naver"}

실패(Claude가 WebSearch로 폴백):

{"name":"KOSPI","error":"timeout","source":"fallback"}

미국 밸류에이션·펀더멘털 Tool(get_global_valuation, SEC·FRED 계열)은 부분 성공 스키마를 쓴다. 예외를 던지지 않고, 못 채운 값은 null로 두고 사유를 errors[]에 남긴다 (추정치로 채우지 않는다). 모든 응답에 timestamp·source·data_kind가 붙는다.

{"symbol":"NVDA","trailing_pe":34.24,"peg":null,
 "timestamp":"2026-08-10T15:54:01+09:00","source":"yahoo_quote_summary",
 "data_kind":"prev_close",
 "errors":[{"field":"financialData","reason":"quoteSummary 모듈 미제공","source":"yahoo"}]}

data_kind는 realtime | intraday | prev_close | filing 중 하나로, 그 숫자가 어느 시점의 것인지 알려준다(filing은 공시 원문 기준).

소스 우선순위 (자동 강등)

상위 실패 시 다음 소스로 자동 강등, 전부 실패 시 {error, source:"fallback"}.

설치

py -m venv .venv
.venv\Scripts\python -m pip install -r requirements.txt
# (선택) 최후 수단 렌더링 fallback
.venv\Scripts\python -m pip install playwright && .venv\Scripts\python -m playwright install chromium

사내망(TLS 가로채기) 환경 주의

일부 사내망은 TLS를 가로채(MITM) 사내 루트 CA로 재서명한다. 이 CA는 Windows 인증서 저장소에만 있고 Python(certifi)엔 없어 기본 검증이 실패한다. 본 서버는 truststore로 OS 인증서 저장소를 사용해 검증을 유지하면서 사내 CA도 신뢰한다(requirements에 포함). 사내망에서 동작 확인됨.

Claude Desktop 연동

claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "finance": {
      "command": "C:\\{project}\\workspace\\agentHwang\\finaceMcp\\.venv\\Scripts\\python.exe",
      "args": ["C:\\{project}\\workspace\\agentHwang\\finaceMcp\\finance_server.py"],
      "env": { "EXIM_API_KEY": "", "FINNHUB_KEY": "" }
    }
  }
}

환경변수 (선택)

.env 또는 config의 env로 주입. 없으면 해당 소스는 건너뛴다.

• EXIM_API_KEY: 한국수출입은행 환율 API(가정용 PC 환율 폴백).
• FINNHUB_KEY: 미국 주식 폴백(예약, 현재 미사용).
• MOLIT_API_KEY: 국토교통부 실거래가 API(get_apt_trade/get_apt_rent에 필수).

세대수 도구(get_apt_complex_info, get_apt_trade_summary의 세대수 필드)도 같은 키를 쓴다(DATA_GO_KR_API_KEY 우선). 단, K-apt 데이터셋 2종 활용신청 별도 필요.

• DART_API_KEY: DART 전자공시(search_stock_code/get_dart_disclosures에 필수).

opendart.fss.or.kr에서 무료 발급.

• ECOS_API_KEY: 한국은행 ECOS(get_macro_indicators/get_macro_series/

get_realty_price_index에 필수). ecos.bok.or.kr > Open API에서 무료 발급.

• PORTFOLIO_FILE_PATH: 포트폴리오 파일 경로(선택, 기본 ./portfolio.json).

부동산 실거래가 사용법

1. 공공데이터포털에서 "국토교통부_아파트 매매 실거래가 자료",

"국토교통부_아파트 전월세 실거래가 자료" 활용신청(무료). 오피스텔 도구를 쓰려면 "국토교통부_오피스텔 매매 실거래가 자료", "국토교통부_오피스텔 전월세 실거래가 자료"도 추가 활용신청(같은 키/계정, 데이터셋별 승인 필요 — 미신청 데이터셋은 403).

1. 마이페이지 → 인증키에서 Decoding(일반) 키를 복사해 MOLIT_API_KEY에 설정

(Encoding 키를 쓰면 이중 인코딩으로 인증 실패).

1. region_code는 5자리 시군구 법정동코드(예: 강남구 11680, 송파구 11710).

전체 목록은 행정표준코드관리시스템(code.go.kr)의 법정동코드 참고.

1. deal_amount/deposit/monthly_rent 단위는 만원. 예: deal_amount=250000 → 25억.
2. deal_ym은 "YYYYMM"/"YYYY-MM" 모두 허용. 평당가는 전용면적 기준(공급면적

기준 시장 평당가보다 높게 나옴).

#### months 옵션 (집계 Tool) get_apt_trade_summary·get_jeonse_ratio는 months로 기준월 포함 직전 N개월(기본 1, 최대 12)을 합산해 표본을 늘린다. 단일 월은 거래가 적어 평균이 흔들리거나(평당가 집계), 같은 달에 매매·전세가 모두 난 단지만 매칭돼(전세가율) 표본이 적다. months=3~6 권장.

# 단일 월
get_apt_trade_summary("강남구", "2026-04")            # 411건 / 165단지
get_jeonse_ratio("강남구", "2026-04")                 # 86단지 매칭

# 6개월 합산 (period: "202511~202604")
get_apt_trade_summary("강남구", "2026-04", months=6)  # 1,442건 / 327단지
get_jeonse_ratio("강남구", "2026-04", months=6)       # 250단지 매칭, 평균 전세가율 43.6%

반환에 months와 합산 구간 period 필드가 포함된다. get_apt_trade/get_apt_rent (원시 거래 조회)는 단일 월만 지원한다.

API별 활용신청 필요: 매매(get_apt_trade)와 전월세(get_apt_rent)는 별개 API다. 둘 다 쓰려면 data.go.kr에서 각각 활용신청해야 한다(한쪽만 신청 시 다른 쪽은 403). data.go.kr WAF가 curl 기본 UA를 차단하므로 서버는 브라우저 UA로 호출한다(코드 내 처리됨). 응답 XML은 stdlib로 파싱하며 전월세 필드는 실데이터로 검증됨(2026-06-22).

#### 세대수·회전율 (K-apt 공동주택 API) 실거래가 API는 세대수를 주지 않는다. 단지 규모를 알아야 거래건수를 정규화할 수 있으므로 K-apt(공동주택관리정보시스템) 2개 API를 결합한다(sources/kapt.py).

• 키는 DATA_GO_KR_API_KEY(없으면 MOLIT_API_KEY)를 그대로 쓰지만 **두 데이터셋 모두

별도 활용신청**이 필요하다(미신청 시 403, returnReasonCode 30).

• 신청 전이거나 K-apt 미등록 단지면 세대수 필드는 None이고 실거래 집계는 평소대로

나온다 — 세대수는 부가 지표라 실패해도 강등되지 않는다.

• get_apt_trade_summary items에 추가되는 필드:

households(세대수), dong_count(동수), use_date(사용승인일), turnover_rate(= 기간 거래건수 ÷ 세대수 × 100, %), households_shared(통합 등록 단지에만 True — 아래 참고). 요약에는 households_matched(채운 단지 수), households_pending(호출 상한에 걸려 다음 조회로 밀린 단지 수, 보통 0).

• 세대수는 준공 후 불변이라 디스크 캐시 30일. 첫 호출만 5~10초(강남구 6개월 기준 8초),

이후 같은 지역은 캐시로 1초 내.

get_apt_complex_info("강남구", "은마아파트")
# → matched: {households: 4424, dong_count: 28, use_date: "1979-08-30",
#             hall_type: "복도식", builder: "한보", area_band: {"60~85": 24, "85~135": 4400}}

get_apt_trade_summary("강남구", "2026-04", months=6)
# → 328단지 / 1,463건, 세대수 137단지 매칭
# → items[i]: {..., households: 1403, turnover_rate: 1.283}

매칭률은 약 50% (강남구 2026-04 실측: 168단지 중 86단지). 실거래 단지명과 K-apt 단지명을 (법정동, 정규화 단지명)으로 붙이는데, 정규화가 흡수하는 차이는 이렇다:

못 붙는 나머지는 K-apt가 여러 차수를 한 단지로 통합 등록했거나(압구정 현대(10,13,14차) ↔ 실거래 현대14차) 애초에 미등록(소규모 단지)인 경우다. 정규화로 더 짜낼 수 있지만 남의 세대수가 붙는 오매칭이 결측보다 나쁘므로 후보가 둘 이상이면 포기하고, 탐색도 같은 법정동으로 한정한다(시군구 전체로 넓히면 현대1(대치동)이 개포현대1차(개포동)에 붙는 오매칭이 실제로 발생했다).

households_shared: true가 붙은 단지는 한 K-apt 단지에 실거래 단지 여러 개가 매칭된 경우다(LG선릉에클라트(A)·(B) → 선릉에클라트). 세대수가 통합값이라 회전율이 실제보다 낮게 나오니 그대로 믿지 말 것.

공사현황(철도/광역교통) 사용법

부동산 가치의 선행지표인 교통 인프라 진행상황을 노선/사업명 하나로 조회한다. 자동화 가능한 4개 공공 데이터 카테고리를 다룬다.

get_construction_bids("GTX-A")                 # 최근 30일 공사 입찰공고
get_construction_bids("9호선 연장")             # 프리셋 기관 힌트로 도로 노이즈 자동 제거
get_construction_bids("9호선", agency="서울교통공사")  # 자유 키워드 + 수동 기관 필터
get_project_budget("신안산선")                  # 연도별 예산/집행 시계열
get_rail_notices("7호선 청라연장")               # 관보고시 현황
get_rail_progress("GTX-A")                     # 공정률%(Playwright)
get_rail_project_status("GTX-A")               # 4개 통합(일부 실패해도 나머지 반환)

노선 프리셋 + 키워드: query는 프리셋 별칭(GTX-A/B/C, 신안산선, 7호선 청라연장, 1호선 검단연장, 별내선, 서해선, 9호선 연장 등)이면 여러 표기를 함께 검색하고, 아니면 입력 자체를 키워드로 검색한다(sources/rail_lines.py). 미수록 노선은 자유 키워드로 조회.

기관 필터: 숫자 노선명("9호선")은 도로 노선번호(국도79호선·소로2-9호선 등)에 부분일치로 걸리는 노이즈가 심하다. agency(예: "서울교통공사")를 주면 발주/수요기관으로 걸러내고, 프리셋(예: "9호선 연장")은 기관 힌트를 내장해 자동 적용한다.

설정·확정 필요(needs-verification) — 각 소스 실측 확인(2026-07): - 나라장터(✅ 동작): data.go.kr '입찰공고정보서비스' 활용신청(키는 MOLIT_API_KEY와 공용 — DATA_GO_KR_API_KEY 미설정 시 폴백). 이 API는 공고명/기관명 검색 파라미터를 서버에서 무시하고 날짜범위(≤약 30일) 내 공사공고를 전량 방출하므로, 서버는 날짜를 15일 청크로 나눠 전량 수집 후 공고명 부분일치로 클라이언트 필터한다. 스캔량이 커서 첫 호출은 수십 초(이후 30분 캐시). days를 줄이면 빨라진다. - 열린재정(✅ 동작): 데이터셋 "세출/지출 예산편성현황(총지출)" = 경로형 API TotalExpenditure5를 세부사업명(SACTV_NM) 부분일치로 조회한다. 필수 파라미터 FSCL_YY(회계연도, 단일)라 연도별 반복 호출로 시계열을 만든다(기본 최근 5년). 금액 단위는 천원(코드가 억원으로 변환 제공). GTX-A 본선명 '수도권광역급행철도'가 B/C노선의 substring이라, 프리셋 budget_keywords에서 = 접두어로 정확일치 격리한다. API명/필수코드/검색 파라미터명은 OPEN_FISCAL_* 환경변수로 덮어쓸 수 있다(기본값이 실측값). - 관보고시(✅ 동작): 파일데이터가 odcloud.kr 오픈API로 자동변환된다. 데이터셋 'OpenAPI/미리보기' 탭의 https://api.odcloud.kr/api/15114027/v1/uddi:... URL을 KRNA_NOTICE_URL_BASIC에 넣는다(키 아님 — serviceKey는 코드가 첨부). 전량(≈827건) 받아 고시명 부분일치로 클라 필터, 종류(실시계획/기본계획 등)는 고시명에서 파생. 캐시 6시간. 주의: 이 DB는 국가철도공단 재정사업 고시라 민자(BTO) 노선은 없다(신안산선· GTX-B/C·별내선 → 0건이 정상). 이들은 예산·발주·공정률로 판단. - 공정률(✅ 동작): 공식 API 없음 → 국가철도공단 주요사업현황 HTML을 Playwright로 스크래핑 (사업별 아코디언 li.news에서 제목+공정률 추출, 월 단위). 사내망은 chromium 다운로드가 TLS MITM으로 막히므로 channel="msedge"(시스템 Edge)로 폴백 — pip install playwright만 하면 되고 playwright install은 불필요. 페이지 구조 변경 시 깨질 수 있음(미설치·실패 시 {error}, 서버 크래시 없음). 참고: 페이지 표기는 "수도권 광역급행철도 B/C노선"(GTX 문자 없음).

시계열 도구 사용법

스냅샷(현재가)만으로는 "올랐나/빠졌나"를 못 본다. 아래 3개는 추이를 준다.

get_price_history("005930", "1y")            # 국내 주식 1년 주봉 + 수익률/MDD/변동성
get_price_history("^GSPC", "6mo")            # 해외 지수
get_price_history("KRW=X", "1y")             # 환율도 같은 tool
get_price_history("BTC-USD", "1y")           # 크립토는 야후 심볼로
get_macro_series("기준금리", 36)              # 최근 36개월 기준금리 추이
get_realty_price_index("서울", "매매", "아파트")  # 서울 아파트 매매가격지수 추이

`get_price_history` — 국내 6자리 코드는 네이버 일별시세(외국인소진율 포함), 그 외는 Yahoo chart. 네이버 실패 시 Yahoo .KS→.KQ로 강등한다. period는 5d/1mo/3mo/6mo/ytd/1y/2y/5y/10y/max, interval은 1d/1wk/1mo이며 미지정 시 period에 맞춰 자동 선택해 관측 수를 50~120점으로 유지한다(1y→주봉). stats에 기간수익률·최고/최저·고점대비(%)·최대낙폭(MDD)·연율화 변동성이 들어온다. 현재가만 필요하면 응답이 훨씬 짧은 get_stock_price를 쓴다.

`get_macro_series` — 프리셋: 기준금리, 콜금리, CD금리, 국고채3년, 국고채10년, 소비자물가, M2, 가계신용. 프리셋에 없으면 "통계표코드/항목코드/주기"(예: "722Y001/0101000/M")로 직접 지정한다. 반환에 changes(절대 변화)와 changes_pct(변화율)가 둘 다 들어온다 — 금리는 changes(%p)로 읽어야 한다(기준금리 2.50→2.75는 "+10%"가 아니라 "+0.25%p").

`get_realty_price_index` — 실거래가는 단지·평형 편차가 커서 시장 방향을 보기 어렵다. 지수와 함께 봐야 해석이 된다.

기준월·표본이 달라 두 지수의 수치를 직접 비교하면 안 된다(변화율로 비교). 시군구(강남구 등) 단위 지수는 ECOS에 없다 — get_apt_trade_summary(실거래)를 쓴다. 부동산원 통계표는 유형→지역 2차원이라 순서가 바뀌면 빈 결과(INFO-200)가 된다.

포트폴리오 점검 도구 사용법

주식 심화: search_stock_code로 이름→코드를 찾고, get_stock_valuation(밸류에이션, 키 불필요·네이버)과 get_dart_disclosures(공시 리스크: 유상증자·CB·감사보고서·최대주주변경 등)를 함께 본다. DART 상장사 인덱스는 최초 호출 시 전체 목록(ZIP, 수 MB)을 받아 24시간 캐시하므로 첫 호출만 수 초 걸린다.

거시경제: get_macro_indicators()는 ECOS 100대 통계지표를 키워드로 필터한다 (기본: 기준금리/국고채/CD/콜금리/소비자물가/M2/가계신용/원달러/경제성장). keywords=[]로 전체 100개를 볼 수 있다. ⚠️ ECOS 응답 필드명(KEYSTAT_NAME 등)은 문서 기준 구현이므로 첫 실호출에서 확인 필요.

포트폴리오 스냅샷 (get_portfolio_snapshot): 계좌 연동 없이 로컬 파일로 보유자산을 정의하면 기존 시세 Tool들로 병렬 평가해 손익·자산배분을 계산한다.

portfolio.json 예시(개인 자산 정보 — 커밋 금지, .gitignore 등록됨):

{
  "base_currency": "KRW",
  "holdings": [
    {"type": "stock",  "ticker": "005930", "quantity": 10, "avg_price": 68000},
    {"type": "stock",  "ticker": "AAPL",   "quantity": 3,  "avg_price": 180},
    {"type": "etf",    "ticker": "381180", "quantity": 5,  "avg_price": 15200},
    {"type": "crypto", "ticker": "BTC", "quote": "KRW", "quantity": 0.05, "avg_price": 92000000},
    {"type": "apt", "region": "강남구", "complex": "래미안", "quantity": 1,
     "avg_price": 250000, "pyeong": 25, "months": 6}
  ],
  "cash": {"KRW": 5000000, "USD": 1000}
}

• avg_price 단위: 주식/ETF/크립토는 거래 통화 기준 1단위 가격(미국 주식은 USD —

환율은 자동으로 1회 조회해 원화 환산), apt는 만원 단위 호당 총 매입가.

• apt 평가는 get_apt_trade_summary의 최근 N개월(기본 6) 단지평균 평당가 × pyeong

기반 추정치다. complex는 실거래 단지명 부분일치로 매칭된다.

• 개별 종목 시세 실패는 해당 보유분 price_error로만 남고 나머지는 계속 평가된다

(errors 배열과 총계 제외로 확인).

• YAML(.yml/.yaml)로 쓰려면 pip install pyyaml.

미국 종목 밸류에이션·펀더멘털 사용법

무료·키불필요 소스만 쓴다(Yahoo / SEC EDGAR / FRED). SEC 계열 3종만 `SEC_USER_AGENT`가 필요하다.

# 밸류 4축 비교 — 6자리 코드는 네이버, 그 외는 Yahoo로 자동 라우팅
compare_valuation(["NVDA", "AVGO", "MU", "000660"])
# → rows[].currency가 USD/KRW로 갈리므로 market_cap 절대비교는 하지 말 것
#    (필요하면 normalize_krw=True로 market_cap_krw 필드를 추가로 받는다)

get_implied_useful_life("AMZN")     # flag: extended | shortened | stable
get_capex_series("GOOGL", 8)        # capex_derived=true면 YTD 누적 차분값
get_sec_annual_metrics("ADBE", 5)   # 태그를 몰라도 된다. tags{}에 채택 태그가 온다
get_credit_spreads()                # percentile_1y/5y와 함께 읽을 것

읽을 때 반드시 지킬 것:

• 적자 기업의 `trailing_pe`/`peg`가 `null`인 것은 정상이다(오류 아님).
• 국내 종목은 PSR/PEG/ROE·마진을 소스가 주지 않아 null이며, 그 사유가 행

errors[]에 남는다. 임의로 계산해 채우지 않는다(정의가 달라 비교가 왜곡됨).

• get_capex_series의 *_derived=true는 분기 단독 공시가 없어 YTD 누적 차분으로

만든 값이라는 뜻이다. 앞 분기 누적이 없으면 아예 값을 만들지 않는다.

• get_sec_fundamentals의 fy/fp는 SEC 원본 라벨이라 **'그 사실의 기간'이 아니라

'그 사실이 실린 보고서'의 회계연도/분기**다. 기간 판단은 start/end로 한다.

• 여러 종목을 스크리닝할 때는 get_sec_fundamentals가 아니라

`get_sec_annual_metrics`를 쓴다. 항목마다 태그 후보를 전부 조회해 최근 연도 커버리지가 가장 넓은 것을 채택하므로 회사별 태그 편차로 값이 비는 일이 없고, 응답도 훨씬 작다(실측 ADBE 5년: 원자료 8태그 5,558토큰 → 1,430토큰).

• get_sec_annual_metrics의 roe_pct가 null이고 equity_negative=true면

자기자본이 음수라 ROE가 의미를 갖지 못한다는 뜻이다(자사주 매입 누적 등). 그대로 두면 −3,000%대 값이 나와 스크리닝을 오염시키므로 ROIC 등으로 대체한다.

• dividend_status='not_tagged'는 배당 태그 후보가 전부 미공시라는 뜻으로

무배당 기업일 가능성이 높다. 이때 retained는 배당 0으로 계산하며 retained_assumes_no_dividend=true로 표시된다.

• shares_diluted(기간 가중평균)와 shares_outstanding(회계연도 종료 시점)은

금액이 아니라 주식 수다. unit 필드는 금액 항목의 통화를 가리킨다.

• 주식분할이 있으면 SEC 원자료에 분할 전/후 값이 둘 다 남아 시계열이 끊긴다.

같은 연도에 공존하는 두 값의 비율(=관측된 분할 비율)로 옛 연도를 최신 기준에 맞추고 shares_split_adjusted=true로 표시한다. 실측 ORLY(15:1 분할)는 보정 전 3년 주식수 증가율이 +1,217%, 보정 후 −12.16%다.

• roic_pct는 영업이익×(1−실효세율) ÷ (net_debt + equity)다. 자기자본이

음수여도 투하자본이 양수면 성립하므로 equity_negative=true인 종목의 ROE 대체 지표로 쓴다. 투하자본이 0 이하면 값을 만들지 않는다.

• effective_tax_rate_pct는 세전이익이 양수인 해에만 낸다(적자연도는 부호가

뒤집혀 의미가 없다). 세전이익 자체는 pretax_income으로 제공된다.

• get_credit_spreads의 change_1m/3m은 비율(%)이 아니라 절대차(%p)다.

SEC EDGAR 설정

SEC는 "이름 이메일" 형식의 User-Agent를 요구하며 없으면 403을 준다. 미설정 시 서버는 403을 그대로 던지지 않고 조치 안내를 errors[]로 돌려준다.

# .env
SEC_USER_AGENT="Hong Gildong [email protected]"

요청은 초당 8건으로 자동 제한한다(SEC 하드리밋 10 req/s에서 20% 마진).

비기능

• 메모리 TTL 캐시 30초(동일 키 중복 호출 방지). 공사현황은 길게(입찰 30분/고시·공정률 6시간/예산 1일),

해외 밸류에이션 15분 / FRED 6시간 / SEC 공시 24시간

• SEC·FRED 응답은 파일 캐시도 함께 쓴다(MCP는 stdio라 프로세스가 자주 재시작된다).

위치는 FINANCE_MCP_CACHE_DIR > %LOCALAPPDATA%\finance-mcp\cache > ~/.cache/finance-mcp

• 실패·부분실패 응답은 캐시하지 않는다(부분실패는 60초만 — 재시도 폭주 방지)
• 호출당 5초 타임아웃, 1순위 1회 재시도 후 강등. 신규 해외 소스는 10초·3회 지수백오프

(429/503은 Retry-After 우선). 4xx는 재시도하지 않는다(404 = 미공시 태그는 영구 사실)

• 전 Tool 예외 포착 → fallback 또는 errors[] 반환(서버 크래시 없음)
• 로그는 stderr만(stdout은 MCP 전용)

테스트

.venv\Scripts\python -m pytest -q

HTTP는 respx로 모킹한다(네트워크 불필요).

비대상 (Non-Goals)

매매/계좌 연동, 실시간 스트리밍, DB 영속화(계좌·거래내역), 차트 이미지 생성. (SEC/FRED HTTP 응답 파일 캐시는 DB 영속화가 아니라 재기동 시 재다운로드를 막는 최적화이며, 지워도 동작에 영향이 없다.)

미국 종목 관련으로 의도적으로 구현하지 않은 것 — MCP로 검증 불가하므로 WebSearch로만 처리하고, 리포트에는 반드시 출처를 병기한다:

어떤 Tool도 값을 추정·보간하지 않는다. 모르면 null + errors[]다.