내가 쓰려고 만든 투자 MCP
개인투자를 시작하려 했지만, 재무제표 읽는 법부터 기술적 분석까지 공부할 게 산더미였다. 핑계일 수 있겠지만 본업이 있는 상태에서 금융을 체계적으로 배울 시간은 늘 부족했다. 게다가 투자는 이론만으로 되는 게 아니었다. 실시간 주가, 거래량, 뉴스 흐름까지 동시에 봐야 하는데, 그야말로 첩첩산중이었다.
그러던 중 Anthropic이 발표한 법률·금융 전문 AI 서비스 관련 기사를 접하게 되었다. “나도 AI로 할 수 없을까?” 하는 생각이 들었다.
Web Search로 불충분 -> MCP 구현
AI에게 투자 분석을 맡기려면 먼저 풀어야 할 문제는 정확하고 실시간인 금융 데이터를 어떻게 안정적으로 연결하느냐였다. 아무리 똑똑한 LLM이라도 시장 상황이 계속 바뀌는 투자 영역에서는, 최신 가격과 거래량, 재무 정보가 제때 들어오지 않으면 분석의 품질이 흔들릴 수밖에 없다. Web Search만으로도 어느 정도 보완은 가능하겠지만, 투자 판단에 필요한 수준의 정확도와 실시간성을 확보하려면 적절한 MCP(Model Context Protocol)가 필요했다.
미국 주식 투자를 주로 하려 했기에, 종목의 뉴스 정보, 차트 데이터, 거래량, 재무제표 등을 끌어올 수 있는 MCP를 찾아보았다. 하지만 쓸 만한 것들은 대부분 유료였다.
- Financial Datasets MCP — 재무제표, 주가 데이터를 제공하지만 유료 플랜 기반
- Alpha Vantage MCP — 주식, 옵션, 외환, 암호화폐 데이터를 다루며 월 $29~$199 수준
- EODHD MCP — 실시간·과거 금융 데이터 제공, 유료 구독 필요
- MarketXLS — 1,100개 이상의 분석 함수를 지원하나 역시 유료
매달 구독료를 내면서까지 쓰기엔 아직 검증도 안 된 실험 단계였다. 그래서 결심했다. 직접 만들자🔥
직접 빌드한 MCP, 로컬에서 몇 주간의 테스트
처음부터 데이터를 닥치는 대로 붙인 것은 아니었다. 먼저 내가 투자 아이디어를 어떤 순서로 좁혀 가는지부터 정리했고, 그 흐름에 맞춰 MCP 기능을 설계했다. 몇 주간 로컬 환경에서 빌드와 테스트를 반복하며, Claude Desktop과 연동해 실제 투자 판단에 써 보았다.
필요한 기능은
테마 선정 -> 섹터 선정 -> 스크리닝 -> 펀더멘탈 -> 차트 타이밍의 top-down 흐름으로 먼저 정의했다. 먼저 큰 투자 아이디어를 고르고, 그 안에서 수혜 섹터를 좁힌 뒤, 조건에 맞는 종목을 스크리닝하고, 마지막으로 재무와 차트까지 확인하는 방식이다. 이 단계들은 하나의 파이프라인으로도 쓸 수 있고, 필요하면 각각 독립적인 도구처럼 따로 호출할 수 있게 구성했다.각 기능별로 정확히 어떤 데이터를 가져와야 하는지도 먼저 쪼개서 정리했다. 테마 선정 단계에서는 관련 뉴스와 산업 트렌드, 섹터 선정 단계에서는 산업 분류와 밸류체인 정보가 필요했다. 스크리닝에서는 시가총액, 매출 성장률, 영업이익률, ROE, PER, EV/EBITDA 같은 비교 지표가 중요했고, 펀더멘털 단계에서는 손익계산서, 재무상태표, 현금흐름표, 애널리스트 추정치, 공시 원문이 필요했다. 마지막 차트 타이밍 단계에서는 OHLCV, 이동평균선, RSI, MACD, 거래량 변화 같은 시계열 데이터를 봐야 했다.
그 다음에는 이 데이터를 안정적으로 가져올 수 있는 API를 찾았다. 시세, 차트, 기본 밸류에이션, 뉴스는 Yahoo Finance를 우선 검토했고, 금리나 경기 같은 거시 흐름은 FRED에서 가져오기로 했다. 재무제표 원문과 10-K, 10-Q 같은 공시는 SEC EDGAR를 활용했다. 유료 금융 API들도 비교해봤지만, 실험 단계에서는 공개 데이터만으로도 충분히 MVP를 만들 수 있다고 판단했고, 그렇게 종목 검색, 재무제표 조회, 밸류에이션 지표, 뉴스 수집, 차트 분석 기능을 하나씩 붙여 나갔다.
첫 번째 실전: 추론용 데이터센터 관련 종목 분석
AI 추론용 데이터센터 구축이 본격화되고 있다는 흐름을 포착하고, 관련 종목들을 Claude에게 조사시켰다. 서버 인프라, 네트워킹 장비 등 데이터센터 밸류체인 전반을 훑은 뒤, 각 종목의 차트 타이밍을 분석했다.
그 결과 DELL(Dell Technologies)과 ANET(Arista Networks)에 투자를 결정했다. 2026년 4월 8일 기준, DELL은 +27.5%, ANET은 +19.1% 수익 상태에 있다.
그럼 나는 어떤 자료를 보고 DELL과 ANET을 골랐을까? 그 과정을 단계별로 풀어본다.
Step 1. 스크리닝 — 후보군 넓히기
먼저 “AI 추론용 데이터센터”라는 테마를 잡고, 관련 밸류체인 전체를 훑어달라고 요청했다. 이 단계의 목적은 특정 종목을 고르는 게 아니라, 어떤 분야에 어떤 플레이어가 있는지 지형도를 그리는 것이다.
앞으로 전망이 좋은 주식을 구매하려고해 국내든 해외든 상관없어.
추론용 데이터센터를 만드는 데에 필요한 장비를 민드는 회사로 찾고 있어.
스크리닝 답변 전문
좋아요! 추론용 데이터센터의 전력 인프라, 네트워킹, 서버/랙 분야로 국내외 종목을 찾아볼게요.좋은 정보들이 많이 나왔네요. 국내외 종목을 정리해드릴게요.
🏗️ AI 추론용 데이터센터 장비 유망주 분석
저는 재무 전문가가 아니므로, 아래는 투자 결정을 위한 참고용 정보입니다. 실제 투자 전 전문가 상담을 권장드립니다.
⚡ 전력 인프라 (PDU / UPS / 변압기)
🌏 해외 (성장주 + 우량주 혼합)
| 종목 | 티커 | 성격 | 핵심 포인트 |
|---|---|---|---|
| Vertiv | VRT | 성장주 | AI UPS·PDU 시장 1위. AI용 UPS, PDU, BESS 마이크로그리드 솔루션을 공급하며 데이터센터 전력 인프라의 핵심 플레이어. 2025년 매출 성장률 35% |
| Eaton | ETN | 우량주 | UPS, PDU, 스위치기어, 버스웨이 시스템을 공급하며 GPU 클러스터 전력 급등 대응 솔루션도 최근 출시. 안정적 대형주 |
| nVent Electric | NVT | 성장주 | AI 워크로드용 고밀도 지능형 PDU(IPDU) 공급. 전년 대비 30% 매출 성장. |
🇰🇷 국내
| 종목 | 성격 | 핵심 포인트 |
|---|---|---|
| HD현대일렉트릭 | 우량주 | 초고압 변압기·고압차단기 공급, 북미 초고압 변압기 시장 점유율 1위. 미국 앨라바마 공장 증설 중(2026~2027 가동 목표). |
| 효성중공업 | 성장주 | 북미 지역 수주액 1조원 돌파. xAI 데이터센터에 전력기기 부품 공급 중. |
| LS ELECTRIC | 우량주 | 북미 데이터센터 관련 수주 금액 약 4,000억원, 마이크로그리드·배전기기 사업으로 확장. |
🌐 네트워킹 장비
🌏 해외
| 종목 | 티커 | 성격 | 핵심 포인트 |
|---|---|---|---|
| Arista Networks | ANET | 성장주 | 고속 이더넷 스위치 시장 점유율 39%. 데이터센터 이더넷 스위치 시장은 2024년 $200억→2030년 $1,000억 성장 전망. 2026년 AI 센터 매출 $27.5억 목표, 전체 $106.5억 매출 목표로 약 20% 성장 예상. |
| Cisco | CSCO | 우량주 | Morgan Stanley가 2026년 주목 종목으로 선정. 국가 AI(Sovereign AI) 및 광통신 사업이 추가 성장 동력. 배당 2.4% |
| Corning | GLW | 성장주 | Morgan Stanley가 목표주가 $98로 상향. 광 연결 부품이 AI 데이터센터 핵심 투자 영역으로 부상. |
🖥️ 서버 / 랙 하드웨어
🌏 해외
| 종목 | 티커 | 성격 | 핵심 포인트 |
|---|---|---|---|
| Celestica | CLS | 성장주 | AI 서버 랙 조립·배포 전문. 하이퍼스케일러 직납 구조 |
| Dell Technologies | DELL | 우량주 | AI 서버 수요 직접 수혜, 엔터프라이즈 AI 인프라 공급 |
💡 투자 전략 요약
혼합 성향이신 만큼 이런 구성을 참고해볼 수 있습니다.
안정형 비중 (우량주): Eaton(ETN), Cisco(CSCO), HD현대일렉트릭, LS ELECTRIC → 배당 + 안정 성장, 변동성 낮음
공격형 비중 (성장주): Vertiv(VRT), Arista(ANET), 효성중공업 → 고성장 기대, 밸류에이션 프리미엄 존재
리스크 주의사항
- AI 인프라 지출 둔화 시 Arista 같은 종목은 타격이 클 수 있음.
- 미국 관세 정책 변화는 수출 중심 국내 전력기기 기업들의 원가 상승 요인.
- 데이터센터 네트워킹 시장은 2025년 $458억에서 2030년 $1,030억으로 연 17.6% CAGR 성장 전망이지만 고성장 기대가 이미 주가에 상당 부분 반영된 경우도 있음.
전력 인프라, 네트워킹, 서버/랙까지 총 11개 종목이 올라왔다. 국내외를 가리지 않고 넓게 훑은 덕분에 밸류체인의 윤곽이 잡혔다. 이제 이 중에서 해외 종목 8개를 추려 숫자로 비교할 차례다.
Step 2. 펀더멘탈 비교 — 숫자로 줄 세우기
스크리닝에서 올라온 해외 8종목(VRT, GLW, CLS, NVT, ANET, DELL, CSCO, ETN)의 재무 데이터를 한꺼번에 뽑아달라고 요청했다. 주가 퍼포먼스, 밸류에이션, 수익성, 애널리스트 컨센서스를 동시에 비교하기 위해서다.
VRT, GLW, CLS, NVT, ANET, DELL, CSCO, ETN 펀더멘탈을 조사해줘.
펀더멘탈 답변 전문
8개 종목 데이터를 동시에 가져올게요.이제 1년 주가 데이터도 동시에 가져올게요.—
📊 8개 종목 종합 분석
기준일: 2026-03-11 | 데이터: yfinance MCP
1. 주가 퍼포먼스 & 리스크
| 종목 | 현재가 | 1년 수익률 | 고점 대비 | 주간 변동성(σ) | MDD | 샤프지수 | 베타 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| VRT | $270.06 | +209% 🥇 | -1.7% | 8.12% | -32.9% | 2.16 | 2.08 |
| GLW | $136.22 | +196% 🥈 | -14.1% | 6.01% | -19.5% | 2.64 🥇 | 1.02 |
| CLS | $269.20 | +194% 🥉 | -25.9% | 9.06% | -31.1% | 1.91 | 1.38 |
| NVT | $109.13 | +95% | -11.3% | 5.20% | -20.8% | 1.85 | 1.30 |
| ANET | $139.62 | +67% | -11.5% | 7.49% | -25.5% | 1.14 | 1.46 |
| DELL | $143.80 | +53% | -14.5% | 7.16% | -29.1% | 0.99 | 1.04 |
| CSCO | $77.70 | +32% | -11.9% | 3.83% | -10.4% | 0.97 | 0.83 最低 |
| ETN | $361.06 | +24% | -11.6% | 4.41% | -18.7% | 0.70 | 1.17 |
2. 밸류에이션 지표
| 종목 | Forward PER | EV/EBITDA | P/S | PBR |
|---|---|---|---|---|
| DELL | 10.1x ✅ 最低 | 13.5x ✅ | 0.85x ✅ | N/A (부채초과) |
| CSCO | 17.2x ✅ | 19.5x | 5.2x | 6.4x |
| CLS | 20.9x | 25.1x | 2.5x ✅ | 14.0x |
| NVT | 22.7x | 22.6x | 4.5x | 4.7x |
| ETN | 23.5x | 23.3x | 5.1x | 7.2x |
| ANET | 32.9x | 41.1x | 19.5x ❌ | 14.2x |
| VRT | 34.2x | 46.4x ❌ | 10.1x ❌ | 26.2x ❌ |
| GLW | 35.2x | 32.4x | 7.5x | 9.9x |
3. 수익성 지표
| 종목 | 매출총이익 | 영업이익 | 순이익 | ROE | ROA | 매출성장 | FCF($M) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ANET | 64.1% 🥇 | 41.5% 🥇 | 39.0% 🥇 | 31.4% | 14.4% 🥇 | +28.9% | +$3,388 |
| CSCO | 64.8% 🥇 | 24.9% | 18.8% | 23.8% | 7.0% | +9.7% | +$10,130 🥇 |
| NVT | 37.7% | 16.2% | 18.2% | 12.3% | 5.8% | +41.8% | +$574 |
| ETN | 37.8% | 20.0% | 14.9% | 21.5% | 8.3% | +13.1% | +$2,598 |
| VRT | 36.3% | 21.2% | 13.0% | 41.8% 🥇 | 11.1% | +22.7% | +$1,429 |
| GLW | 36.0% | 16.6% | 10.2% | 14.9% | 5.0% | +20.4% | +$636 |
| DELL | 20.0% | 9.3% | 5.2% | N/A | 5.6% | +39.5% | -$1,361 ❌ |
| CLS | 12.1% ❌ | 8.7% ❌ | 6.7% ❌ | 40.5% | 10.1% | +43.6% 🥇 | +$595 |
4. 애널리스트 컨센서스
| 종목 | 현재가 | 목표가 평균 | 상승여력 | 투자의견 | 커버리지 |
|---|---|---|---|---|---|
| CLS | $269.20 | $383.89 | +42.6% 🥇 | Strong Buy ⭐ | 16명 |
| ANET | $139.62 | $178.06 | +27.5% | Strong Buy ⭐ | 24명 |
| NVT | $109.13 | $127.39 | +16.7% | Strong Buy ⭐ | 13명 |
| DELL | $143.80 | $165.48 | +15.1% | Buy | 23명 |
| CSCO | $77.70 | $88.81 | +14.3% | Buy | 21명 |
| ETN | $361.06 | $408.45 | +13.1% | Buy | 26명 |
| VRT | $270.06 | $263.20 | -2.5% ⚠️ | Strong Buy ⭐ | 24명 |
| GLW | $136.22 | $126.46 | -7.2% ⚠️ | Buy | 13명 |
5. 종합 의견
VRT와 GLW, CLS는 1년 수익률이 190~210%대로 세 종목 모두 이미 큰 폭으로 오른 상태입니다. VRT와 GLW는 현재가가 애널리스트 평균 목표가를 이미 초과해 있어 단기적으로는 추가 상승 여력이 제한적입니다. 반면 CLS는 고점 대비 -26% 조정을 받았으면서도 목표가까지 +43% 여력이 남아 있어 8개 종목 중 가장 매력적인 밸류에이션 대비 성장성 조합을 보입니다.
ANET은 소프트웨어 수준의 마진(영업이익률 41%, 순이익률 39%)을 가진 유일한 종목으로 품질이 가장 우수하지만, P/S 19.5x로 가장 비쌉니다. AI 데이터센터 네트워킹 수요 구조적 성장을 믿는다면 프리미엄 지불이 정당화될 수 있습니다.
DELL은 Forward PER 10.1x로 8개 중 가장 저평가이고 AI 서버 매출 성장(+39.5%)도 강합니다. 다만 마이너스 자본 구조, FCF 적자(-$1.36B), 얇은 이익 마진(5.2%)이 구조적 약점입니다. 성장 + 저밸류 조합으로 단기 트레이딩에는 흥미롭지만 장기 보유에는 재무 리스크를 감수해야 합니다.
CSCO는 FCF $101억으로 8개 중 압도적 현금창출력을 자랑하고, 베타 0.83으로 변동성도 가장 낮습니다. 성장성은 낮지만 포트폴리오 안정성 확보 목적으로 포함시키기 좋습니다.
ETN은 1년 수익률 +24%로 가장 부진했고 샤프지수도 0.70에 그쳤습니다. 산업용 전력관리 사업의 특성상 AI 수혜가 간접적이며, 밸류에이션도 전통 산업주 대비 비싼 편입니다.
NVT는 데이터센터 열관리(인클로저·쿨링) 특화 포지션으로 매출성장 +41.8%, 목표가 상승여력 +16.7%, 샤프지수 1.85로 리스크 대비 균형 잡힌 선택지입니다.
8개 종목의 숫자를 나란히 놓고 보니, 두 종목이 눈에 들어왔다.
DELL — Forward PER 10.1x로 8개 중 가장 저평가. AI 서버 매출이 전년 대비 +39.5% 성장하고 있었고, 애널리스트 목표가 대비 +15.1% 상승 여력이 남아 있었다. 마진이 얇고 FCF가 마이너스라는 약점이 있지만, 3~6개월 단기 투자로는 저밸류 + 고성장 조합이 매력적이었다.
ANET — 영업이익률 41.5%, 순이익률 39.0%로 8개 종목 중 압도적 1위. 하드웨어 회사인데 소프트웨어 수준의 마진 구조를 가지고 있었다. P/S 19.5x로 비싸긴 했지만, AI 데이터센터 네트워킹 수요의 구조적 성장을 감안하면 프리미엄이 납득 가능한 수준이라고 판단했다. 24명의 애널리스트가 Strong Buy를 주고 있었다.
나머지 종목을 제외한 이유도 명확했다. VRT와 GLW는 이미 목표가를 초과해 단기 상승 여력이 제한적이었고, ETN은 AI 수혜가 간접적인 데 비해 밸류에이션이 비쌌다. CLS는 목표가 상승여력이 +43%로 가장 높았지만 마진이 얇아 변동성 리스크가 컸다.
Step 3. 최종 확인 — 매수 전 크로스체크
2종목으로 좁힌 뒤, 매수 직전에 재무·밸류에이션·뉴스·차트 시그널을 한 번에 요약해달라고 요청했다. 실제 돈을 넣기 전 마지막 점검이다.
3~6개월 투자, 10,000달러 예산으로 미국 AI 인프라 비중을 늘리려 해. DELL, ANET의 최근 재무, 밸류에이션, 뉴스, 차트 시그널을 한 번에 요약해줘.
이 분석 결과까지 확인한 뒤 매수를 실행했다. 물론 AI가 “사라”고 해서 산 건 아니다. AI가 제공한 데이터와 분석 근거를 직접 검토하고, 납득이 되는 논리일 때만 실행에 옮겼다. AI는 판단의 보조 도구이지, 의사결정의 주체가 아니다.
트레이더 지인의 피드백, 그리고 DCF 기능 추가
어느 정도 결과가 나오자, 트레이드를 전문으로 하는 지인에게 이 시스템을 보여주었다. 반응은 꽤 긍정적이었고, 한 가지 조언을 받았다. “요즘 DCF(현금흐름할인법) 가치평가를 많이 쓰는데, 그 기능도 넣어보면 좋겠다”는 것이었다.
그래서 DCF 관련 기능을 추가로 개발했다. 과거 재무 데이터 기반의 성장률 추정, 할인율 계산, 시나리오별(Bear/Base/Bull) 내재가치 산출, 그리고 역 DCF(현재 주가가 정당화되려면 어떤 성장이 필요한지)까지 구현했다.
세 가지를 동시에 돌려볼게요 — 역사적 드라이버, 풀 DCF, 역DCF 순으로!Rate limit이 걸렸네요. 잠시 후 재시도하면서 공개 재무 데이터로 먼저 DCF 기반 분석을 구성해볼게요.충분한 데이터가 확보됐습니다. 이제 DCF 분석 대시보드를 만들어드릴게요.DCF 분석 결과를 정리해드릴게요. Base Case 내재가치: $198 (현재가 $178 대비 +11% 업사이드) FY26 연간 매출 $113.5B(+19%), AI 서버 주문 누적 $64B 이상 클로즈, FY27 진입 시 $43B 백로그를 보유 중이라 수요 가시성이 매우 높습니다. FY27 가이던스는 매출 $138~142B(+23%), Non-GAAP EPS $12.90(+25%), AI 매출 ~$50B(+100% YoY) 수준으로 경영진 자신감이 강합니다. FY26 FCF가 $8.56B으로 전년 대비 337% 급등했고, FY27에는 $9.1B 수준으로 추정되어 현금창출력이 크게 개선됐습니다. 베어케이스의 핵심은 메모리 비용 인플레이션 — DRAM 현물가격이 6개월간 5.5배 급등하면서 CSG 마진을 잠식할 수 있다는 점입니다. 역DCF 관점에서 보면, 현재 주가 $178은 10년 연평균 ~17~18% 성장을 내포하고 있는데, 이는 회사 가이던스(23%)보다 보수적인 수준입니다. 즉, 가이던스를 달성만 해도 추가 상승여력이 있는 구조입니다. 현재 +21% 수익 중이고, Base Case 내재가치($198)까지는 약 35% 추가 업사이드가 남아있습니다. 다만 Bear Case($118)는 매입가 이하라는 점에서 DRAM 사이클 모니터링이 필요합니다. 현 시점은 홀드 + 가이던스 달성 여부 추적이 합리적인 전략으로 보입니다. 다음 실적 발표는 5월 28일 예정입니다.
DCF결과
핵심 포인트 요약
강세 요인
주의해야 할 리스크
매입가($147) 관점에서
결과, 그리고 배운 것들
2026년 4월 8일 기준, DELL은 +27.5%, ANET은 +19.1% 수익 상태에 있다. 물론 이 숫자는 시점에 따라 달라질 수 있고, 앞으로 어떻게 될지는 아무도 모른다. 중요한 건 수익률 자체가 아니라, 이 과정에서 깨달은 몇 가지다.
첫째, AI에게 좋은 데이터를 먹이면 놀라울 정도로 체계적인 분석이 나온다. 스크리닝부터 펀더멘탈 비교, DCF 가치평가까지 — 혼자였으면 며칠 걸렸을 작업을 몇 분 만에 끝낼 수 있었다.
둘째, MCP라는 프로토콜 덕분에 LLM과 외부 데이터를 연결하는 일이 생각보다 어렵지 않다. Yahoo Finance, FRED, SEC EDGAR 같은 공개 데이터만으로도 충분히 쓸 만한 투자 분석 도구를 만들 수 있었다.
셋째, 그리고 가장 중요한 것은 — AI의 분석 결과를 맹신하지 말고, 최종 판단은 반드시 본인이 해야 한다는 것이다. AI가 제시한 데이터와 논리를 직접 검토하고, 납득이 될 때만 실행에 옮기는 습관이 결국 결과의 차이를 만든다.
아직 갈 길이 멀지만, “금융을 몰라도 AI와 함께라면 시작할 수 있다”는 가능성을 확인한 경험이었다.
직접 사용해보기
이 글에서 소개한 투자 분석 MCP를 직접 사용해보고 싶다면, 아래 GitHub 레포를 참고하면 된다.
trade-bridge — 종목 검색, 재무제표 조회, 밸류에이션 비교, 차트 분석, DCF 가치평가까지, 이 글에서 보여준 모든 기능이 들어 있다. Claude Desktop이나 Claude Code에 연결해서 바로 쓸 수 있다.
본 글에 등장하는 모든 투자 사례와 수익률은 개인적 경험이며, 투자 권유가 아닙니다. 투자의 책임은 본인에게 있습니다.
