aikstockdata — 한국 주식 공시·시세를 AI가 바로 읽는 무료 JSON + MCP 서버

KOSPI·KOSDAQ·KONEX 전 종목의 확정 종가와 KOSPI·KOSDAQ 지수, DART 공시, 종목당 전체 일별 시세를 매 거래일 저녁 AI가 읽을 수 있는 JSON으로 발행합니다. 가입도 API 키도 필요 없고, 요청 쿼터도 없습니다.

_{수록 종목 수는 매 거래일 바뀝니다 — 여기에 수를 적어 두면 그 순간부터 낡습니다. 현재 값은 index.json 의 coverage (universe_n · published_n · excluded_n)에 있습니다.}

🔗 사이트 https://aikstockdata.com · MCP 주소 https://mcp.aikstockdata.com/mcp

공식 MCP 레지스트리에 com.aikstockdata/mcp 로 등재돼 있습니다(도메인 확인 완료).

English documentation is in the second half of this page.

30초 만에 AI에 붙이기

Claude · ChatGPT — MCP 커넥터

설정의 커스텀 커넥터에 아래 주소를 붙여넣으면 끝입니다. 인증이 없습니다.

https://mcp.aikstockdata.com/mcp

Claude Code 는 한 줄입니다.

claude mcp add --transport http aikstockdata https://mcp.aikstockdata.com/mcp

설정 파일을 직접 쓰는 도구라면(claude_desktop_config.json 등):

{
  "mcpServers": {
    "aikstockdata": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.aikstockdata.com/mcp"
    }
  }
}

도구 12개가 생깁니다.

그다음엔 그냥 물어보면 됩니다: "오늘 한국 시장 어땠어?" · "삼성전자 최근 공시 정리해줘" · "흑자전환한 종목 중에 시총이 영업이익의 10배 안 되는 것만"

MCP 없이 — 주소만 붙여넣기

https://aikstockdata.com/data/public/today.json 을 읽고 오늘 한국 시장을 요약해줘.

Python

import urllib.request, json

def get(path):
    url = "https://aikstockdata.com/data/public/" + path
    # User-Agent 를 반드시 준다. CDN 봇 필터가 파이썬 기본 UA 를 403 한다.
    req = urllib.request.Request(url, headers={"User-Agent": "my-app"})
    return json.load(urllib.request.urlopen(req))

today = get("today.json")            # 오늘 하루 요약 (7KB)
samsung = get("s/005930.json")       # 한 종목 (5KB)
hist = get("s/005930_history.json")  # 전 구간 [날짜, 종가, 거래량] · 길이는 count·period 에

★종목코드는 여섯 자리 문자열입니다. 정수로 읽으면 000020이 20이 됩니다. pandas 를 쓴다면 dtype={"code": str} 를 반드시 주세요.

curl

curl -s https://aikstockdata.com/data/public/s/005930.json

이렇게 물어보세요

MCP 를 붙였거나 주소를 붙여넣었다면, 아래는 그대로 복사해 쓰는 질문입니다. 전부 우리 데이터로 답할 수 있는 것만 골랐습니다.

오늘 무슨 일이 있었나

오늘 한국 시장 어땠어? 지수랑 오른 종목 수를 같이 알려줘.

지수와 상승 종목 수는 자주 반대를 가리킵니다. 둘 다 봐야 합니다.

오늘 접수된 공시 중 중요도 높은 것 10건만 쉬운 말로 풀어줘.

오늘 장 마감 후에 나온 공시만 골라줘. 아직 종가에 반영되지 않은 것들이야.

공개 API(OpenDART)에는 접수 날짜만 있어서, 이 질문에는 따로 모은 접수 시각이 필요합니다.

한 종목을 파고들 때

삼성전자 최근 공시랑 분기 실적 정리해줘. 전년 동기 대비도.

005930 의 종가 흐름에서 최고가 대비 지금 몇 % 지점인지 계산해줘.

s/005930_history.json 한 파일로 끝납니다.

SK하이닉스가 최근에 낸 공시 중에 자기주식 관련된 게 있어?

여러 종목을 훑을 때

시가총액 상위 20개 종목의 오늘 등락률을 표로 만들어줘.

최근 120일 안에 실적을 발표한 종목 중 영업이익이 전년 대비 늘어난 곳을 찾아줘.

52주 신고가를 찍은 종목이 오늘 몇 개야?

공시가 나온 뒤에 무슨 일이 있었는지

배당 결정 공시 뒤 5거래일 동안 시장 대비 수익률이 어땠는지 알려줘.
신뢰구간도 같이 보여주고, 0을 포함하는지 판단해줘.

숫자만 받아 오지 말고 구간을 같이 물어보세요. 현재 숫자가 있는 56칸 중 41칸의 95% 구간이 0을 포함합니다. 그 사실을 감추지 않는 것이 이 표의 요점입니다.

공시 접수 시각이 장 시작 전인 건과 장 마감 후인 건을 나눠서,
공시 당일 수익률 중앙값을 각각 계산해줘.

접수 시각이 없으면 이 질문 자체가 불가능합니다.

데이터를 검증하고 싶을 때

https://aikstockdata.com/data/public/index.json 을 읽고
지금 데이터가 며칠 전 것인지, 신선도 상태가 뭔지 알려줘.

신선도는 저희 주장이 아니라 계산값입니다. 오래되면 스스로 stale 이라고 밝힙니다.

disclosure_impact.json 의 per_event 를 받아서 배당 결정 유형의 +5일
중앙값을 직접 다시 계산해줘. cluster 로 중복을 먼저 제거하고.

집계를 반박하라고 개별 값을 싣습니다. 같은 cluster 는 한 번만 세야 합니다 — 안 그러면 저희가 저질렀던 중복 계산이 재현됩니다.

왜 만들었나

한국 시장 데이터는 AI가 쓰기 어렵습니다. 공식 출처(금융위원회 공공데이터포털, 금융감독원 DART)는 API 키를 먼저 받아야 하고, 한글 필드명이 그대로인 XML·JSON을 주며, 값이 없는 것인지 0인 것인지 구분할 방법을 주지 않습니다.

이 프로젝트는 그것을 LLM이 그대로 읽는 자기설명형 JSON으로 정규화하고, 주소 하나만 붙여넣으면 되는 MCP 서버를 얹었습니다.

실질적인 차이는 자격증명입니다. 한국 주식 MCP 서버 대부분은 DART·증권사 API를 실시간으로 중계하기 때문에 첫 호출 전에 키 발급이 필요합니다. 이 서버는 미리 만들어 둔 공개 파일을 내보내므로 주소를 붙여넣는 순간부터 동작합니다.

공개 API 로는 바로 안 나오는 것

1. ★공시 접수 시각 (HH:MM) — 공개 API 어디에도 없습니다

DART 공시검색 API가 주는 접수 정보는 날짜(YYYYMMDD)뿐입니다. 개별 공시 뷰어에도, 공시검색 화면에도 시:분이 없습니다. 그런데 같은 날짜의 공시라도 장중에 나온 것과 장 마감 후에 나온 것은 그날 종가에 대해 정반대를 뜻합니다 — 앞의 것은 이미 주가에 반영됐고, 뒤의 것은 아직 반영되지 않았습니다.

저희는 시:분이 나오는 DART 최근공시 목록에서 이 값을 따로 모아 붙입니다.

https://aikstockdata.com/data/public/disclosures.json          # 저녁 발행(18:30 전후) · events[].receipt_time · session
https://aikstockdata.com/data/public/disclosures_intraday.json # 15:00 발행 · 그날 접수분 중 우리가 분류하는 유형(label)
https://aikstockdata.com/data/public/dart_receipt_times.json   # 접수번호 ↔ 시각 대조표

session 은 정규장(09:00~15:30) 기준 세 갈래입니다.

d = get("disclosures.json")
late = [e for e in d["events"] if e["session"] == "after_close"]
# 오늘 장 마감 뒤에 나온 공시 — 아직 종가에 반영되지 않았다

실측으로 접수 건의 40% 안팎이 장 마감 후입니다. 시각이 없으면 그 40%를 그날 종가의 반응으로 잘못 읽게 됩니다.

2. 공시 유형별로 그 뒤에 실제로 무슨 일이 있었나

공시마다 그 종목의 일별 종가와 소속 지수를 붙여 두었습니다. "이런 종류의 공시 뒤에 시장은 어떻게 움직였나" 를 기록으로서 물을 수 있습니다 — 예측이 아닙니다.

https://aikstockdata.com/data/public/disclosure_impact.json

유형별로 +1 / +5거래일 뒤의 시장조정 수익률 중앙값(종목 수익률 − 같은 기간 소속 지수 수익률)과 시장을 이긴 비율을 함께 냅니다. +20거래일은 그 유형의 표본이 차면 유형별로 나옵니다 — 응답의 h20_status 를 보세요(없다고 결론내지 말 것). 개별 값은 DART 접수번호를 열쇠로 싣기 때문에 원문과 대조할 수 있습니다.

표본이 20건 미만인 유형에는 숫자를 넣지 않습니다. 몇 건짜리 중앙값은 우연을 통계로 둔갑시킵니다. 95% 구간도 함께 싣는데, 현재 숫자가 있는 56칸 중 41칸의 구간이 0을 포함합니다. 그 사실을 감추지 않는 것이 이 표의 요점입니다.

3. 종목당 일별 시세가 한 파일

s/{종목코드}_history.json — 쌓인 전 구간의 [날짜, 종가, 거래량](2026-09-14 발행부터 250거래일에서 자르지 않고 매 거래일 한 행씩 늘어난다 — count·period·max_days(null)·retention 이 그 사실을 말한다). 행을 객체가 아니라 배열로 둡니다. 여섯 개 키 이름을 250번 반복하면 정보 없이 파일만 두 배가 됩니다(실측 14.3KB → 6.8KB).

4. 지수와 상승 종목 수를 따로 줍니다 — 둘이 어긋나기 때문에

today.json 은 KOSPI·KOSDAQ 종가와 상승·하락 종목 수를 둘 다 싣습니다. 이 둘은 자주 반대를 가리킵니다. 2026-08-03 에는 코스피가 5.12% 내렸는데 855종목이 오르고 518종목이 내렸습니다 — 지수는 시총 가중이고 종목 수는 한 종목 한 표이기 때문입니다. 대부분의 출처는 둘 중 하나만 주고 나머지는 같으려니 하게 만듭니다.

5. 거래일마다 날짜별 주소가 남습니다

https://aikstockdata.com/market/{YYYY-MM-DD} — 주소의 날짜는 발행일이 아니라 종가 기준일입니다. (한 번 틀린 적이 있습니다. 폭락한 날 페이지가 몇 시간 동안 +17.9% 머리기사를 달고 있었습니다. 지금은 날짜와 데이터가 어긋날 수 없습니다.)

통짜로 받고 싶다면

발행일에 고정된 스냅샷입니다. 매 거래일 갱신되는 원본은 위 주소들입니다.

인용용 월간 동결본은 허깅페이스의 korea-equity-daily-YYYY-MM 에 따로 있습니다 — 한 번 올리고 다시 고치지 않으므로 이름만 적으면 됩니다(리비전 해시 불필요). main 은 갱신될 때마다 통째로 덮어쓰이는 자리라 인용에 쓸 수 없습니다. 그 스냅샷이 언제 것인지는 데이터셋 카드 첫 줄이 날짜로 밝힙니다 — 매 거래일 갱신되는 것은 미러가 아니라 사이트의 원본입니다.

파일로 직접 받기 — 무엇이 얼마나 큰가

MCP 없이 주소만 쓸 때 필요한 표입니다. 크기는 정확한 수가 아니라 띠입니다 — 파일은 매 거래일 커지므로 여기 수를 박아 두면 그날 저녁부터 거짓이 됩니다. 2026-09-21 18:10 KST 기준이고, 현재 값은 언제나 index.json 의 file_bytes 에 있습니다.

⚠️ 대부분의 AI fetch 도구는 응답을 150 KB 안팎에서 자릅니다. 잘린 JSON 은 파싱되지 않습니다. 지금 35개 중 12개가 그 문턱을 넘습니다 — 표에서 ★큼 으로 표시된 것은 소형 대체본을 쓰세요. 대체본 목록은 카탈로그의 fetch_guide.small_alternatives 에 있습니다.