TickerInside
Активно развивается
≈ 85визитов/мес
Устоявшийся · оценка, прочитано 15 окт. 2026 г.
- Для кого
- Investors checking what their ETFs hold, and developers or AI assistants needing US ETF holdings data
- Активность
- Активно развиваетсярелиз 3 дн. назад · сайт обновлён 2 дн. назад
- Формат
- API
- Для чего
- check how much of a portfolio overlaps across ETFs
- compare what two ETFs hold in common
- look through an ETF to its underlying stocks
- Есть MCP-сервер (в реестре: 1)открытый реестр →
- Публикует llms.txt, файл для ИИ-ассистентовtickerinside.com ↗
- MCP-серверcom.tickerinside/tickerinside-mcpподтверждён в реестре MCP
- Состояниеотвечает, инструментов: 13проверено 2026-10-15
- Адрес для подключенияtickerinside.com/mcp
- Документация APItickerinside.com/apiстраница вендора ↗
Эта карточка в JSON, для вашего агента →
Каждую строку нашла программа: запись в реестре, ответ самого сервера, спецификация, которая разбирается. Если строки нет, значит, мы этого не нашли, а не что этого нет.
Не то? Напишите, что нужно
бетаТри инструмента из Атласа под вашу задачу. У каждого сказано, что подходит и что нет.
Заметок пока нет. Для чего вы используете TickerInside?
Войти и оставить заметкуЧто такое TickerInside?
Serves dated holdings of every US ETF, sourced from issuer files and SEC filings, through a keyless JSON API and MCP server.
Для кого TickerInside?
Investors checking what their ETFs hold, and developers or AI assistants needing US ETF holdings data
Пользуются ли TickerInside?
Устоявшийся: ≈ 85 визитов/мес · оценка, 2026-10 · 2.4k установок/мес (npm).
TickerInside ещё развивают?
Активно развивается: релиз 3 дн. назад · сайт обновлён 2 дн. назад.
Как мы читаем инструмент
Без голосов, без отзывов, без заявлений вендора. Каждую неделю краулер читает собственный сайт инструмента и несколько публичных реестров, а слова на карточке - полосы над тем, что он прочитал.
- Использование: визиты на сайт (оценка), установки из npm и PyPI, присутствие в отчёте Chrome об использовании.
- Активность: последний релиз на GitHub, npm или PyPI; самая свежая датированная страница сайта; открытые вакансии на публичной доске.
- Цена: собственная страница цен вендора, прочитанная с датой. Число печатается, только если оно есть на той странице.
- Строку и сценарии пишем мы сами по главной странице, по одному инструменту за раз, и отбраковываем, когда они повторяют маркетинг вендора.
Как AI-ассистенты читают каждый сайт - чтение, о котором нас спрашивают вендоры, - на отдельной странице видимости каждого инструмента.