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 1년치 일별 시세를 매 거래일 저녁 AI가 읽을 수 있는 JSON으로 발행합니다. 가입도, API 키도, 요청 제한도 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.

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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.

도구	무엇을
get_today	오늘 시장 한 방에 — 등락·상승하락 종목 수·주요 공시
search_stock · get_stock	종목 찾기 · 종목 상세(시세·재무·공시)
get_rankings · get_market_summary	순위표 · 시장 요약
get_disclosures	무슨 공시가 몇 시에 났나 — 접수 시각(HH:MM)과 장 구분(장전·장중·장마감후). 공개 API 어디에도 없는 값입니다
list_stocks	조건에 맞는 종목 목록 — 흑자전환·52주 신고저에 시총÷연환산영업이익 배수 상한까지
get_earnings	잠정 실적 포함 — 정기보고서보다 2주 빠릅니다
get_earnings_calendar	누가 냈고 누가 아직인가 — 법정 마감 D-day, 직전 발행 대비 신규 목록. 상태를 못 들고 다니는 에이전트에겐 이게 웹훅을 대신합니다
get_history	250거래일 일별 시세 + 52주 고저·고점 대비 낙폭·거래량 배수
get_disclosure_impact	공시 유형별로 그 뒤 1·5거래일 주가(시장 등락을 뺀 값). 20거래일은 그 유형의 표본이 차면 나옵니다 — 응답의 h20_status 를 보세요
get_data_urls	원자료 주소 카탈로그 — 도구에 없는 것도 JSON 으로 다 있습니다

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")  # 1년치 [날짜, 종가, 거래량] (7KB)

★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

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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.

이게 우리만 답할 수 있는 질문입니다 — 공개 API 에는 접수 날짜만 있습니다.

한 종목을 파고들 때

삼성전자 최근 공시랑 분기 실적 정리해줘. 전년 동기 대비도.

005930 의 최근 1년 종가 흐름에서 최고가 대비 지금 몇 % 지점인지 계산해줘.

s/005930_history.json 한 파일(7KB)로 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 18칸 중 15칸의 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.

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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.

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여기서만 무료로 얻는 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 남아 있는 유일한 곳에서 이 값을 따로 모아 붙입니다.

https://aikstockdata.com/data/public/disclosures.json          # 18:10 발행 · events[].receipt_time · session
https://aikstockdata.com/data/public/disclosures_intraday.json # 15:00 발행 · 그날 접수 전건
https://aikstockdata.com/data/public/dart_receipt_times.json   # 접수번호 ↔ 시각 대조표

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

값	뜻	그날 종가 움직임은
pre_open	~09:00 접수	전체가 공시 뒤 — 반응으로 읽을 수 있는 유일한 경우
intraday	09:00~15:30	앞부분은 공시 이전 — 섞여 있습니다
after_close	15:30~	전체가 공시 앞 — 공시 반응이 아닙니다

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 18칸 중 17칸의 구간이 0을 포함합니다. 그 사실을 감추지 않는 것이 이 표의 요점입니다.

3. 종목당 1년 시세가 한 파일 7KB

s/{종목코드}_history.json — 최대 250거래일의 [날짜, 종가, 거래량]. 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 영구 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.)

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통짜로 받고 싶다면

발행일에 고정된 스냅샷입니다. 매 거래일 갱신되는 원본은 위 주소들입니다.

어디	무엇
Hugging Face	JSON Lines · 종목 마스터 · 일별 종가 · 공시 유형별 이후 주가
Kaggle	CSV 4개 · 공시 접수 시각 열 포함

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.

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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. 2026-09-10 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 34개 중 12개가 그 문턱을 넘습니다 — 표에서 ★큼 으로 표시된 것은 소형 대체본을 쓰세요. 대체본 목록은 카탈로그의 fetch_guide.small_alternatives 에 있습니다.

파일	무엇이 들었나	크기
earnings.json	어닝 스코어보드(실적 공시 롤링 120일 — rankings 에서 분리)	★큼 (~2,936 KB) — 직접 받지 말고 earnings_recent60.json
disclosure_impact.json	공시 유형별 이후 주가 경로(시장조정 중앙값)	★큼 (~1,745 KB) — 직접 받지 말고 disclosure_impact_summary.json
quotes.json	시세 전체(T+1 종가)	★큼 (~731 KB) — 직접 받지 말고 quotes_top300.json
screen.json	★조건 검색 재료(전 종목 한 줄 — 흑자전환·시총/영업이익 배수·52주 신고저)	★큼 (~584 KB) — 직접 받지 말고 screen_top300.json
search_index.json	종목 인덱스(전 종목 code·이름·개별 JSON URL 리터럴 — 476KB, URL 조립 못 하는 환경용)	★큼 (~476 KB) — 직접 받지 말고 search_index_rows.json
earnings_calendar.json	★실적 캘린더(이번 분기 접수 완료 / 아직 없음 + 법정 마감 D-day)	★큼 (~446 KB) — 직접 받지 말고 earnings_calendar_summary.json
quotes_slim.json	시세 경량판(핵심 6필드 · 374KB · 잘림 문턱 초과 — 전 종목이 필요할 때)	★큼 (~374 KB) — 직접 받지 말고 quotes_min.json
dart_receipt_times.json	★DART 공시 접수 시각(HH:MM) — 공개 API 에는 날짜만 있고 시:분이 없다	★큼 (~340 KB) — 직접 받지 말고 dart_receipt_times_min.json
quotes_en.csv	시세 CSV(영문 헤더)	★큼 (~286 KB) — 도구로 직접 받지 마세요
quotes.csv	시세 CSV	★큼 (~286 KB) — 도구로 직접 받지 마세요
disclosures.json	공시 브리핑 전체(쉬운 풀이·점수·접수 시각·재무원장)	★큼 (~245 KB) — 직접 받지 말고 disclosures_top100.json
search_index_min.json	종목 인덱스 경량판(코드·이름·시장 + URL 패턴 · 163KB · 잘림 문턱 초과 — 객체판)	★큼 (~163 KB) — 직접 받지 말고 search_index_rows.json
earnings_recent60.json	★어닝 스코어보드 소형판(시총 상위 80종목 + 최근 70건 · 압축 재무 포함 — AI 잘림 안전)	보통 (~111 KB)
search_index_rows.json	★종목 인덱스 행 배열판(전 종목 — 잘림 안전 110KB · 별칭은 옆 파일)	보통 (~110 KB)
quotes_min.json	★시세 최소판(전 종목 행 배열 — 잘림 안전 · 이름은 search_index_min 과 조인)	보통 (~106 KB)
disclosures.csv	공시 브리핑을 표로(엑셀·판다스로 바로 여는 열 구조)	보통 (~104 KB)
quotes_top300.json	시총 상위 300(내림차순 정렬 보장 — '시총 상위 N' 질문용)	보통 (~83 KB)
screen_top300.json	조건 검색 재료 소형판(시총 상위 300 — 잘림 안전)	보통 (~69 KB)
disclosures_top100.json	★주요 공시 TOP100(중요도순 — 잘림 안전 66KB)	보통 (~66 KB)
disclosure_impact_summary.json	★'이 유형 공시 뒤 주가가 어땠나'의 정답 경로(유형별 요약만 — 대형본의 1/15)	보통 (~58 KB)
notices.json	정정·공지 로그(기계가독)	보통 (~58 KB)
disclosures_intraday.json	★장중 공시 목록 — 매 거래일 15:00 수집, 접수 시각(HH:MM) 포함. 본 발행(18:10)을 기다리지 않고 종가 전에 쓰라고 따로 낸다	보통 (~54 KB)
dart_receipt_times_min.json	★공시가 장중에 나왔나 마감 뒤에 나왔나(접수 시각 최근분 소형판)	작음 (~49 KB)
disclosures_intraday_min.json	★종가 전에 오늘 공시를 보고 싶을 때(장중 15:00 수집분 경량판)	작음 (~30 KB)
rankings.json	랭킹(성장·조용한 실적주·신고저)	작음 (~28 KB)
press_turnaround.csv	기자용 — 흑자전환 표(CSV) — 전년 동기 영업적자 → 당기 흑자(DART 실측) 종목. 기준일 열 내장, 시가총액 내림차순. screen.json 의 is_turnaround 와 같은 판정.	작음 (~18 KB)
market_index_history.json	★지수 시계열(코스피·코스닥 일별 종가 — 시장조정의 기준선)	작음 (~16 KB)
search_index_aliases.json	종목 한글 별칭(코드 → 한글로 읽은 이름 — 이름 검색용)	작음 (~15 KB)
today.json	오늘의 시장 다이제스트(하루 요약 — 등락·주요공시·성장·실적·집계)	작음 (~10 KB)
earnings_calendar_summary.json	★'이번 분기 실적, 몇 곳이 냈고 마감까지 며칠 남았나'	작음 (~9 KB)
new_since_yesterday.json	★직전 발행 이후 신규 실적 공시(폴링을 알림으로 — 무상태 클라이언트용)	작음 (~4 KB)
excluded.json	제외 종목 목록	작음 (~4 KB)
press_owl_filings.csv	기자용 — 올빼미 공시 통계(CSV) — 날짜별 DART 접수 건수를 장전·장중·장후·시각미확보로 나눈 표와 장후 비율(%). 범위는 dart_receipt_times.json 과 같다(전건 아님).	작음 (~1 KB)

이 표 33행은 카탈로그에서 생성됩니다 — 사이트에 파일이 늘면 여기 자동으로 실립니다. 폴더 단위(종목별 s/, 날짜별 daily/)의 파일 수와 총량은 index.json 의 subtrees 에 있습니다.

필드가 무슨 뜻인지 — 사람 말고 기계에게 물어보세요

각 파일의 필드 이름·자료형·단위는 JSON Schema 9개로 따로 나갑니다. 여기 표로 옮겨 적지 않은 이유가 있습니다 — 표는 낡고 스키마는 파일과 함께 갱신됩니다.

https://aikstockdata.com/data/public/schemas/       ← 스키마가 있는 곳
https://aikstockdata.com/data/public/index.json     ← `schemas` 배열이 전 목록

그래서 index.json 하나만 읽으면 무슨 파일이 있고 · 얼마나 크고 · 언제 것이고 · 각 필드가 무슨 뜻인지까지 기계가 스스로 알아냅니다. 사람에게 물어볼 것이 없습니다.

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설계 원칙

• null 은 0이 아닙니다. 결측은 null, 0 은 실제로 측정된 0입니다(거래 없음 등, has_trade: false 로 표시).
• '기준일'이 두 개입니다. quote_as_of(시세 기준일, T+1 확정 종가)와 disclosure_through(공시 수록일)는 따로 움직입니다. 하나의 "오늘"로 합치지 마세요.
• 신선도는 주장이 아니라 계산값입니다. index.json → freshness.status 는 실제 경과일에서 나옵니다(fresh 4일 이내 / delayed 5~7일 / stale 8일 이상). quote_as_of_age_days 를 같이 실어 직접 검산할 수 있게 했습니다.
• 회계 항등식을 어기는 수치는 게시하지 않고 철회합니다. 순이익이 매출액을 넘는 등의 파싱 결과는 숫자를 지우고 공시 제목과 DART 원문 링크만 남깁니다 (value_status: "withdrawn_inconsistent").
• 랭킹 산식은 전부 공개돼 있습니다 — rankings.json 안에 성분별 점수까지 들어 있어 누구나 재계산할 수 있습니다.
• 실패도 공개합니다. notices.json 에 파이프라인 실패와 정정을 기록합니다. 실행이 실패하면 반쯤 만든 것을 내보내지 않고 마지막 정상 스냅샷을 유지합니다.
• 투자 권유가 아닙니다. 공개 공시에 대한 기계적 집계이며 목표주가·투자의견·매수매도 추천은 제공하지 않습니다. 설계상 그렇습니다.

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없는 것

실시간·분봉 시세가 없습니다(전 영업일 확정 종가, T+1). 증권사 유래의 컨센서스·목표주가· 선행 PER 이 없습니다 — PER(TTM)·PBR 은 공공 원천만으로(DART 정기보고서 + 확정 종가) 계산해 싣고, 못 내는 자리는 null 과 이유(pe_note·pb_note)를 적습니다. 주문 실행 기능이 없습니다. 의도된 것입니다 — 재배포할 권리가 분명한 데이터만 다룹니다.

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출처와 라이선스

• 금융감독원 전자공시시스템(DART) — 공시
• 금융위원회 공공데이터포털 — 일별 확정 종가

발행 파일은 공공데이터 가공물이며 출처를 표기하면 영리 목적을 포함해 자유롭게 쓸 수 있습니다.

자료: 한국주식데이터(aikstockdata.com) — 원천: 금융감독원 DART · 금융위원회 공공데이터포털

이 저장소의 코드는 MIT 라이선스입니다(LICENSE 참조). 위 데이터 라이선스는 발행되는 JSON·CSV 파일에 적용되며 이 저장소의 코드에는 적용되지 않습니다.

발행 데이터는 정보 제공 목적이며 투자 조언이 아닙니다. 기계가 집계한 과거 기록이고 어떤 종목의 매수·매도를 권하지 않습니다.

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저장소 구성

mcp/worker.js      MCP 서버 (Cloudflare Worker · 상태 없는 JSON-RPC over HTTP)
examples/          바로 돌아가는 Python · JavaScript · 셸 예제

발행 파일을 만드는 데이터 파이프라인은 별도로 관리합니다.

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English

The Korean documentation above is the primary reference. This section mirrors it.

Why this exists

Korean market data is hard for AI to use. The official sources (금융위원회 public data portal, 금융감독원 DART) require API keys, return raw XML/JSON with untranslated Korean field names, and give you no way to tell whether a number is missing or actually zero.

This project normalizes them into self‑describing JSON that an LLM can read directly — and adds an MCP server so Claude and ChatGPT can query it mid‑conversation without any setup beyond pasting a URL.

The practical difference: no credentials. Most Korean stock MCP servers proxy the DART or brokerage APIs live, so you have to register for a key before the first call. This one serves pre‑built public files, so it works the moment you paste the URL.

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Quick start — connect an AI in 30 seconds

Claude / ChatGPT (MCP connector)

Add this URL as a custom connector in settings. No authentication.

https://mcp.aikstockdata.com/mcp

Claude Code — one line:

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

Or, for tools that take a config file (claude_desktop_config.json and friends):

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

Twelve tools become available.

Tool	What it does
get_today	Whole market in one call — breadth, tone, top filings
search_stock · get_stock	Find a ticker · full detail (price, financials, filings)
get_rankings · get_market_summary	Ranking tables · market digest
get_disclosures	What was filed, and when exactly — receipt time (HH:MM) and session (pre-open / intraday / after-close). Not exposed by any public Korean API
list_stocks	The list, not just the count — turnaround to profit, 52-week high/low, with a cap÷annualised-operating-income ceiling
get_earnings	Preliminary results included — filed ~2 weeks before the regular report
get_earnings_calendar	Who has filed, who hasn't — statutory deadline D-day plus a diff of what's new since the previous publish. For stateless agents, polling this replaces a webhook
get_history	250 trading days of daily prices + 52w high/low, drawdown, volume ratio
get_disclosure_impact	Market-adjusted price path at +1/+5 trading days after each filing type; +20 appears per type once it has enough samples — read h20_status
get_data_urls	Catalogue of raw JSON — the tool list is not the extent of the data

Then just ask: "오늘 한국 시장 어땠어?" or "Samsung Electronics latest disclosures?" or "Which stocks turned profitable and trade under 10× operating income?"

Any AI, without MCP — paste a URL

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

Python

import urllib.request, json

def get(path):
    req = urllib.request.Request("https://aikstockdata.com" + path,
                                 headers={"User-Agent": "my-app"})
    return json.loads(urllib.request.urlopen(req).read())

today = get("/data/public/today.json")
print(today["market_breadth"], today["quote_as_of"])

samsung = get("/data/public/s/005930.json")     # one stock, ~5 KB
print(samsung["quote"], samsung["financials"])

Why the User-Agent header? The CDN's bot filter rejects the default Python-urllib user agent with a 403. requests, curl, httpx and browser fetch work without it. Sending any UA string is enough.

JavaScript (browser or Node — CORS is open)

const r = await fetch("https://aikstockdata.com/data/public/today.json");
const today = await r.json();
console.log(today.market_breadth, today.quote_as_of);

curl

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

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Prefer a bulk download? Hugging Face

The live API below is republished every trading evening. If you would rather pull one file and work offline, a dated snapshot is mirrored there:

https://huggingface.co/datasets/aikstockdata/korea-equity-daily

from datasets import load_dataset

px = load_dataset("aikstockdata/korea-equity-daily", "daily_prices", split="train")
# 690,920 rows across 2,791 stocks (2025-08-28 → 2026-09-07), up to 250 trading
# days each: close and volume. Counts come from the dataset card and change every
# trading day — index.json's `coverage` has the live universe size.

Four configs: daily_prices, stocks, filing_impact_summary, and filing_price_impact — the individual filings behind the summary, one row each, so the published medians can be recomputed rather than taken on trust.

The loadable files are JSON Lines, not CSV. A Korean ticker is six digits including leading zeros, and type inference on CSV turns 000020 into 20, at which point it joins to nothing. The snapshot is frozen at its upload date — the endpoints below are the ones that stay current.

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Endpoints

Start at the catalog — it lists every file with its size, freshness and archive dates:

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

Endpoint	What it is	Size
today.json	One‑day digest — KOSPI/KOSDAQ index close, breadth, top filings, rankings	small (~10 KB)
s/{code6}.json	One stock — quote, financials, recent filings, signals	small (~6 KB × 2,837 files)
s/{code6}_history.json	One stock, 250 trading days — [date, close, volume]	small (~9 KB × 2,797 files)
disclosure_impact.json	What happened after each filing type — market‑adjusted median return at +1/+5 trading days (+20 once that type's sample is full — see h20_status)	★large (~1,745 KB) — fetch disclosure_impact_summary.json instead
disclosures_intraday.json	Today's filings with receipt times (HH:MM) — published 15:00 KST, before the close	medium (~54 KB)
dart_receipt_times.json	Receipt number → HH:MM lookup — not available from any public API	★large (~340 KB) — fetch dart_receipt_times_min.json instead
earnings_recent60.json	Earnings scoreboard, latest 60 (truncation‑safe)	medium (~111 KB)
daily/today_{YYYYMMDD}.json	Archived daily digest (30‑day window)	small (~9 KB × 30 files)
search_index_min.json	Name → code lookup (URL patterns declared once)	★large (~163 KB) — fetch search_index_rows.json instead
disclosures_top100.json	Top 100 filings by importance score, plain‑Korean explanation	medium (~66 KB)
quotes_top300.json	Top 300 by market cap, sort order guaranteed	medium (~83 KB)
rankings.json	Growth top 8, quiet performers, 52‑week highs/lows, movers	small (~28 KB)
earnings.json	Earnings filings, 120‑day rolling scoreboard	★large (~2,936 KB) — fetch earnings_recent60.json instead
quotes_slim.json	All stocks, 6 core fields	★large (~374 KB) — fetch quotes_min.json instead
quotes.json	All stocks, all fields	★large (~731 KB) — fetch quotes_top300.json instead
disclosures.json	All filings from the last 7 days, with financial detail	★large (~245 KB) — fetch disclosures_top100.json instead
excluded.json	Stocks in the universe with no quote, and why	small (~4 KB)
notices.json	Machine‑readable incident and correction log	medium (~58 KB)
quotes.csv	All stocks as CSV (Korean headers)	★large (~286 KB) — do not fetch directly
quotes_en.csv	All stocks as CSV (English headers)	★large (~286 KB) — do not fetch directly

Sizes are bands, not fixed numbers. Files grow every trading day, so a number written here is stale the next evening. Measured 2026-09-10 18:10 KST from index.json — its file_bytes always has the current byte count, and fetch_guide.small_alternatives names the smaller file to use instead. Right now 12 of 34 files are over the 150 KB truncation threshold.