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Get Started Free →KRX(한국거래소) 상장 종목을 검색하고 종목 기본정보·일별 시세를 조회합니다. k-skill-proxy 경유로 호출하므로 사용자는 KRX_API_KEY 발급이나 별도 MCP 서버 설치가 필요 없습니다. read-only 일별 snapshot이며 실시간 호가·체결은 제공하지 않습니다. 투자 자문이 아닙니다. 다음과 같은 요청 시 반드시 이 스킬을 사용하세요: - "삼성전자 종목코드", "005930 기본정보", "SK하이닉스 시세" - "KOSDAQ 알테오젠 종가/거래량", "코스피 시가총액" - "주식 종목 검색", "KRX 상장 종목", "한국 주식 시세" - "20260408 종가", "어제 거래량", "전일 등락률" - moai-coworker의 DART 공시 분석을 보완하는 KRX 시세 데이터 필요 시
.claude/skills/modu-ai-data-stock/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-02 | ✗→✓ | ▲ Improved | 102% | 0% |
| case-03 | ✗→✓ | ▲ Improved | 68% | 0% |
| case-04 | ✗→✓ | ▲ Improved | 21% | 0% |
| case-05 | ✗→✓ | ▲ Improved | 39% | 0% |
| case-06 | ✗→✓ | ▲ Improved | 42% | 0% |
KRX(한국거래소) 상장 종목 검색, 종목 기본정보, 일별 시세를 조회합니다. moai-coworker의 DART(공시)를 보완하는 시세 데이터로 활용합니다.
> 본 스킬은 NomaDamas k-skill korean-stock-search (MIT) 기반이며, upstream 설계 참고는 jjlabsio/korea-stock-mcp입니다. KRX_API_KEY는 프록시 서버에서만 관리하므로 사용자 발급 불필요.
사용: 종목 검색(이름·코드), 종목 기본정보, 일별 종가·거래량·시가총액, KRX 공식 데이터 기반 단순 시세 조회.
사용 금지: 미국·일본·가상자산 등 비한국 주식, 실시간 체결·호가·분봉, 재무제표·공시 원문(→ DART MCP 사용), 투자 자문·매수 추천.
q: 종목명/종목코드 검색어 (search endpoint)market: KOSPI | KOSDAQ | KONEXcode: 종목코드 (보통 6자리, 예: 005930)bas_dd: 기준일 YYYYMMDD (없으면 KST 오늘. 휴장일이면 최근 영업일로 재시도)limit: 검색 결과 수 (기본 10, 최대 20)사용자 측 필수 시크릿 없음.
KSKILL_PROXY_BASE_URL (선택): self-host 시KRX_API_KEY는 프록시 서버 환경에만 둡니다GET /v1/korean-stock/search?q={검색어}&bas_dd={YYYYMMDD}
GET /v1/korean-stock/base-info?market={KOSPI|KOSDAQ|KONEX}&code={코드}&bas_dd={YYYYMMDD}
GET /v1/korean-stock/trade-info?market={KOSPI|KOSDAQ|KONEX}&code={코드}&bas_dd={YYYYMMDD}bash# 종목 검색 curl -fsS --get 'https://k-skill-proxy.nomadamas.org/v1/korean-stock/search' \ --data-urlencode 'q=삼성전자' --data-urlencode 'bas_dd=20260408' # 종목 기본정보 curl -fsS --get 'https://k-skill-proxy.nomadamas.org/v1/korean-stock/base-info' \ --data-urlencode 'market=KOSPI' --data-urlencode 'code=005930' \ --data-urlencode 'bas_dd=20260408' # 일별 시세 curl -fsS --get 'https://k-skill-proxy.nomadamas.org/v1/korean-stock/trade-info' \ --data-urlencode 'market=KOSPI' --data-urlencode 'code=005930' \ --data-urlencode 'bas_dd=20260408'
검색:
json{ "items": [ { "market": "KOSPI", "code": "005930", "standard_code": "KR7005930003", "name": "삼성전자", "english_name": "Samsung Electronics", "listed_at": "1975-06-11" } ] }
일별 시세:
json{ "item": { "market": "KOSPI", "code": "005930", "base_date": "20260408", "name": "삼성전자", "close_price": 84000, "change_price": 1000, "fluctuation_rate": 1.2, "open_price": 83000, "high_price": 84500, "low_price": 82800, "trading_volume": 12345678, "trading_value": 1030000000000, "market_cap": 500000000000000 } }
search로 시장/종목코드를 좁힌 뒤 base-info/trade-info 호출.upstream.degraded=true + failed_markets를 보고 부분 장애를 함께 설명합니다.trade-info는 일별 snapshot이며 실시간 호가·체결처럼 말하지 않습니다.bas_dd에 데이터 없을 수 있어 최근 영업일로 재시도합니다.q/market/code/bas_dd 형식 오류 → 400KRX_API_KEY 없음 → 503upstream.degraded=true + failed_marketsnot_foundmoai-accountant:finance-investor-relations — IR 자료 작성 시 KRX 공식 시세 필요moai-coworker/.mcp.json) — 공시·재무 분석과 결합moai-accountant:finance-variance-analysis — 시세 변동 분석moai-officer:doc-xlsx — 시세 데이터 엑셀화moai-coworker:collab-exec-summary — 경영진 1pager에 시세 요약search로 후보를 먼저 좁혔다.base-info와 trade-info로 핵심 수치를 정리했다.KRX_API_KEY 없이도 조회 가능하다는 점을 유지했다.https://github.com/jjlabsio/korea-stock-mcphttps://openapi.krx.co.kr/contents/OPP/MAIN/main/index.cmd)| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-01 | fail→fail | 24,456 | 19,275 | -21% | 1 | 1 | 0% | 3,939 | 2,410 | -39% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→pass | 18,456 | 34,146 | +85% | 1 | 1 | 0% | 2,551 | 5,153 | +102% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→pass | 32,863 | 8,873 | -73% | 1 | 1 | 0% | 1,446 | 2,435 | +68% | 0 | 0 | — |
case-04 | fail→pass | 20,640 | 15,603 | -24% | 1 | 1 | 0% | 2,266 | 2,748 | +21% | 0 | 0 | — |
case-05 | fail→pass | 11,468 | 9,397 | -18% | 1 | 1 | 0% | 2,108 | 2,923 | +39% | 0 | 0 | — |
case-06 | fail→pass | 19,409 | 15,213 | -22% | 1 | 1 | 0% | 2,264 | 3,215 | +42% | 0 | 0 | — |
case-07 | pass→pass | 20,839 | 14,607 | -30% | 1 | 1 | 0% | 2,690 | 3,419 | +27% | 0 | 0 | — |
case-08 | pass→pass | 20,962 | 5,276 | -75% | 1 | 1 | 0% | 2,213 | 2,707 | +22% | 0 | 0 | — |
case-09 | fail→pass | 17,033 | 8,723 | -49% | 1 | 1 | 0% | 2,625 | 2,936 | +12% | 0 | 0 | — |
case-10 | pass→pass | 15,484 | 4,249 | -73% | 1 | 1 | 0% | 1,881 | 2,429 | +29% | 0 | 0 | — |
case-11 | pass→pass | 10,005 | 8,533 | -15% | 1 | 1 | 0% | 1,762 | 2,289 | +30% | 0 | 0 | — |
case-12 | pass→pass | 28,583 | 9,947 | -65% | 1 | 1 | 0% | 2,112 | 2,989 | +42% | 0 | 0 | — |
case-13 | pass→pass | 28,811 | 16,313 | -43% | 1 | 1 | 0% | 2,450 | 3,755 | +53% | 0 | 0 | — |
case-14 | fail→pass | 20,384 | 16,535 | -19% | 1 | 1 | 0% | 3,587 | 4,163 | +16% | 0 | 0 | — |
case-15 | pass→fail | 16,787 | 12,813 | -24% | 1 | 1 | 0% | 1,782 | 3,529 | +98% | 0 | 0 | — |
case-16 | fail→pass | 12,819 | 6,441 | -50% | 1 | 1 | 0% | 2,069 | 2,989 | +44% | 0 | 0 | — |
case-17 | fail→pass | 16,036 | 5,608 | -65% | 1 | 1 | 0% | 1,060 | 2,133 | +101% | 0 | 0 | — |
case-18 | fail→pass | 18,736 | 24,119 | +29% | 1 | 1 | 0% | 1,667 | 2,259 | +36% | 0 | 0 | — |
case-19 | pass→pass | 17,702 | 4,976 | -72% | 1 | 1 | 0% | 1,568 | 2,161 | +38% | 0 | 0 | — |
case-20 | fail→pass | 14,819 | 3,262 | -78% | 1 | 1 | 0% | 1,550 | 2,337 | +51% | 0 | 0 | — |
case-21 | fail→pass | 19,382 | 19,277 | -1% | 1 | 1 | 0% | 2,573 | 4,178 | +62% | 0 | 0 | — |
case-22 | pass→pass | 13,117 | 25,752 | +96% | 1 | 1 | 0% | 2,077 | 2,931 | +41% | 0 | 0 | — |
DecimalAI ran this skill against gemini-3.6-flash twice over the same eval suite — once with the skill loaded and once without — and compared the two runs case by case. 22 cases were attempted, and 20 counted toward the lift figure. The other 2 produced results that are not comparable between the two arms, so they are excluded from the headline rather than averaged into it. The headline lift of +50 percentage points is the difference between those two pass rates over the 20 comparable cases. 1 case got worse with the skill loaded, and it is included in that figure.
Without the skill loaded, the model failed this case. With it loaded, the same prompt on the same model passed. This is one improved case from the latest verified run; every case, including any that regressed, is in the table above.
Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.