API リファレンス

curl

すべてのリクエストに apikey を含めます。

1. 取引所の一覧

curl "https://api.datasink.ing/exchanges?apikey=YOUR_API_KEY"

2. 取引所内の銘柄一覧

# China — Shanghai
curl "https://api.datasink.ing/stocks?exchange=sse&apikey=YOUR_API_KEY"

# Japan — Tokyo
curl "https://api.datasink.ing/stocks?exchange=jpx&apikey=YOUR_API_KEY"

# Korea — KOSDAQ
curl "https://api.datasink.ing/stocks?exchange=koe&apikey=YOUR_API_KEY"

# Taiwan — Taipei
curl "https://api.datasink.ing/stocks?exchange=twse&apikey=YOUR_API_KEY"

3. 銘柄のレポート一覧（メタデータ）

# China — Moutai (600519.SS)
curl "https://api.datasink.ing/documents?symbol=600519.SS&doc_type=annual&apikey=YOUR_API_KEY"

# Japan — Toyota (7203.T)
curl "https://api.datasink.ing/documents?symbol=7203.T&doc_type=annual&apikey=YOUR_API_KEY"

# Korea — Samsung Electronics (005930.KS)
curl "https://api.datasink.ing/documents?symbol=005930.KS&doc_type=annual&apikey=YOUR_API_KEY"

# Taiwan — TSMC (2330.TW)
curl "https://api.datasink.ing/documents?symbol=2330.TW&doc_type=annual&apikey=YOUR_API_KEY"

4. 単一レポートの取得（全文）

curl "https://api.datasink.ing/documents/42?apikey=YOUR_API_KEY"

5. 銘柄のレポート取得（全文）

報告期間（report_period、開示日ではありません）ごと、 または order=desc&size=N で最新の N 件：

# latest 7 (full text)
curl "https://api.datasink.ing/documents?symbol=600519.SS&order=desc&size=7&with_content=1&apikey=YOUR_API_KEY"

# by reporting-period range (full text)
curl "https://api.datasink.ing/documents?symbol=600519.SS&report_period_from=2023-01-01&report_period_to=2023-12-31&with_content=1&apikey=YOUR_API_KEY"

6. 単一セクションの取得（RAG 用）

レポートは章で構造化されています。セクションを一覧表示し、必要な1つだけを取得できます — レポート全体をダウンロードする必要はありません。たとえば、 管理层讨论与分析（MD&A）の章、または 财务报告 を取得して注記（附注）を取得し、 在建工程 のような特定の科目を見つけることができます。

# list a report's sections
curl "https://api.datasink.ing/documents/3/sections?apikey=YOUR_API_KEY"

# pull one section only (fuzzy title match)
curl "https://api.datasink.ing/documents/3?section=管理层讨论与分析&apikey=YOUR_API_KEY"

# the notes (附注) live inside the financial-report chapter
curl "https://api.datasink.ing/documents/3?section=财务报告&apikey=YOUR_API_KEY"

Python

pip install datasinking を実行し、5つの関数を利用できます：

from datasinking import DataSinking

ds = DataSinking("YOUR_API_KEY")

ds.list_exchanges()                          # -> ['bj', 'jpx', 'knx', 'koe', 'ksc', 'sgx', 'sse', 'szse', 'tpex', 'twse']
ds.list_stocks("sse")                        # -> list[dict], metadata
ds.list_reports("600519.SS", doc_type="annual")  # -> list[dict], metadata (no content)
ds.get_report(42)                            # -> dict, single report (full text)

# -> list[dict], full text. limit: latest N, -1 = all.
ds.get_stock_reports(
    "600519.SS",
    period_from="2023-01-01",   # by reporting period, not disclosure date
    period_to="2023-12-31",
    limit=7,                    # latest 7; -1 = all
    doc_type=None,
)

PyPI · 全ソースと例は GitHubでご覧いただけます。

LLM からの利用

任意の LLM をこのサイトに向け、キーを渡して、平易な言葉で質問してください — モデルが API を読み取り、呼び出し、答えを返します。5つの操作それぞれが自然言語の質問に対応します：

You have access to DataSinking — an API for full-text financial reports (annual,
semi-annual, quarterly) from China, Japan, Korea and Taiwan, as clean Markdown.
Docs: https://datasink.ing/docs · Spec: https://api.datasink.ing/openapi.json
My API key: YOUR_API_KEY  (pass it as ?apikey=)

Workflow: list reports to get an id, then fetch by that id.
- List exchanges:  GET /exchanges
- List stocks:     GET /stocks?exchange=sse
- List reports:    GET /documents?symbol=600519.SS&doc_type=annual
                    → each item has an "id"
- Get one report:  GET /documents/{id}  (full Markdown)
- Get one section: GET /documents/{id}?section=管理层讨论与分析  (URL-encode non-ASCII; token-efficient for RAG)

Symbols are FMP-style: 600519.SS (Moutai), 005930.KS (Samsung), 7203.T (Toyota).
Example: "Moutai's 2023 revenue" → list reports (doc_type=annual) → find 2023 → get that
report's section 主要财务指标 → read revenue with its unit (元/RMB).

返される content は YAML フロントマター （識別情報 + 期間）で始まり、> 单位：元 のような 単位行をマークするため、モデルは各数値を正しいスケールで読み取れます。全プロンプト： llm-examples.md。機械可読な仕様は https://api.datasink.ing/openapi.json にあります。

MCP サーバー（AI エージェント向け）

Claude、Cursor、OpenAI Codex、DeepSeek、または任意の MCP 対応クライアントを Model Context Protocol 経由で直接接続できます — 平易な言葉で質問するだけで、コードは不要です。

{
  "mcpServers": {
    "datasinking": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/mcp_server.py"],
      "env": { "DATASINK_API_KEY": "YOUR_API_KEY" }
    }
  }
}

ツールには get_section が含まれます — レポートの 1章を取得します（トークン効率が高く、RAG に最適）。セットアップガイド： mcp-server.md。

返されるフィールド

すべてのドキュメントオブジェクトは次のフィールドを持ちます（リストエンドポイントは items にラップし、 total / page / size を含みます）：

content は YAML フロントマターブロック （stock_code, stock_name, report_period, announcement_date, doc_type, title）で始まるため、LLM はテキストから 推測せずにドキュメントの識別情報と報告期間を読み取れます。