API 레퍼런스

curl

모든 요청에는 apikey가 포함됩니다.

1. 거래소 목록 조회

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

2. 거래소의 종목 목록 조회

# 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. 종목의 보고서 목록 조회 (메타데이터)

# 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. 보고서 하나 가져오기 (전체 텍스트)

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

5. 종목의 보고서 가져오기 (전체 텍스트)

보고 기간(report_period, 공시일이 아님) 기준으로, 또는 order=desc&size=N으로 최근 N개를 조회합니다:

# 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. 단일 섹션 가져오기 (RAG용)

보고서는 장(chapter) 구조로 되어 있습니다. 섹션을 나열한 뒤 하나만 가져오세요 — 전체 보고서를 다운로드할 필요가 없습니다. 예를 들어 管理层讨论与分析 (MD&A) 장을 가져오거나, 财务报告를 가져와 주석(附注)을 확인하고 在建工程 같은 특정 항목을 찾을 수 있습니다.

# 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 후 다음 다섯 가지 함수를 사용하세요:

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 에서 보기 · 전체 소스와 예제는 GitHub에서 확인하세요.

LLM에서 사용하기

아무 LLM에 이 사이트를 가리키고 키를 제공한 뒤 자연어로 질문하세요 — 모델이 API를 읽고 호출하여 답을 돌려줍니다. 다섯 가지 작업은 각각 자연어 요청에 대응됩니다:

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).

반환되는 content는 YAML frontmatter(식별 정보 + 기간)로 시작하며 > 单位：元과 같은 단위 행을 표시하므로, 모델이 각 수치를 올바른 단위로 읽을 수 있게 합니다. 전체 프롬프트: llm-examples.md. 기계 판독 가능한 스펙은 https://api.datasink.ing/openapi.json에서 확인할 수 있습니다.

MCP 서버 (AI 에이전트용)

Claude, Cursor, OpenAI Codex, DeepSeek 또는 MCP 호환 클라이언트를 Model Context Protocol을 통해 직접 연결하세요 — 자연어로 질문하고, 코드 없이 사용할 수 있습니다.

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

도구에는 get_section이 포함됩니다 — 보고서의 한 장을 가져옵니다 (토큰 효율적, RAG에 이상적). 전체 설정 가이드: mcp-server.md.

반환되는 필드

모든 문서 객체에는 다음 필드가 포함됩니다 (목록 엔드포인트는 items 안에 total / page / size와 함께 감쌉니다):

content는 YAML frontmatter 블록(stock_code, stock_name, report_period, announcement_date, doc_type, title)로 시작하므로, LLM이 텍스트를 추측하지 않고도 문서 식별 정보와 보고 기간을 읽을 수 있습니다.