論文の概要: Bypassing Document Ingestion: An MCP Approach to Financial Q&A

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.20316v1
• Date: Thu, 19 Mar 2026 22:04:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-24 19:11:38.833393
• Title: Bypassing Document Ingestion: An MCP Approach to Financial Q&A
• Title（参考訳）: 文書の摂取をバイパスする - MCPによる財務Q&Aへのアプローチ-
• Authors: Sasan Mansouri, Edoardo Pilla, Mark Wahrenburg, Fabian Woebbeking,
• Abstract要約: 我々は,モデルコンテキストプロトコル (MCP) が標準検索拡張世代 (RAG) に対して,より信頼性の高い代替手段を提供するか否かを検討した。 LSEG APIをツールとして公開し、FinDERベンチマークで評価する独自のMPPサーバを構築することで、これをテストします。 このアプローチはファイナンスサブセットで特にうまく機能し、関連するコンテキストが検索されると、多段階の数値問題に対して最大80.4%の精度が達成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Answering financial questions is often treated as an information retrieval problem. In practice, however, much of the relevant information is already available in curated vendor systems, especially for quantitative analysis. We study whether, and under which conditions, Model Context Protocol (MCP) offers a more reliable alternative to standard retrieval-augmented generation (RAG) by allowing large language models (LLMs) to interact directly with data rather than relying on document ingestion and chunk retrieval. We test this by building a custom MCP server that exposes LSEG APIs as tools and evaluating it on the FinDER benchmark. The approach performs particularly well on the Financials subset, achieving up to 80.4% accuracy on multi-step numerical questions when relevant context is retrieved. The paper thus provides both a baseline for MCP-based financial question answering (QA) and evidence on where this approach breaks down, such as for questions requiring qualitative or document-specific context. Overall, direct access to curated data is a lightweight and effective alternative to document-centric RAG for quantitative financial QA, but not a substitute for all financial QA tasks.
• Abstract（参考訳）: 金銭的問題に対する回答は情報検索問題として扱われることが多い。 しかし実際には、関連する情報の多くは、特に定量的分析のために、既にキュレートされたベンダーシステムで利用可能である。 文書の取り込みやチャンク検索に頼るのではなく,大規模言語モデル(LLM)が直接データと対話できるようにすることにより,モデルコンテキストプロトコル(MCP)が標準検索拡張生成(RAG)の代替として信頼性の高いものを提供するかどうかを検討する。 LSEG APIをツールとして公開し、FinDERベンチマークで評価する独自のMPPサーバを構築することで、これをテストします。 このアプローチはファイナンスサブセットで特にうまく機能し、関連するコンテキストが検索されると、多段階の数値問題に対して最大80.4%の精度が達成される。 そこで本論文は,MPPに基づく財務質問応答(QA)のベースラインと,質的あるいは文書的コンテキストを必要とする質問など,このアプローチがどこで崩壊するかの証拠を提供する。 全体として、キュレートされたデータへの直接アクセスは、定量的な財務QAのためにドキュメント中心のRAGの軽量で効果的な代替手段であるが、すべての財務QAタスクの代わりにはならない。

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