dartlab (eddmpython)

dartlab은 한국 DART(전자공시)와 미국 SEC EDGAR 공시를 구조화된 Python 데이터로 제공하는 라이브러리입니다. 2026년 3월 시작해 2026년 8월 기준 스타 206개·포크 42개를 기록 중이며, 최근 푸시가 2026-08-07입니다.

한국 + 미국을 함께 다루는 설계

DART와 EDGAR는 각각 한국·미국 상장사 공시의 공식 창구인데, 데이터 구조와 API가 완전히 다릅니다. 국내외 기업을 비교 분석하려면 두 시스템을 따로 다뤄야 하고, 그 과정에서 대부분의 시간이 데이터 형태를 맞추는 데 들어갑니다. dartlab은 이를 하나의 Python 구조로 통일합니다.

왜 통합이 가치 있는가

• 삼성전자와 애플의 재무제표를 같은 코드로 비교
• 국내 기업의 해외 경쟁사 벤치마킹
• 포트폴리오에 국내외 종목이 섞여 있을 때 일괄 분석
• 회계 기준 차이(K-IFRS vs US GAAP)를 인식한 상태로 접근

MCP가 아닌 라이브러리인 이유

MCP는 AI가 대화 중 조회하기에 좋고, 라이브러리는 반복 가능한 분석 파이프라인을 짜기에 좋습니다. 수백 개 기업을 배치로 돌리거나, 결과를 pandas로 넘겨 통계를 내거나, 백테스트를 하려면 라이브러리 형태가 맞습니다. 같은 데이터라도 용도에 따라 인터페이스 선택이 달라집니다.

한국 DART 생태계의 분화

• korean-dart-mcp: AI 대화형 조회 + 분석 프레임
• Korea Stock MCP: DART + KRX 주가 결합
• DART MCP Server: 초기 MCP 구현
• dartlab: Python 데이터 라이브러리, 미국 EDGAR까지

같은 원천 데이터를 두고 네 프로젝트가 각각 다른 사용 맥락을 차지하고 있습니다.

로컬 강점을 지키며 시장 넓히기

한국 데이터만 다루면 시장이 한국으로 한정되지만, 글로벌 데이터와 같은 인터페이스로 묶으면 해외 사용자도 대상이 됩니다. 로컬 강점을 유지하면서 시장을 넓히는 한 가지 방법입니다.

같은 결의 한국 금융 데이터 프로젝트

• korean-dart-mcp (전자공시 MCP)
• Korea Stock MCP (DART + KRX)
• korea-finance-mcp (자본시장법 준수 설계)
• KIS MCP Server (한국투자증권)

그리고 공시 원문은 정정이 자주 일어납니다. 특정 시점에 받아둔 데이터로 분석을 반복하면 이미 수정된 값을 계속 쓰게 되므로, 언제 받은 데이터인지 기록해두는 편이 좋습니다.

이런 분께 맞아요

• 국내외 기업을 함께 분석하는 투자자·애널리스트
• Python으로 재무 데이터 파이프라인을 만드는 개발자
• 백테스트·정량 분석을 하는 퀀트
• 공시 데이터를 대량으로 처리해야 하는 리서처