5분 안에 첫 숫자,
그리고 원문까지.
한국 상장기업 2,800+개의 재무 데이터. 모든 숫자에 DART 원문 링크와 검증 등급이 달려 있습니다. 아래 예제의 출력은 전부 실제 응답 그대로입니다.
Claude Code로 — 30초
코드·API 키 없음. “삼성전자 분석해줘” 한 마디면 분석 보고서.
Python SDK로 — 5분
pandas DataFrame 네이티브. 셀 하나하나가 DART 원문까지 추적됩니다.
Claude Code로 시작 — 30초
터미널에 아래 4줄. 첫 분석 때 브라우저 로그인 한 번이면 끝 — API 키도 .env도 필요 없습니다. (무료 1,000크레딧/월, 카드 불필요 · 표준 보고서 1건 ≈ 35크레딧)
분석 방법론은 Hyean MCP 서버가 런타임에 제공합니다. 상세는 MCP 문서.
Python SDK로 시작 — 5분
2설치
3첫 숫자 — 검증 등급까지
3.336060e+14 = 2025년 삼성전자 매출 333.6조 원. verified는 DART 재무제표와 XBRL이 교차일치했다는 뜻입니다. 식별자는 기업명·종목코드(005930)·corp_code(00126380) 모두 인식하고, 반환 DataFrame의 모든 행에 corp_code 컬럼이 붙습니다 — 여러 기업을 합칠 때 이 컬럼이 조인 키입니다.
4원문 링크 — 이 API의 이유
rcpNo는 사업보고서 접수번호, offset·length는 그 숫자가 적힌 원문 위치입니다. 클릭하면 DART 뷰어가 해당 표에서 열립니다 — 어느 셀이든 마찬가지입니다.
+REST로도 동일
핵심 엔드포인트 13
AI 에이전트의 표준 보고서 1건이 실제로 호출하는 6개 + SDK 사용자의 코어 7개. 전체 레퍼런스는 API 문서에.
표준 런 — 보고서 1건이 부르는 것
SDK 코어
경계 3종 (정직 고지)
- ① 금융업(은행·보험·증권) 재무제표 미지원
- ② 서버 실행 백테스트 미지원 (팩터 패널은 /datasets 벌크 다운로드로 제공)
- ③ 실시간 시세 미지원 (주가는 일별 EOD)
왜 원문 링크가 중요한가
공시 원문 자체에 오류가 있습니다. 우리는 지금까지 상장기업 1,558개사에서 단위 오기·배수 증폭·항등식 위배 등 82,081건의 원문 수치 오류를 탐지해 보정·표시했습니다. 어떤 오류를 어떻게 잡았는지 전부 공개합니다.
공시 오류 카탈로그 보기 →