AI导哈

股票数据服务

一个基于Yahoo Finance API和MCP协议的股票数据服务器，提供实时股票数据、技术分析和投资组合管理功能。

  • by Adity-star
  • Python
  • 本地部署
  • 53 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 Adity-star/mcp-yfinance-server

使用说明

💹 MCP YFinance股票服务器

该项目设立了一个 股票价格服务器 由 雅虎金融（YFinance） API，专为与 MCP（模型控制协议）.

它允许AI代理或客户端：

  • 检索实时库存数据
  • 管理观察名单
  • 执行完整的库存分析
  • 运行完整的技术指标
  • 还有更多

🪙 简单开始：首先构建加密货币价格跟踪器

在深入了解成熟的股票服务器之前，我建议从这个用Python+MCP构建的简单加密跟踪器开始👇

🔗 GitHub回购： https://github.com/Adity-star/mcp-crypto-server

您将学习如何：

  • 使用MCP公开加密工具，如get_price（“BTC”）
  • 使用FastAPI构建API
  • 使用Alpaca API获取实时价格

🔗 相关项目

探索更多我的作品：

  • GenAI学习深入探讨生成式人工智能的概念、工具和项目。
  • LangChain精通：掌握LangChain构建强大LLM应用程序所需的一切。
  • 完整数据科学深入了解数据科学人工智能概念、工具和项目，以及学习和面试准备的所有材料。
  • 强化学习：强化学习中的实践实验和理论。
  • 完成RAG：端到端实施检索增强生成（RAG）系统。

📈 然后升级：构建yFinance股票服务器

一旦你熟悉了流程，就可以继续使用这个更高级的股票跟踪器💹

🔗 GitHub回购： https://github.com/Adity-star/mcp-yfinance-server

📝 详细博客： 👉 我如何用Python、yFinance和一点书呆子的野心构建自己的股票服务器

包括：

  • 收看列表
  • 实时（ish）价格更新
  • 技术总结
  • 功能齐全的仪表板
  • 趋势+动量指标
  • 观察名单管理

📦 步骤1：设置环境（使用紫外线）

我们使用 紫外线 --一个现代的、超快速的Python包管理器——用于管理我们的项目环境。

🛠️ 安装和设置

在终端中运行以下命令：

# Install uv
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh 

# Create and navigate to your project directory
mkdir mcp-yfinance-server
cd mcp-yfinance-server

# Initialize a new project
uv init

# Create and activate the virtual environment
uv venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate

📥 安装项目

一旦你 pyproject.toml 设置了依赖关系，运行：

#  Run 
uv pip install -e .

🚀 步骤2：运行MCP服务器

环境准备就绪后，启动股票服务器：

uv run main.py

🧪 想先做个快速测试吗？ 先检查一下工具：

python run test_server_fun.py

📄 想知道完整服务器是如何工作的吗？

在此处查看源代码：

🔗 yf_server.py›GitHub

🛠️ MCP工具参考

服务器为AI代理和CLI用户提供了许多工具。
这里有一些重要的工具，查看完整的工具列表 这里:

📦 刀具清单

工具名称 描述
add_to_watchlist 将股票代码添加到您的个人观察名单中。
analyze_stock 进行一个月的技术趋势分析（RSI、MACD、MA）。.
get_technical_summary 生成一份全面的技术总结，包括指标和信号。.
get_watchlist_prices 获取所有已列入观察名单的股票的最新价格。
get_trend_analysiss 分析最近的趋势变化、模式和分歧。.
get_stock_price 检索给定股票代码的当前价格。
get_volatility_analysis 计算历史波动率和ATR指标。.
compare_stocks 比较两个股票价格（可用于相对绩效分析）。

✅ 总计：18个强大的工具，用于精确分析和监控股票。

🧠 用例

这些工具非常适合：

  • 📊 动态观察名单管理
  • 🔁 趋势和动量检测
  • 📈 投资决策的深入技术分析
  • ⚠️ 基于波动性的风险评估
  • 🤖 为专注于股票的自主代理或仪表板提供动力

⚙️ 在使用MCP服务器构建智能金融应用程序时，请将此参考资料放在手边。

🔍 步骤3：检查MCP服务器

使用以下工具轻松探索和测试您的MCP工具 MCP服务器检查器. 在终端中运行以下命令：

$ mcp dev source/yf_server.py

这将启动一个交互式UI，用于：

  • 🧰 查看所有可用的工具和资源
  • 📥 测试每个工具的输入/输出
  • 📡 监控服务器的实时响应

⚙️ 步骤4：配置MCP服务器

要集成YFinance MCP服务器，请在MCP.config.json文件中添加以下条目：

{
  "mcpServers": {
    "yfinance-price-tracker": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/ABSOLUTE/PATH/TO/YOUR/mcp-yfinance-server",
        "run",
        "main.py"
      ]
    }
  }
}

⚠️ 替换/绝对/路径/TO/。..使用实际文件路径。 💡 提示：为了清楚起见，将您的服务器从加密货币价格跟踪器重命名为金融价格跟踪器。

🔁 步骤5：重新启动克劳德桌面

重启 克劳德桌面版 （或任何使用MCP的界面）重新加载和激活您的新YFinance工具。

这可确保识别更新的MCP配置，并确保所有库存跟踪工具 准备使用。

✅ 步骤6：使用Claude Desktop测试MCP服务器

  • 安装并配置好所有内容后，您就可以在中测试MCP服务器了 克劳德桌面版.

使用以下示例查询来测试您的MCP YFinance服务器：

“比较特斯拉和苹果的股价。” → 🔧 用途 compare_stocks

“获取特斯拉过去一个月的历史数据。” → 📊 用途 get_stock_history

“将苹果、特斯拉和信实加入我的观察名单。” → 📋 用途 add_to_watchlist

“给我看一张过去30天苹果股票的图表。” → 🖼️ Claude可以使用您的服务器获取+可视化数据

📷 示例图表： 🖼 查看屏幕截图

🌐 克劳德现场： 在Claude.site上打开演示

🧪 这些测试确保您的MCP集成端到端工作——从数据检索到实时分析和可视化。

📊 结果

⚙️ 你可以期待的结果

特征 结果
✅ 股票分析 分析股票定价、OHLC、回报、交易量、见解和数据。
📈 技术分析 访问RSI、MACD、MA等指标，以及完整的技术摘要
📉 波动性报告 使用ATR和波动性指标分析股票风险。
🔍 趋势分析 使用价格变动分析检测趋势变化和分歧。
🧠 可视化 18多种工具可为AI代理或仪表板提供支持，以可视化股票。
📋 技术图表 实时分析和监控股票的技术指标。
🖼️ 视觉洞察 使用Claude Desktop生成图表和可视化摘要。

🎉 准备好构建你的股票跟踪机器人或智能财务仪表板了吗？这个项目有所有的核心部分。

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