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金融数据服务

一个强大的模型上下文协议（MCP）服务器，为Claude Desktop和其他MCP兼容客户端提供全面的股票市场数据和技术分析功能。

  • by akshatbindal
  • Python
  • 本地部署
  • 5 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 akshatbindal/finance-mcp-server

使用说明

📈 金融MCP服务器

强大的模型上下文协议（MCP）服务器，为Claude Desktop和其他MCP兼容客户端带来全面的股市数据和技术分析功能。

🚀 特性

  • 📊 股票信息：完整的公司简介、市场指标和关键统计数据
  • 📈 历史数据：具有多个时间框架的可定制历史价格数据
  • ⚡ 实时行情：带有变动计算的实时股票价格
  • 🔧 技术指标：10+专业级技术分析工具
  • 🚀 高性能：智能缓存系统，实现最佳速度
  • 🛡️ 健壮：全面的错误处理和验证
  • 🔌 易于集成：Claude Desktop的一个命令安装

📦 快速安装

适用于Claude桌面用户

pip install finance-mcp-server

然后添加到您的Claude Desktop配置中：

{
  "mcpServers": {
    "finance": {
      "command": "finance-mcp-server"
    }
  }
}

重启克劳德桌面，开始询问股票！ 🎉

手动安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/akshatbindal/finance-mcp-server.git
cd finance-mcp-server

# Install in development mode
pip install -e .

# Or install from PyPI
pip install finance-mcp-server

🎯 使用示例

安装后，您可以向Claude Desktop提出自然语言问题，例如：

  • “苹果目前的股价和市值是多少？”
  • “让我看看特斯拉在过去6个月的表现”
  • “计算微软股票的RSI和MACD”
  • “比较谷歌与亚马逊的50天移动平均线”
  • “现在Netflix的布林带是什么？”

🛠️ 可用工具

财务MCP服务器通过MCP协议公开以下工具：

  • get_comprehensive_stock_info：获取任何股票代码的详细公司、市场、财务和分析师数据。
  • 获取历史数据：检索具有可自定义期间和间隔的历史价格数据，包括拆分/股息。
  • 获取选项数据：获取股票的期权链数据，包括多个到期日的看涨期权和看跌期权。
  • get_机构_持有者：查看股票的机构和主要持有人。
  • 获取学习日历：访问收益日历、历史记录和分析师价格目标。
  • get_analyst_推荐：分析师的建议、升级和降级。
  • 获取_财务_项目：下载完整的损益表、资产负债表和现金流量表（年度/季度）。
  • 获取新闻：股票的最新新闻标题和元数据。
  • 技术分析：专业指标（SMA、EMA、RSI、MACD、布林带、成交量、支撑/阻力等）。
  • get_sector_performance：比较多只股票的表现、波动性和指标。
  • get_dividend_history：股息支付历史、摘要和统计数据。

示例工具调用（MCP JSON）

{
  "tool": "get_comprehensive_stock_info",
  "arguments": {"symbol": "AAPL"}
}

缓存和性能

  • 公司信息、新闻、选项、持有者、日历、推荐：5-60分钟缓存
  • 实时数据：1分钟缓存
  • 基础：10分钟缓存
  • 优化了资金使用：启用多线程、批处理请求和错误隔离

错误处理

  • 所有端点在失败时返回明确的错误消息
  • 为丢失或部分数据提供优雅的回退
  • 记录所有异常和警告

技术分析

  • 移动平均线（SMA 20/50/200，EMA 12/26）
  • RSI、MACD、布林带、成交量趋势
  • 支撑/阻力、波动性等

扩展数据

  • 期权链（看涨/看跌、OI、IV、最后一笔交易）
  • 机构/主要持有人
  • 收益日历/历史、分析师目标
  • 完整的财务报表（年度/季度）
  • 新闻标题、出版商、相关股票代码
  • 股息历史和摘要

🛠️ 配置

基本配置

{
  "mcpServers": {
    "finance": {
      "command": "finance-mcp-server"
    }
  }
}

高级配置

{
  "mcpServers": {
    "finance": {
      "command": "finance-mcp-server",
      "env": {
        "LOG_LEVEL": "INFO",
        "CACHE_DURATION": "300"
      }
    }
  }
}

🔧 发展

设置开发环境

# Clone the repository
git clone https://github.com/akshatbindal/finance-mcp-server.git
cd finance-mcp-server

# Create virtual environment
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

# Install in development mode
pip install -e .

# Install development dependencies
pip install pytest black flake8 mypy

# Run tests
pytest

# Format code
black finance_mcp/

# Type checking
mypy finance_mcp/

运行服务器

# Run directly
python -m finance_mcp.server

# Or use the console script
finance-mcp-server

# With debug logging
LOG_LEVEL=DEBUG finance-mcp-server

📊 性能特点

智能高速缓存

  • 股票信息和技术指标：5分钟缓存
  • 实时数据：1分钟缓存
  • 历史数据：基于会话的缓存
  • 自动缓存失效

错误处理

  • 妥善处理无效股票代码
  • 网络超时保护
  • 全面的错误消息
  • 数据检索的回退机制

🔒 隐私和安全

  • 无数据存储：所有数据均从雅虎财经实时检索
  • 无用户跟踪：不收集或存储任何个人信息
  • 速率限制：防止API滥用的内置保护
  • 错误隔离：错误不会导致整个服务器崩溃

🤝 贡献

我们欢迎捐款！以下是您可以提供帮助的方式：

  1. 分叉存储库
  2. 创建要素分支: git checkout -b feature/amazing-feature
  3. 进行更改 并添加测试
  4. 运行测试套件: pytest
  5. 设置代码格式: black finance_mcp/
  6. 提交拉取请求

贡献领域

  • 附加技术指标
  • 加密货币支持
  • 期权和期货数据
  • 新闻情感整合
  • 性能优化
  • 文档改进

📋 需求

  • python：3.8或更高
  • 依赖项:
    • mcp >= 1.0.0 -模型上下文协议框架
    • yfinance >= 0.2.18 -雅虎财经API包装器
    • pandas >= 2.0.0 -数据操作和分析
    • ta >= 0.10.2 -技术分析库

🐛 故障排除

常见问题

服务器未启动？

# Check if all dependencies are installed
pip install -r requirements.txt

# Test the server manually
finance-mcp-server

没有符号数据？

  • 验证股票代码是否正确（例如，“AAPL”而非“Apple”）
  • 检查市场是否开放（影响实时数据）
  • 某些符号可能无法在雅虎财经上使用

克劳德桌面未连接？

  • 确保配置JSON有效
  • 检查命令路径是否正确
  • 完全重新启动克劳德桌面
  • 检查Claude Desktop的日志以获取错误消息

获取帮助

📄 许可证

此项目根据Apache许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

🙏 致谢

  • 雅虎财经 提供免费财务数据
  • MCP团队 用于模型上下文协议框架
  • 技术分析库 贡献者
  • 开源社区 寻求灵感和支持

🔮 路线图

版本1.1.0（即将推出）

  • []加密货币支持（比特币、以太坊等）
  • []期权链数据
  • []收益日历整合
  • []新闻情绪分析

版本1.2.0（未来）

  • []投资组合跟踪功能
  • []自定义指标生成器
  • []多时间段分析
  • []高级图表数据

2.0.0版本（愿景）

  • []机器学习预测
  • []风险分析工具
  • []回溯测试框架
  • []专业交易员功能

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