股票市场分析服务器

一个基于Model Context Protocol (MCP)和yfinance构建的强大、可扩展的股票市场分析和洞察服务器,提供股票数据检索、分析、比较以及市场情绪分析等功能。

  • by edenmargolis
  • Python
  • 本地部署
  • 2 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 edenmargolis/advanced-stock-market-analysis-mcp-server

使用说明

高级股票市场分析服务器

一个功能强大、可扩展的服务器,用于高级股票市场分析和洞察,使用模型上下文协议(MCP)和yfinance构建。该项目提供了一套用于检索、分析和比较股票数据以及行业和市场情绪分析的工具。

特性

  • 获取库存信息:检索任何股票的基本信息(名称、价格、市值、市盈率等)。
  • 获取股票历史记录:获取任何股票的历史价格和交易量数据,具有强大的错误处理和重试逻辑。
  • 分析股票走势:使用移动平均线、RSI、MACD、布林带和波动率进行技术分析。
  • 分析股票风险:定量风险指标(波动率、夏普比率、贝塔系数、风险价值、缩减等)。
  • 比较股票:比较多只股票的关键指标和表现。
  • 行业业绩:使用行业ETF分析主要市场部门的表现。
  • 市场情绪:使用主要指数和波动率指数评估整体市场情绪。
  • 获取股票新闻:从Finviz抓取并检索任何股票的最新新闻标题和网址,并使用推荐的代理提示进行情绪分析和总结。

技术栈

  • Python 3.8+
  • 金融 股票数据
  • 快速 (MCP服务器要求)
  • 请求: 和 美容组4 用于网页抓取
  • MCP(模型上下文协议) 基于工具的服务器架构

安装

  1. 克隆存储库:
    git clone https://github.com/edenmargolis/Advanced-Stock-Market-Analysis-MCP-Server
    cd Advanced-Stock-Market-Analysis-MCP-Server
    
  2. 安装依赖项:
    uv pip install -r requirements.txt
    

用法

要启动服务器,请执行以下操作:

uv run mcp install main.py

然后,您可以使用任何兼容MCP的客户端或集成(如Claude、Cursor或支持MCP工具调用的其他AI代理)与服务器进行交互。

工具调用示例

  • 获取股票信息:
    { "ticker": "AAPL" }
    
  • 获取股票历史记录:
    { "ticker": "MSFT", "period": "1y" }
    
  • 分析股票风险:
    { "ticker": "GOOGL" }
    
  • 比较股票:
    { "tickers": ["AAPL", "MSFT", "GOOGL"] }
    
  • 获取股票新闻:
    { "ticker": "TSLA", "count": 4 }
    

项目结构

  • main.py --主服务器实现和工具定义
  • requirements.txt --Python依赖关系
  • README.md --项目文件

备注

  • 所有股票数据都是通过yfinance从雅虎财经实时获取的。
  • 新闻标题和网址从Finviz中抓取 get_stock_news 工具。
  • 内置错误处理和重试逻辑,以实现稳健的操作。

新闻情绪分析的代理提示

使用时 get_stock_news 工具,使用以下提示以获得LLM代理的最佳结果:

Get the latest news of {{ticker}} stock. For each article, read the full content, assess whether the sentiment is positive, negative, or neutral, and then write a summary of the overall sentiment and your conclusions about {{ticker}} based on these articles.

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