The A-Share MCP Server provides comprehensive access to Chinese A-share market data through various tools for stock information, financial reports, indices, and macroeconomic indicators.
Stock Market Data: Fetch historical K-line data (OHLCV) with various frequencies (daily, weekly, monthly, intraday), basic stock information, dividend data, adjustment factors, and lists of all stocks with trading status.
Financial Reports: Access quarterly financial data including profitability, operations, growth, balance sheets, cash flow, and DuPont analysis, plus performance express and forecast reports.
Indices & Industries: Retrieve constituent stocks for major indices (SZSE 50, CSI 300, CSI 500) and comprehensive industry classification data.
Macroeconomic Data: Query benchmark deposit/loan rates, required reserve ratios, money supply (M0, M1, M2), and SHIBOR data.
Analysis & Utilities: Generate data-driven stock analysis reports (fundamental, technical, comprehensive), manage trading dates, standardize stock codes, and access suitable timeframes for market analysis.
Output Flexibility: All tools support optional
limitandformatparameters for controlling data volume and output format (Markdown, JSON, CSV).
Handles data formatting and presentation using Markdown, allowing for structured output of financial data, stock analysis, and market reports.
Provides a Python-based MCP server implementation for accessing A-share market data, offering historical stock data, financial reports, market overview, and economic indicators for Chinese stock markets.
📊 a-share-mcp 📈
本项目是一个基于专注于 A 股市场的 MCP 服务器，它提供股票基本信息、历史 K 线数据、财务指标、宏观经济数据等多种查询功能，理论上来说，可以回答有关 A 股市场的任何问题，无论是针对大盘还是特定股票。
项目结构
Related MCP server: AKShare MCP Server
功能特点
先决条件
Python 环境: Python 3.10+
依赖管理: 使用
uv包管理器安装依赖数据来源: 基于 Baostock 数据源，无需付费账号。在此感谢 Baostock。
提醒：本项目于 Windows 环境下开发。
数据更新时间
以下是 Baostock 官方数据更新时间，请注意查询最新数据时的时间点 Baostock 官网
每日数据更新时间：
当前交易日 17:30，完成日 K 线数据入库
当前交易日 18:00，完成复权因子数据入库
第二自然日 11:00，完成分钟 K 线数据入库
第二自然日 1:30，完成前交易日"其它财务报告数据"入库
周六 17:30，完成周线数据入库
每周数据更新时间：
每周一下午，完成上证 50 成份股、沪深 300 成份股、中证 500 成份股信息数据入库
所以说，在交易日的当天，如果是在 17:30 之前询问当天的数据，是无法获取到的。
安装环境
在项目根目录下执行：
要启动 A 股 MCP 服务器，请按照以下步骤操作：
使用：在 MCP 客户端中配置服务器
在支持 MCP 的客户端（如 VS Code 插件、CherryStudio 等）中，你需要配置如何启动此服务器。 推荐使用 。
方法一：使用 JSON 配置的 IDE (例如 Cursor、VSCode、Trae 等)
对于需要编辑 JSON 文件来配置 MCP 服务器的客户端，你需要找到对应的能配置 MCP 的地方（各个 IDE 和桌面 MCP Client 可能都不一样），并在 mcpServers 对象中添加一个新的条目。
JSON 配置示例 (请将路径替换为你的实际绝对路径):
注意事项:
command: 确保填写的uv命令或uv.exe的绝对路径是客户端可以访问和执行的。args: 确保参数列表完整且顺序正确。路径转义: 路径需要写成双反斜杠
\\。这是 Windows 系统特有的情况。如果是在 macOS 或 Linux 系统中，路径使用正斜杠/作为目录分隔符，就不需要这种转义处理。
workingDirectory: 虽然uv --directory应该能解决工作目录问题，但如果客户端仍然报错ModuleNotFoundError，可以尝试在客户端配置中明确设置此项为项目根目录的绝对路径。
方法二：使用 CherryStudio
在 CherryStudio 的 MCP 服务器配置界面中，按如下方式填写：
名称:
a-share-mcp(或自定义)描述:
本地 A 股 MCP 服务器(或自定义)类型: 选择 标准输入/输出 (stdio)
命令:
uv(或者填系统中绝对路径下 uv.exe)包管理源: 默认
参数:
第一个参数填:
--directory第二个参数填:
C:\\Users\\YourName\\Projects\\a_share_mcp第三个参数填:
run第四个参数填:
python第五个参数填:
mcp_server.py
确保所有参数按下回车转行隔开的，否则报错（是不是手把手教学了？）
环境变量: (通常留空)
Tricks（必看）: 有时候在 Cherrystudio 填写好参数后，点击右上方的开关按钮，会发现没任何反应，此时只要随便点击左侧目录任一按钮，跳出 mcp 设置界面，然后再回到 mcp 设置界面，就会发现 mcp 已经闪绿灯配置成功了。
CherryStudio 使用示例: 理论上来说，你可以问有关 A 股的任何问题 :)
重要提示:
确保命令字段中的
uv或其绝对路径有效且可执行。确保参数字段按顺序正确填写了五个参数。
工具列表
该 MCP 服务器目前提供 40 个工具，覆盖股票、财报、宏观、日期分析等全方位数据。以下是完整列表：
贡献指南
欢迎提交 Issue 或 Pull Request 来帮助改进项目。贡献前请先查看现有 Issue 和文档。
☕️ 请作者喝杯咖啡
如果这个项目对你有帮助，欢迎请我喝杯咖啡 ❤️
许可证
本项目采用 MIT 许可证 - 详情请查看 LICENSE 文件
本次更新概览（2025-12）
本次更新（version 2025.12.06）主要集中在 架构重构 与 工具链标准化，旨在为 AI Agent 提供更稳定、更“懂行”的数据服务。
🚀 架构升级 (Refactor)
Clean Architecture: 引入了
Use Case层，将业务逻辑与接口适配层（Tools）彻底解耦，提升了代码的可维护性与测试性。统一错误处理: 实现了全局的
run_tool_with_handling机制，统一管理异常捕获、日志记录和错误返回格式，大幅提升系统稳定性。强类型校验: 增强了对输入参数（如季度、日期格式、代码规范）的即时校验，减少无效请求。
✨ 新增功能
智能日期工具:
get_market_analysis_timeframe: 让 AI 能理解“最近”、“本季度”等自然语言时间概念。get_last_n_trading_days: 自动计算最近 N 个交易日，自动跳过节假日。
通用能力增强:
所有列表类工具均支持
limit（条数限制）和format（markdown/json/csv）参数，方便 AI 根据场景按需索取数据格式。
🛠️ 兼容性说明
新增参数均为可选参数，保持了对旧版本的向后兼容性。
默认输出格式维持 Markdown，确保在大多数 MCP 客户端中即插即用。