What can you do with this server?

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 `limit` and `format` parameters for controlling data volume and output format (Markdown, JSON, CSV).

Which integrations are available for this server?

Handles data formatting and presentation using [Markdown](/mcp/servers/integrations/markdown), allowing for structured output of financial data, stock analysis, and market reports. Provides a [Python](/mcp/servers/integrations/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 Server by 24mlight

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

a_share_mcp/ │ ├── mcp_server.py # 主服务器入口文件 ├── pyproject.toml # 项目依赖配置 ├── README.md # 项目说明文档 │ ├── src/ # 源代码目录 │ ├── __init__.py │ ├── baostock_data_source.py # Baostock数据源实现 │ ├── data_source_interface.py # 数据源接口定义 │ ├── utils.py # 通用工具函数 │ │ │ ├── formatting/ # 数据格式化模块 │ │ ├── __init__.py │ │ └── markdown_formatter.py # Markdown格式化工具 │ │ │ └── tools/ # MCP工具模块 │ ├── __init__.py │ ├── base.py # 基础工具函数 │ ├── stock_market.py # 股票市场数据工具 │ ├── financial_reports.py # 财务报表工具 │ ├── indices.py # 指数相关工具 │ ├── market_overview.py # 市场概览工具 │ ├── macroeconomic.py # 宏观经济数据工具 │ ├── date_utils.py # 日期工具 │ └── analysis.py # 分析工具 │ └── resource/ # 资源文件 └── img/ # 图片资源 ├── img_1.png # CherryStudio配置示例 └── img_2.png # CherryStudio配置示例

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：

# 1. 创建虚拟环境（仅创建，不会安装任何包） uv venv # 2. 激活虚拟环境 # Windows .venv\Scripts\activate # macOS/Linux # source .venv/bin/activate # 3. 安装所有依赖（必须在激活的虚拟环境中执行） uv sync

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):

{ "mcpServers": { "a-share-mcp": { "command": "uv", // 或者 uv.exe 的绝对路径, 例如: "C:\\path\\to\\uv.exe" "args": [ "--directory", "C:\\Users\\YourName\\Projects\\a_share_mcp", // 替换为你的项目根目录绝对路径，不一定是C盘，按实际的填写 "run", "python", "mcp_server.py" ], "transport": "stdio" // "workingDirectory": "C:\\Users\\YourName\\Projects\\a_share_mcp", // 使用 uv --directory 后，此项可能不再必需，但建议保留作为备用 } // ... other servers ... } }

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:
1. 第一个参数填: --directory
2. 第二个参数填: C:\\Users\\YourName\\Projects\\a_share_mcp
3. 第三个参数填: run
4. 第四个参数填: python
5. 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 41 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（2025-12-25）

本次更新新增 财务指标汇总工具，将 6 大类财务数据聚合为一个便捷查询接口。

🆕 新增工具

财务指标汇总: get_fina_indicator 一键获取 6 大类财务指标（盈利能力、营运能力、成长能力、偿债能力、现金流量、杜邦分析），按季度返回合并数据。

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security – no known vulnerabilities

A

license - permissive license

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quality - confirmed to work

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使用：在 MCP 客户端中配置服务器

方法一：使用 JSON 配置的 IDE (例如 Cursor、VSCode、Trae 等)

方法二：使用 CherryStudio

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