A-Share MCP Server

<div align="center"> # 📊 a-share-mcp 📈 <img src="https://img.shields.io/badge/A股数据-MCP%20工具-E6162D?style=for-the-badge&logo=data:image/svg+xml;base64,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"> [](https://opensource.org/licenses/MIT) [](https://www.python.org/downloads/) [](https://github.com/astral-sh/uv) [](https://github.com/model-context-protocol/mcp-spec) <img src="https://capsule-render.vercel.app/api?type=waving&color=gradient&customColorList=12,15,20,24&height=200&section=header&text=A%20股%20MCP&fontSize=80&fontAlignY=35&desc=基于%20Model%20Context%20Protocol%20(MCP)&descAlignY=60&animation=fadeIn" /> </div> A股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。 <div align="center"> <img src="https://raw.githubusercontent.com/andreasbm/readme/master/assets/lines/rainbow.png" width="100%"> </div> ## 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 │ ├── docs/ # 项目文档 │ ├── baostock_com.md # Baostock API文档 │ ├── mcp_server_docs.md # 服务器文档 │ └── dev_docs/ # 开发文档 │ ├── AppFlow.md │ ├── ImplementationPlan.md │ └── PRD.md │ ├── 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 │ ├── technical_indicators.py # 技术指标工具 │ ├── valuation_analysis.py # 估值分析工具 │ ├── 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 ``` <div align="center"> <img src="https://raw.githubusercontent.com/andreasbm/readme/master/assets/lines/rainbow.png" width="100%"> </div> ## 功能特点 <div align="center"> <table> <tr> <td align="center"><img src="https://img.icons8.com/fluency/48/null/stocks-growth.png" width="30px"/><br><b>股票基础数据</b></td> <td align="center"><img src="https://img.icons8.com/fluency/48/null/line-chart.png" width="30px"/><br><b>历史行情数据</b></td> <td align="center"><img src="https://img.icons8.com/fluency/48/null/bonds.png" width="30px"/><br><b>财务报表数据</b></td> </tr> <tr> <td align="center"><img src="https://img.icons8.com/fluency/48/null/economic-improvement.png" width="30px"/><br><b>宏观经济数据</b></td> <td align="center"><img src="https://img.icons8.com/fluency/48/null/statistics.png" width="30px"/><br><b>技术指标分析</b></td> <td align="center"><img src="https://img.icons8.com/fluency/48/null/fine-print.png" width="30px"/><br><b>估值分析工具</b></td> </tr> </table> </div> ## 系统要求 | 项目 | 要求 | 说明 | |:---|:---|:---| | **Python版本** | 3.10+ | 推荐使用最新稳定版 | | **操作系统** | Windows/Linux/MacOS | 全平台支持 | | **数据源** | Baostock (免费) | 无需付费API，感谢Baostock | | **可选依赖** | pandas-ta | 用于高级技术指标计算 | | **内存要求** | 推荐2GB+ | 用于大数据量处理 | ## 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](http://baostock.com/baostock/index.php/%E9%A6%96%E9%A1%B5) **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。 ## 快速开始 ### 1. 环境要求 - Python 3.10 或更高版本 - pip 包管理器 ### 2. 安装依赖 在项目根目录下执行： ```bash # 克隆项目 git clone https://github.com/firmmaple/a-share-mcp-server.git cd a-share-mcp-server ``` ```bash # 安装基础依赖 pip install -r requirements.txt ``` ```bash # 可选：安装技术指标分析库（用于高级技术指标计算） pip install pandas-ta ``` ### 3. 运行服务器 ```bash python mcp_server.py ``` 服务器启动后，将在端口3000上运行，并支持MCP协议连接。 ### 4. 配置AI助手 将以下配置添加到您的AI助手（如Claude Desktop、CherryStudio等）的MCP配置中： ```json { "mcpServers": { "a-share-mcp": { "command": "python", "args": ["path/to/your/mcp_server.py"], "cwd": "path/to/your/project" } } } ``` ## 工具列表 该 MCP 服务器提供以下工具： <div align="center"> <details> <summary><b>🔍 展开查看全部工具</b></summary> <br> <table> <tr> <th>🏛️ 股票市场数据</th> <th>📊 财务报表数据</th> <th>🔎 市场概览数据</th> </tr> <tr valign="top"> <td> <ul> <li><code>get_historical_k_data</code></li> <li><code>get_stock_basic_info</code></li> <li><code>get_dividend_data</code></li> <li><code>get_adjust_factor_data</code></li> </ul> </td> <td> <ul> <li><code>get_profit_data</code></li> <li><code>get_operation_data</code></li> <li><code>get_growth_data</code></li> <li><code>get_balance_data</code></li> <li><code>get_cash_flow_data</code></li> <li><code>get_dupont_data</code></li> </ul> </td> <td> <ul> <li><code>get_trade_dates</code></li> <li><code>get_all_stock</code></li> </ul> </td> </tr> <tr> <th>📈 指数相关数据</th> <th>🌐 宏观经济数据</th> <th>⏰ 日期工具 & 分析</th> </tr> <tr valign="top"> <td> <ul> <li><code>get_stock_industry</code></li> <li><code>get_sz50_stocks</code></li> <li><code>get_hs300_stocks</code></li> <li><code>get_zz500_stocks</code></li> </ul> </td> <td> <ul> <li><code>get_deposit_rate_data</code></li> <li><code>get_loan_rate_data</code></li> <li><code>get_required_reserve_ratio_data</code></li> <li><code>get_money_supply_data_month</code></li> <li><code>get_money_supply_data_year</code></li> <li><code>get_shibor_data</code></li> </ul> </td> <td> <ul> <li><code>get_latest_trading_date</code></li> <li><code>get_stock_analysis</code></li> </ul> </td> </tr> <tr> <th>📊 技术指标分析</th> <th>💰 估值分析工具</th> <th>🔧 其他工具</th> </tr> <tr valign="top"> <td> <ul> <li><code>get_technical_indicators</code></li> <li><code>get_moving_averages</code></li> <li><code>calculate_bollinger_bands</code></li> <li><code>calculate_macd</code></li> <li><code>calculate_rsi</code></li> </ul> </td> <td> <ul> <li><code>get_valuation_metrics</code></li> <li><code>calculate_peg_ratio</code></li> <li><code>calculate_ddm_valuation</code></li> <li><code>calculate_dcf_valuation</code></li> <li><code>get_comparable_analysis</code></li> </ul> </td> <td> <ul> <li><code>get_market_analysis_timeframe</code></li> <li><code>format_trading_calendar</code></li> <li><code>validate_stock_code</code></li> </ul> </td> </tr> </table> </details> </div> ## MCP工具接口说明 本服务器通过MCP协议向AI助手提供A股数据查询工具。 ### 📚 完整接口文档 详细的工具接口说明请参考：**[DOCUMENTS.md](./DOCUMENTS.md)** 该文档包含： - 🔧 **所有工具函数的详细参数说明** - 📝 **输入输出格式规范** - 💡 **使用示例和最佳实践** - 🏗️ **各模块功能架构说明** ### 🚀 快速接口预览 ```python # 基础数据查询 get_stock_basic_info(code="sh.600519") get_historical_k_data(code="sz.000001", start_date="2024-01-01", end_date="2024-01-31") # 财务分析 get_profit_data(code="sz.002594", year="2023", quarter="4") get_balance_data(code="sz.002594", year="2023", quarter="4") # 技术指标 get_technical_indicators(code="sz.300750", start_date="2024-01-01", end_date="2024-01-31") calculate_risk_metrics(code="sh.600519", period="1Y") # 估值分析 get_valuation_metrics(code="sz.000858") calculate_dcf_valuation(code="sh.600519", years_back=5) calculate_ddm_valuation(code="sh.600000", discount_rate=0.10) # 市场数据 get_all_stock() get_hs300_stocks() get_trade_dates(start_date="2024-01-01", end_date="2024-12-31") # 宏观经济 get_deposit_rate_data() get_shibor_data(start_date="2024-01-01", end_date="2024-12-31") ``` ## 功能亮点 - **🚀 零配置启动**：基于免费Baostock数据源，无需付费API - **🎯 AI原生设计**：专为AI助手优化的查询接口和数据格式 - **📊 全面数据覆盖**：涵盖基本面、技术面、宏观面等9大维度 - **⚡ 实时更新**：支持最新交易日数据查询 - **🔧 模块化架构**：易于扩展和定制化开发 ## 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。 ## 许可证 本项目采用 MIT 许可证 - 详情请查看 LICENSE 文件 <div align="center"> <img src="https://capsule-render.vercel.app/api?type=waving&color=gradient&customColorList=12,15,20,24&section=footer&height=100&animation=fadeIn" /> </div>