股票分析MCP工具

基于fastmcp和AKShare API构建的股票分析MCP服务器，支持CherryStudio的SSE标准协议。

功能特性

🚀 核心功能

实时行情: 获取股票实时价格、涨跌幅、成交量等数据
历史数据: 支持日线、周线、月线历史数据查询
技术指标: 计算MA、MACD、RSI等常用技术指标
市场情绪: 分析市场整体情绪和资金流向
股票搜索: 根据股票名称或代码搜索股票信息
新闻资讯: 获取股票相关新闻和市场资讯

🔧 技术特性

基于fastmcp框架，支持MCP协议
集成AKShare API，数据来源可靠
内置缓存机制，提高响应速度
支持CherryStudio的SSE标准协议
异步处理，高性能并发

安装配置

1. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

2. 启动服务器

python stock_mcp_server.py

3. 配置CherryStudio

在CherryStudio中添加MCP服务器配置：

{ "name": "股票分析工具", "command": "python", "args": ["stock_mcp_server.py"], "cwd": "/path/to/your/project" }

工具使用说明

1. 获取实时行情

get_stock_realtime_data(symbol="000001")

symbol: 股票代码，如 "000001"（平安银行）

2. 获取历史数据

get_stock_history_data( symbol="000001", period="daily", start_date="20240101", end_date="20241231" )

symbol: 股票代码
period: 数据周期 ("daily", "weekly", "monthly")
start_date: 开始日期 (YYYYMMDD格式)
end_date: 结束日期 (YYYYMMDD格式)

3. 计算技术指标

calculate_technical_indicators( symbol="000001", indicators=["ma", "macd", "rsi"] )

symbol: 股票代码
indicators: 指标列表，支持 ["ma", "macd", "rsi", "boll", "kdj"]

4. 获取市场情绪

get_market_sentiment(symbol="000001") # 个股情绪 get_market_sentiment() # 整体市场情绪

5. 搜索股票

search_stock_info(keyword="平安银行")

keyword: 搜索关键词（股票名称或代码）

6. 获取新闻资讯

get_stock_news(symbol="000001", limit=10) # 个股新闻 get_stock_news(limit=20) # 市场新闻

数据说明

实时行情数据字段

股票代码、股票名称
最新价、涨跌幅、涨跌额
成交量、成交额、振幅
最高价、最低价、开盘价、昨收价

技术指标说明

MA: 移动平均线 (5日、10日、20日、60日)
MACD: 指数平滑移动平均线
RSI: 相对强弱指标 (14日)

市场情绪指标

上涨/下跌股票数量和比例
主力资金净流入情况
北向资金流向数据

注意事项

数据来源: 数据来自AKShare API，请遵守相关使用条款
缓存机制: 内置5分钟缓存，避免频繁请求
错误处理: 包含完善的错误处理和日志记录
性能优化: 限制返回数据量，避免内存溢出

开发扩展

添加新的技术指标

在 calculate_technical_indicators 函数中添加新的指标计算逻辑：

# 计算布林带 if 'boll' in indicators: df['BOLL_MID'] = df['收盘'].rolling(window=20).mean() df['BOLL_STD'] = df['收盘'].rolling(window=20).std() df['BOLL_UPPER'] = df['BOLL_MID'] + 2 * df['BOLL_STD'] df['BOLL_LOWER'] = df['BOLL_MID'] - 2 * df['BOLL_STD']

自定义缓存策略

修改 StockAnalyzer 类中的缓存参数：

self.cache_timeout = 300 # 缓存时间（秒）

许可证

MIT License

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