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maverick-lms-mcp

by Nowng
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maverick-lms-mcp

MaverickMCP (Python FastMCP 股市分析伺服器) 的 LM Studio Plugin 整合版本。

提供 37+ 個股市分析工具，包含市場數據、技術分析、篩選、投資組合追蹤、回測與深度研究。

✨ 功能

  • 📈 市場數據 — 即時報價、歷史價格、基本面數據 (yfinance)

  • 📊 技術分析 — RSI, MACD, 支撐/阻力位, 完整技術分析

  • 🔍 股票篩選 — 多頭、空頭、供需突破篩選器

  • 💼 投資組合 — 部位追蹤、P&L、風險儀表板、觀察清單、交易日誌

  • 🧪 回測 (可選) — VectorBT 策略回測、最佳化、蒙地卡羅模擬

  • 🔬 研究 (可選) — LangGraph 深度研究 (需 BYOK LLM)

Related MCP server: OpenFinClaw CLI

📋 系統需求

  • LM Studio — 最新版本 (支援 MCP plugins)

  • Node.js — v22+ (LM Studio 內建)

  • Python 3.12+ — 用於 MaverickMCP 後端

  • Git — 用於 clone MaverickMCP 原始碼

🚀 安裝

Verify Python version

MaverickMCP 需要 Python version >=3.12 and <3.14，3.13 是最佳的版本 Ubuntu 26.04 系統預安裝是 3.14，因此需要透過底下命令列安裝 3.13：

sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa -y
sudo apt update
sudo apt install python3.13 python3.13-venv python3.13-dev

# 檢查安裝是否成功
python3.13 --version

從 LM Studio Hub 安裝

lms pull hoonowng/maverick-lms-mcp


或者在 LM Studio App 內搜尋 "maverick-lms-mcp" 並點擊安裝。
手動安裝 (開發者)

1. Clone 此專案

git clone https://github.com/Nowng/maverick-lms-mcp.git
cd maverick-lms-mcp

2. 安裝 Node.js 依賴 (會自動執行 setup.js)

npm install

3. 編譯 TypeScript

npm run build

4. 在 LM Studio 開發模式中測試

lms dev

📖 使用說明

在 LM Studio 中啟用

    開啟 LM Studio
    前往 Settings → Plugins
    找到 maverick-lms-mcp 並啟用開關
    Plugin 啟動時會自動啟動 Python MCP server (首次可能需等待幾秒)

在對話中使用

  • 啟用後，所有 37+ 個工具都會出現在 LM Studio Plugin Settings UI 中。

  • 在對話中直接以自然語言使用：

"顯示 NVDA 的 RSI 和 MACD 分析"
"顯示 AAPL 的完整技術分析"
"執行多頭篩選"
"買入 10 股 AAPL，成本價 $150.50"
"顯示我的投資組合"
"對 SPY 回測 momentum 策略，過去 6 個月"

配置環境變數 (可選)

如需啟用 研究功能 或自訂設定：

編輯 maverick-mcp/.env (由 setup.js 自動建立)
設定以下變數：
# 研究功能 (需要 EXA_API_KEY + LLM)
EXA_API_KEY=your-exa-api-key
LLM_PROVIDER=openai
LLM_API_KEY=your-api-key
LLM_MODEL=gpt-4

# 可選：Redis 快取
REDIS_HOST=localhost

🛠️ 維護

升級 MaverickMCP 原始碼 由於原始 MaverickMCP 程式碼保持不變，只需替換整個 maverick-mcp/ 目錄：

cd maverick-lms-mcp

# 移除舊版本
rm -rf maverick-mcp

# 重新 clone 最新版本
git clone --depth 1 https://github.com/wshobson/maverick-mcp.git maverick-mcp

# 重建 venv 並安裝依賴
node scripts/setup.js

# 重新編譯 (如果有 TypeScript 更新)
npm run build

🏗️ 架構

LM Studio Chat
    ↓ (工具呼叫)
LM Studio Plugin (TypeScript, @lmstudio/sdk)
    ↓ (toolsProvider 動態查詢 + 註冊所有工具)
MCP Client (@modelcontextprotocol/sdk)
    ↓ (stdio JSON-RPC)
MaverickMCP Python Server (FastMCP)
    ↓
yfinance / VectorBT / LangGraph / PostgreSQL / SQLite

📝 可用工具清單

市場數據 (7)

Tool

說明

market_data_get_price_history

單一股票 OHLCV 歷史價格

market_data_get_price_history_batch

多股票批次歷史價格

market_data_get_quote

單一即時報價

market_data_get_stock_fundamentals

估值、財務、交易統計

market_data_get_market_overview

指數、類股表現、波動率

market_data_get_chart_links

靜態外部圖表連結

market_data_clear_market_cache

清除報價快取

技術分析 (4)

Tool

說明

technical_get_rsi_analysis

RSI 讀值與訊號

technical_get_macd_analysis

MACD 讀值與交叉狀態

technical_get_support_resistance

支撐/阻力位

technical_get_full_technical_analysis

完整技術分析

篩選 (6)

Tool

說明

screening_get_bullish

多頭動能篩選

screening_get_bearish

空頭篩選

screening_get_supply_demand

供需突破篩選

screening_get_all

全部篩選快照

screening_get_by_criteria

自訂條件篩選

screening_run_screens

重新計算篩選

投資組合 (20)

Tool

說明

portfolio_add_position

新增/平均部位

portfolio_get_my_portfolio

完整投資組合快照

portfolio_remove_position

移除部位

portfolio_clear_portfolio

清空投資組合

portfolio_risk_adjusted_analysis

ATR 部位大小/停損/目標

portfolio_compare_tickers

個股比較

portfolio_correlation_analysis

相關性矩陣

portfolio_get_risk_dashboard

風險儀表板

portfolio_check_position_risk

交易前風險檢查

portfolio_get_regime_adjusted_sizing

市場狀態調整部位

portfolio_get_risk_alerts

風險警示

portfolio_watchlist_create

建立觀察清單

portfolio_watchlist_add

新增觀察清單標的

portfolio_watchlist_remove

移除觀察清單標的

portfolio_watchlist_brief

觀察清單情報簡報

portfolio_journal_add_trade

新增交易日誌

portfolio_journal_close_trade

關閉交易

portfolio_journal_list_trades

列出交易

portfolio_journal_review

單一交易詳情

portfolio_get_strategy_performance

策略績效分析

回測 (12, 可選)

Tool

說明

backtesting_run_backtest

單策略回測

backtesting_optimize_strategy

網格搜尋參數最佳化

backtesting_walk_forward_analysis

滾動最佳化/測試

backtesting_monte_carlo_simulation

蒙地卡羅模擬

backtesting_compare_strategies

多策略比較

backtesting_list_strategies

列出策略範本

backtesting_backtest_portfolio

多標的回測

backtesting_parse_strategy

自然語言轉策略

backtesting_run_ml_strategy_backtest

ML 策略回測

backtesting_train_ml_predictor

訓練 ML 預測器

backtesting_analyze_market_regimes

市場狀態偵測

backtesting_create_strategy_ensemble

策略集成回測

研究 (3, 可選)

Tool

說明

research_run_comprehensive

綜合深度研究

research_analyze_company

公司研究

research_analyze_sentiment

市場情緒分析

⚠️ 免責聲明

本軟體僅供教育與資訊用途，絕非財務建議。投資具有風險，過去表現不代表未來結果。使用前請諮詢合格財務顧問。

📄 授權

MIT License — 詳見 MaverickMCP 專案的 LICENSE 檔案。

🙏 致謝

基於 wshobson/maverick-mcp (https://github.com/wshobson/maverick-mcp) 開發。

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivitySlowing
ResponsivenessNo issues

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