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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)

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📋 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 installed

A
license - permissive license
-
quality - not tested
C
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
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–Releases (12mo)
Commit activity

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