Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@qlib-mcpbacktest a 20-day momentum strategy on the CSI300 index for 2023"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
qlib-mcp
全网首个 Microsoft Qlib 量化研究平台的 MCP Server — 让 AI Agent 直接调用 Qlib 做数据查询、因子分析和策略回测。
功能概览
工具 | 说明 |
| 初始化 Qlib 数据环境（必须首先调用） |
| 获取 A 股/美股数据集下载命令 |
| 查询 CSI300/CSI500 等指数成分股列表 |
| 查询历史价格与因子数据（支持 Qlib 表达式） |
| TopK 动量策略回测，返回年化收益/夏普/最大回撤 |
| IC 分析 + 分位数收益，快速验证因子有效性 |
| 表达式语法帮助（算子列��� / Alpha158 说明) |
安装
前置依赖
# Python 3.10+（推荐 3.12）
pip install pyqlib mcp下载 Qlib 数据（A 股日线，约 500MB）
python -m qlib.run.get_data qlib_data \
--target_dir ~/.qlib/qlib_data/cn_data \
--region cn注册到 MCP 客户端
Claude Desktop / mcporter / Cursor:
{
"mcpServers": {
"qlib": {
"command": "python",
"args": ["/path/to/qlib-mcp/server.py"],
"description": "Microsoft Qlib 量化研究平台"
}
}
}请将
python替换为你实际的 Python 路径（如/Users/你/.pyenv/versions/3.12.12/bin/python）
使用示例
1. 初始化
调用 qlib_init，data_path = "~/.qlib/qlib_data/cn_data"，region = "cn"2. 查询 CSI300 成分股
调用 qlib_list_instruments，market = "csi300"，start_date = "2024-01-01"3. 获取平安银行近 60 日收盘价
调用 qlib_get_data，symbols = "SZ000001"，fields = "$close,$volume"，start_date = "2024-10-01"4. 20 日动量因子 IC 分析
调用 qlib_factor_analysis，factor_expr = "$close / Ref($close, 20) - 1"5. TopK 策略回测（CSI300，2020-2023）
调用 qlib_backtest_topk，market = "csi300"，topk = 50，signal_field = "$close / Ref($close, 20) - 1"Qlib 表达式语法速查
# 价格动量
$close / Ref($close, 20) - 1 # 20 日动量
# 技术指标
EMA($close, 12) - EMA($close, 26) # MACD
($close - Mean($close, 20)) / Std($close, 20) # 布林带位置
# 成交量因子
$volume / Mean($volume, 20) # 相对成交量
Corr($close, $volume, 10) # 价量相关性（聪明钱）完整算子列表：调用 qlib_expression_help(topic="operators")
受支持的市场
区域 | 常用成分股池 |
A 股（cn） | all, csi300, csi500, csi100, sz50 |
美股（us） | sp500, nasdaq100 |
许可证
MIT License
相关链接
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