市场感知的 SIP 时机顾问 — FastMCP（工作坊）

一个约 180 行的 Python MCP 服务器，将实时 NSE 指数数据转化为 SIP 加投（step-up）/暂停建议。为 mfAPIs × SunitechAI 网络研讨会而构建。

**设计：**服务器自身不持有数据。原始 NIFTY 50 PE 和 OHLC 行数据来自 MF Engine REST API；估值百分位、价格趋势和 SIP 规则逻辑则用 Python 写在这里。这种拆分正是教学点所在。

设置

cd workshop/sip-advisor-mcp
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env      # then paste MFAPI_TOKEN

MFAPI_TOKEN 是面向合作伙伴 / 投资者 / 管理员用户的 JWT access-token。可从 zinni-app 浏览器会话（DevTools → Application → Local Storage，或 Network 标签页）或登录 API 调用中获取。它不是 MCP 静态令牌 —— REST 端点使用普通用户认证。

Related MCP server: Upstox MCP Server

运行

# stdio — for Claude Desktop
python server.py

# HTTP — for ChatGPT developer mode / remote clients  (serves :8000/mcp)
MCP_TRANSPORT=http python server.py

无需 LLM 的快速检查：

pip install fastmcp   # includes the CLI
fastmcp run server.py --transport http &
npx @modelcontextprotocol/inspector   # connect to http://localhost:8000/mcp

连接到 Claude

Claude Desktop —— 将 claude_desktop_config.example.json 合并到 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json（修正绝对路径 + 令牌），然后重启 Claude Desktop。

Claude Code

claude mcp add sip-advisor -- python /abs/path/workshop/sip-advisor-mcp/server.py
# set MFAPI_TOKEN in the shell that launches claude, or via --env

连接到 ChatGPT

以 HTTP 模式运行并暴露它（cloudflared tunnel --url http://localhost:8000 或 ngrok http 8000），然后设置 → 连接器 → 高级 → 开发者模式 → 添加 https://…/mcp URL。普通 ChatGPT 连接器需要 search/fetch 工具；此服务器只能通过开发者模式或 Responses API 使用。

演示脚本

“我每月投资 ₹10,000 的 NIFTY 50 SIP。鉴于当前市场所处的位置，我该加投、持有还是暂停？”

模型会将 get_nifty_valuation_context → get_nifty_trend → recommend_sip_action(band, trend, 10000) 串联起来，并结合 PE 百分位、趋势以及 as_of 日期解释该调用。

关于数据新鲜度的说明

生产环境中的 NSE OHLC / 估值表可能比实时市场滞后数周。工具会返回 as_of —— 在演示中务必读出该日期，并在上线前修复数据仓库中的数据摄取逻辑。