TdxQuant MCP 服务

基于本地 tqcenter.py（TdxQuant /通达信策略接口）的 MCP（Model Context Protocol） 封装。AI 客户端（如 Cursor）可通过 stdio 或 HTTP/SSE 调用工具，获取行情、财务、板块、公式等数据。

Python 包名：tdxquant-mcp（见 pyproject.toml）。

MCP 接入： docs/mcp-configuration.md
Agent 使用（调用顺序、意图对照、交易安全）： docs/agent-usage.md
TdxQuant 平台简介（官方帮助整理 + MCP 工具说明）： docs/tdxquant-intro.md
Agent Skill 包（Claude Code / OpenClaw / Hermes + SSE 配置）： docs/agent-skills.md · skills/tdxquant-mcp/

Agent Skill 包

面向 Claude Code、OpenClaw、Hermes Agent 等：可复制目录 skills/tdxquant-mcp/（含 SKILL.md / skill.md 与 references/ 下的 SSE 配置片段、精简工作流）。配合已启动的 tdx_mcp.main_http，客户端连接 http://<MCP_HOST>:<MCP_PORT>/sse。安装与宿主路径说明见 docs/agent-skills.md。

功能概览

工具按业务分为 9 类（与 tools_catalog / tool_metadata 一致）：

分类	说明
连接管理	初始化 / 关闭通达信会话
行情数据	K 线、Tick、快照、订阅
股票信息	基础资料、扩展信息、股本、跟踪指数 ETF
板块数据	板块列表、成分股、自选板块、所属板块
财务数据	报表区间、报告日期、个股/板块/市场衍生
可转债/新股	可转债信息、新股申购
交易日历	交易日列表
交易接口	账户、资产、委托、持仓、下单/撤单（默认 dry-run）
工具/缓存	公式执行、缓存刷新、自定义板块、`docs_get_tdxquant_intro`（平台简介 Markdown）

建议：先调用工具 tools_catalog（无参数），返回分类与工具列表，再按需调用具体工具。
证券代码格式：沪深等一般为 600519.SH、000001.SZ（大写市场后缀）。

仓库结构（与本项目相关）

user/
├── tqcenter.py              # TdxQuant Python 接口（依赖 TPythClient.dll 等）
├── tdxdata_test.py          # 直连 tq 的脚本示例（非 MCP）
├── skills/tdxquant-mcp/     # Agent Skill（SSE工作流 + 各宿主 MCP 片段）
├── tdx_mcp/                 # MCP 可安装包
│   ├── main_stdio.py        # stdio 入口（Cursor本地 MCP 推荐）
│   ├── main_http.py         # HTTP/SSE入口
│   ├── config.py            # 环境变量：TQ_PATH 等
│   ├── service/tdx_service.py
│   └── server/              # 各工具注册模块
├── tests/                   # pytest（含可选集成测试）
├── pyproject.toml
├── .env.example
├── docs/
│   ├── mcp-configuration.md # MCP 配置（Cursor / Claude / SSE）
│   ├── agent-usage.md       # Agent 使用说明（工作流、意图对照、交易）
│   ├── agent-skills.md      # Skill 包安装（Claude Code / OpenClaw / Hermes）
│   ├── tdxquant-intro.md    # TdxQuant 简介索引（正文见包内 resources）
│   └── mirror-tdx-quant-help/  # 运行 sync脚本后：官方帮助镜像 Markdown（可选）
└── .cursor/mcp.json         # Cursor 项目级 MCP 示例（可选）

运行前提

本机可正常运行 TdxQuant / 通达信 终端（含策略能力），并已按官方说明配置策略路径。
项目目录下 tqcenter.py 可被导入（与 TPythClient.dll 等路径一致，见 TdxQuant 文档）。
已配置 TQ_PATH（指向策略脚本路径，与 tq.initialize 要求一致）。
推荐使用 uv 管理依赖与运行命令。

安装

uv sync

HTTP/SSE 方式需要 ASGI 依赖：

uv sync --extra http

开发与测试：

uv sync --extra dev

通达信量化在线帮助镜像（爬取 help.tdx.com.cn/quant/docs/ 下页面，生成本地 Markdown，可选）：

uv sync --extra sync-docs
python scripts/sync_tdx_help_docs.py

输出目录默认为 docs/mirror-tdx-quant-help/（含 pages/、_manifest.json、README.md）。详见该目录内说明；正文版权归通达信，请以在线版为准。

环境变量

复制 .env.example 为 .env 并修改：

变量	必填	说明
`TQ_PATH`	是	通达信策略连接路径（策略脚本所在路径，与 `tqcenter` 初始化一致）
`TQ_DLL_PATH`	否	DLL 路径，多数环境可留空
`MCP_HOST`	否	HTTP/SSE 监听地址，默认 `127.0.0.1`
`MCP_PORT`	否	HTTP/SSE 监听端口，默认 `8765`

MCP 进程启动时会加载 get_settings()，缺少 TQ_PATH 会直接报错。

在 Cursor 中配置 MCP（stdio）

项目内已提供示例 .cursor/mcp.json（uv + envFile）。在 Cursor 中打开本仓库根目录后，于 设置 → MCP 中启用 tdxquant。

更完整的说明（含 Claude Desktop、env 内联、HTTP/SSE、排错）见 docs/mcp-configuration.md。

启动方式

stdio（推荐：Cursor、Claude Desktop 等）

uv run python -m tdx_mcp.main_stdio

HTTP / SSE（独立进程，供支持远程 MCP 的客户端使用）

uv run python -m tdx_mcp.main_http

监听地址与端口由 MCP_HOST / MCP_PORT 决定（见 .env）。

工具名称与调用示例

下列名称与代码中 @mcp.tool(name="...") 完全一致。不同客户端里 JSON 字段可能为 tool / name / toolName，以你所用客户端文档为准。

获取工具目录

{
  "tool": "tools_catalog",
  "arguments": {}
}

行情：最近 60 根日线

{
  "tool": "market_get_kline",
  "arguments": {
    "stock_list": ["600519.SH"],
    "period": "1d",
    "count": 60,
    "dividend_type": "none"
  }
}

股票信息：扩展信息

{
  "tool": "stock_get_more_info",
  "arguments": {
    "stock_code": "600519.SH"
  }
}

板块：成分股

{
  "tool": "sector_stocks",
  "arguments": {
    "block_code": "BK0475",
    "block_type": 0,
    "list_type": 0
  }
}

财务：按报告期

{
  "tool": "financial_get_report_by_date",
  "arguments": {
    "stock_list": ["600519.SH"],
    "year": 2024,
    "mmdd": 1231
  }
}

交易：下单预览（dry-run，默认）

实际下单需将 dry_run 设为 false，并自行承担风险；account_id 一般由 trade_get_account_id 取得。

{
  "tool": "trade_order_stock",
  "arguments": {
    "account_id": 1001,
    "stock_code": "600519.SH",
    "order_type": 0,
    "order_volume": 100,
    "price_type": 0,
    "price": 1500.0,
    "dry_run": true
  }
}

工具：执行通达信公式

主入口为 utility_formula_run；另有别名 formula_run，行为相同。

{
  "tool": "utility_formula_run",
  "arguments": {
    "formula_name": "KDJ",
    "formula_arg": "9,3,3",
    "mode": "zb"
  }
}

测试

单元测试（不连客户端）

uv run pytest tests/ -q

未设置联调环境变量时，集成用例会跳过，仅运行参数、目录等单元测试。

集成测试（需已登录通达信）

CMD：

set TDX_INTEGRATION=1
set TDX_STRICT_DATA=1
uv run pytest tests/test_tools_integration_tdxdata.py -m integration

PowerShell：

$env:TDX_INTEGRATION = "1"
$env:TDX_STRICT_DATA = "1"
uv run pytest tests/test_tools_integration_tdxdata.py -m integration

TDX_STRICT_DATA：可选，空数据时失败（默认允许空 dict 便于排查连接）。
TDX_TRADE_ACCOUNT：可选，交易类联调用账号字符串。

脚本示例（非 MCP）

tdxdata_test.py 演示直接调用 tqcenter.tq，用于对照接口行为；与 MCP 进程相互独立。

故障排除

现象	建议
启动报缺少 `TQ_PATH`	检查 `.env` 或运行环境中的变量是否传入 MCP 子进程
Cursor 无法启动 MCP	见 docs/mcp-configuration.md 排错；查看 MCP 日志，或改用虚拟环境 Python 绝对路径
HTTP 无法连接	确认 `main_http` 已运行且防火墙放行 `MCP_HOST`:`MCP_PORT`
数据为空	确认客户端已登录、盘后数据已下载；可适当关闭 `TDX_STRICT_DATA` 便于对比

许可证与上游

行为与数据格式以 TdxQuant / 通达信 与 tqcenter.py 为准；本仓库仅为 MCP 封装与文档整理。

TdxQuant MCP Server