Which integrations are available for this server?

Uses DuckDB as a local offline database for quickly resolving A-share stock codes and index codes by name or symbol.

How do I use NanoSearchMCP?

1. Click on "Install Server". 2. Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state. 3. In the chat, type @ followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@NanoSearchMCP list recent announcements for 600519" 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.

NanoSearchMCP

by shadowinlife

Overview Schema Related Servers Score Discussions

Python

Hybrid

NanoSearchMCP

NanoSearchMCP 是一个通用网页搜索与结构化文本检索 MCP 服务。

核心能力包括：通用网页搜索（百炼 WebSearch）、任意页面正文抓取（Playwright）、以及中国 A 股数据源接入（新浪财经定期报告、临时公告、行业研报、监管处罚、投资者关系活动记录）。

在当前仓库中的定位

子模块目录：nano-search-mcp/
主要用途：为仓库内其他技能模块提供通用搜索与结构化数据抓取能力
注意：这是 MCP 服务包，不是单个 SKILL.md 技能目录
上游/下游关系：
- 上游数据底座：tushare-duckdb-sync（提供结构化指标，不直接依赖本模块）
- 下游消费者：2min-company-analysis 等需要外部数据接入的技能模块

在当前 mono-repo 中推荐安装方式：

conda activate legonanobot
cd nano-search-mcp
pip install -e ".[dev]"
playwright install chromium

项目现在只保留 MCP 交付面，假设所有工具调用都可以在一次 HTTP 请求超时内完成；不再提供异步任务提交、轮询、归档和任务持久化恢复这套额外 API。

Related MCP server: AgentSkills MCP

工具一览

服务按能力域提供 12 个 MCP 工具（详细参数 / 返回结构见各工具 docstring）：

能力域	工具	说明
通用检索	`search`	百炼 WebSearch 网页搜索，返回 `[{title, url, snippet}]`
通用检索	`fetch_page`	抓取任意 URL 正文（Markdown），带 SSRF 防护 + Playwright 渲染
通用检索	`search_with_template`	基于预置主题模板或自由查询的 WebSearch 检索，支持 context 变量填充
标的解析	`resolve_instrument`	解析股票/指数/ETF/港股/美股代码或名称，返回标准化代码信息
定期报告	`get_company_report`	指定年份年报 / 半年报 / 一季报 / 三季报全文（新浪财经）
临时公告	`list_announcements`	A 股临时公告列表，支持按 `ann_type` 过滤
临时公告	`get_announcement_text`	单条公告正文
行业研报	`list_industry_reports`	券商行业研报列表，支持 `ts_code` 自动路由至申万二级行业
行业研报	`get_report_text`	单条研报正文
监管处罚	`list_regulatory_penalties`	公司违规处理 / 监管处罚记录
投资者关系	`list_ir_meetings`	机构调研 / 业绩说明会等 IR 活动列表
投资者关系	`get_ir_meeting_text`	单条 IR 纪要正文 + 参会机构名单

金融标的解析

resolve_instrument 工具支持多种输入格式，自动识别并返回标准化代码信息：

A 股代码: "300750", "300750.SZ", "sz300750"
A 股名称: "宁德时代"
拼音缩写: "NDSD"
历史名称: "藏格控股" → 解析为当前代码
指数: "000001.SH", "沪深300", "上证指数"
ETF: "510300.SH"
港股: "00700.HK"
美股: "AAPL", "TSLA"

A 股和指数通过本地 DuckDB 离线解析（快速、无需网络）；港股/美股通过格式识别返回标准化代码。

所有 A 股工具（list_announcements, get_company_report 等）均支持 code 参数，可直接传入名称或任意格式代码，自动解析为标准 ts_code。

错误契约：除 search / get_company_report 会在参数非法或网络彻底失败时抛异常外，其余工具在失败时统一返回 {source: "unavailable", error, fetch_time} 字典。

安全基线：

所有域名构造均采用白名单校验（新浪财经），防止 URL 注入
fetch_page 拒绝 file://、loopback、RFC1918 私网、云元数据端点等 SSRF 向量
HTTP 层均有指数退避重试 + 请求限频

环境要求

Python 3.10+
conda 环境：legonanobot
Playwright Chromium 浏览器

安装

conda activate legonanobot
pip install -e ".[dev]"
playwright install chromium

如果只需要作为普通依赖安装，也可以使用：

conda activate legonanobot
pip install .
playwright install chromium

安装完成后，既可以把它当作命令行 MCP 服务启动，也可以在 Python 代码中直接导入包内对象。

启动方式

启动 MCP Server

conda activate legonanobot
nano-search-mcp

默认通过 streamable HTTP 方式监听 http://127.0.0.1:8000/mcp。

如果需要本地直连或被支持 stdio 的 MCP Client 直接拉起，可以切换到 stdio transport：

conda activate legonanobot
nano-search-mcp --transport stdio

等价写法：

conda activate legonanobot
python -m nano_search_mcp --transport stdio

如果你的 MCP Client、网关或反向代理有请求超时限制，需要把超时时间设到足够覆盖最慢的一次 fetch_page 或 get_company_report 调用。

配置

服务支持四层配置源，优先级从高到低：

优先级	来源	说明
1	CLI 参数	`--transport`, `--host`, `--port`, `--config`
2	YAML 配置文件	通过 `--config` 指定或按默认路径自动发现
3	环境变量	`NANO_SEARCH_MCP_{SECTION}_{FIELD}`（大写下划线）
4	内置默认值	代码中的 dataclass 默认值，零配置即可启动

配置文件

生成示例配置文件：

nano-search-mcp --generate-config > config.yaml

配置文件自动查找顺序（未指定 --config 时）：

./config.yaml
./nano-search-mcp.yaml
~/.config/nano-search-mcp/config.yaml

完整配置结构见 config.example.yaml。主要配置段：

api:
  dashscope_api_key: "sk-xxx"       # 百炼 API 密钥（推荐用环境变量）
  bailian_websearch_endpoint: "..."  # 百炼 WebSearch MCP 端点
  bailian_mcp_timeout: 30.0          # HTTP 请求超时（秒）

server:
  transport: "streamable-http"       # streamable-http 或 stdio
  host: "0.0.0.0"
  port: 8000

http:
  max_retries: 3                     # 网络请求最大重试次数
  backoff_base: 2.0                  # 指数退避基数（秒）
  request_interval: 1.0              # 相邻请求最小间隔（秒）

cache:
  cache_dir: "~/.cache/nano_search_mcp"  # 缓存根目录（支持 ~）
  list_cache_ttl: 3600                   # 列表页缓存 TTL（秒）
  detail_cache_ttl: 604800               # 详情页缓存 TTL（秒）

fetch:
  playwright_wait_ms: 2000           # 渲染后额外等待（毫秒）
  max_content_length: 500000         # 正文最大字符数

announcements:
  max_pages: 10                      # 公告列表最多翻页数

industry_reports:
  max_pages: 5

ir_meetings:
  max_pages: 20

环境变量

两种命名格式均受支持：

新格式（推荐）：NANO_SEARCH_MCP_{SECTION}_{FIELD}

export NANO_SEARCH_MCP_API_DASHSCOPE_API_KEY="sk-xxx"
export NANO_SEARCH_MCP_HTTP_MAX_RETRIES=5
export NANO_SEARCH_MCP_CACHE_CACHE_DIR="/tmp/mcp_cache"

旧格式（向后兼容）：

export DASHSCOPE_API_KEY="sk-xxx"
export BAILIAN_WEBSEARCH_ENDPOINT="https://..."
export BAILIAN_MCP_TIMEOUT=60

CLI 参数

nano-search-mcp --help

# 指定配置文件
nano-search-mcp --config /path/to/config.yaml

# 覆盖服务参数
nano-search-mcp --transport stdio
nano-search-mcp --host 127.0.0.1 --port 9000

作为 Python 包导入

项目本身是标准 Python 包，可以直接安装并导入：

import nano_search_mcp
from nano_search_mcp.server import mcp
from nano_search_mcp.api import app

print(nano_search_mcp.__version__)

当前更适合将其作为“可安装的 MCP 服务包”复用：

nano_search_mcp.server:mcp：标准 MCP 服务对象
nano_search_mcp.api:app：streamable HTTP ASGI app
nano_search_mcp.__main__:main：命令行入口

如果你的目标是把它当作稳定 SDK 直接调用内部抓取函数，建议优先通过 MCP 工具接口或 mcp / app 进行集成；tools/ 下模块目前主要按服务注册组织，而不是按独立 SDK API 设计。

MCP 调用示例

获取指定年份定期报告

调用 get_company_report 时，调用方必须显式提供 year；report_type 默认为 annual（年报），semi 表示半年报/中报，q1 表示一季报，q3 表示三季报，也支持这些中文别名。不支持“最近一期”“最新报告”这类含糊输入。

示例参数：

get_company_report(
  stockid="300750",
  year=2023,
)

get_company_report(
  stockid="300750",
  year=2023,
  report_type="q1",
)

返回内容为 300750 在 2023 年的中文完整版年报、半年报、一季报或三季报正文；如果该年份不存在对应报告，工具会明确报错。

典型调用流程

对定期报告场景，上层 Agent 一般会按下面的 MCP 调用顺序工作：

在调用侧先明确目标年份，例如 2023、2024、2025。
如果还没有报告列表页 URL，先调用 search 搜索，例如：新浪财经宁德时代年报 site:sina.com.cn。
用 fetch_page 抓取报告列表页正文，提取每个条目的详情页或 PDF 链接。
如果目标是“直接获取某家公司某一年的定期报告正文”，优先调用 get_company_report(stockid=..., year=..., report_type=...)。
针对后续详情页或 PDF 链接继续调用 fetch_page，或进入 PDF 下载与解析流程。
将解析结果与本地链接仓库、缓存仓库关联保存。

测试

当前覆盖 MCP 工具层和关键抓取路径的单测，覆盖范围：

MCP 服务启动与工具注册（契约断言）
各工具的参数校验、URL 构造、解析、缓存、错误路径
fetch_page 的 SSRF 防护专项测试
新浪定期报告 / 公告 / 行业研报 / IR 纪要 / 监管处罚等数据源接入

运行测试：

conda activate legonanobot
pytest

测试文件位于 tests/ 目录。

目录结构

config.example.yaml          示例配置文件（可复制为 config.yaml 直接使用）
src/nano_search_mcp/
  config.py       集中式配置管理（四层优先级合并）
  api.py          标准 MCP HTTP app 兼容入口
  server.py       MCP Server 入口（注册 12 个工具 + CLI 解析）
  tools/
    search.py                百炼 WebSearch 搜索
    fetch.py                 页面抓取（含 SSRF 防护）
    deferred_search.py       模板化检索
    instrument_resolver.py   金融标的解析器（多市场代码/名称标准化）
    sina_reports.py          定期报告
    announcements.py         临时公告
    industry_reports.py      行业研报
    ir_meetings.py           投资者关系活动
    regulatory_penalties.py  监管处罚
tests/
  test_server.py           MCP 服务入口与工具注册契约
  test_fetch.py            SSRF 防护专项
  test_*.py                各数据源单测

This server cannot be installed

license - not found

quality - not tested

maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers

–Response time

–Release cycle

–Releases (12mo)

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