mcp_query_table

mcp_query_table 是一个基于 playwright 的财经网页表格查询项目，支持把网页查询能力暴露为 MCP 服务。

当前统一项目目录要求如下：

/root/project/mcp_query_table

当前版本：

0.3.13

项目定位

• 直接查询财经网站表格数据，减少手工复制和网页操作

• 将查询能力封装为 Python 库，供脚本直接调用

• 将查询能力封装为 MCP 服务，供 Cline、Cherry Studio、MCP Inspector 等客户端调用

• 保留可选的 Streamlit 页面，便于把查询结果进一步交给大模型分析

Related MCP server: xcsc-tushare-mcp

当前支持

表格查询站点

• 同花顺问财

• 通达信问小达

• 东方财富条件选股

对话提供商

• 纳米搜索

• 腾讯元宝

• 百度 AI 搜索

项目结构

mcp_query_table/
├── mcp_query_table/
│   ├── __main__.py
│   ├── enums.py
│   ├── playwright_helper.py
│   ├── providers/
│   ├── server.py
│   ├── sites/
│   └── tool.py
├── docs/
│   ├── ARCHITECTURE.md
│   ├── DEVELOPMENT.md
│   ├── DEPLOYMENT.md
│   ├── API.md
│   ├── FAQ.md
│   └── OPERATIONS.md
├── examples/
├── streamlit/
├── requirements.txt
└── pyproject.toml

环境要求

• Python 3.10+

• 已安装 Chrome 或 Edge

• 首次运行前已安装 Playwright 浏览器依赖

当前机器建议 Python 环境：

/root/.venv/bin/python

快速开始

安装依赖

cd /root/project/mcp_query_table
python3 -m pip install -r requirements.txt
python3 -m playwright install chromium

作为 Python 库使用

import asyncio

from mcp_query_table import AsyncBrowser, QueryType, Site, query


async def main():
    async with AsyncBrowser(
        endpoint="http://127.0.0.1:9222",
        executable_path="/usr/bin/google-chrome",
        user_data_dir="/root/.config/google-chrome",
    ) as browser:
        page = await browser.get_page()
        df = await query(
            page,
            query_input="收益最好的200只ETF",
            query_type=QueryType.ETF,
            max_page=1,
            site=Site.THS,
        )
        print(df.to_markdown())
        await browser.release_page(page)


asyncio.run(main())

启动 MCP 服务

标准输入输出模式：

cd /root/project/mcp_query_table
python3 -m mcp_query_table \
  --format markdown \
  --endpoint http://127.0.0.1:9222 \
  --executable_path /usr/bin/google-chrome \
  --user_data_dir /root/.config/google-chrome

SSE 模式：

cd /root/project/mcp_query_table
python3 -m mcp_query_table \
  --format markdown \
  --transport sse \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8000 \
  --endpoint http://127.0.0.1:9222 \
  --executable_path /usr/bin/google-chrome \
  --user_data_dir /root/.config/google-chrome

启动后：

• SSE 地址：http://127.0.0.1:8000/sse

• Streamable HTTP 地址：http://127.0.0.1:8000/mcp

常见使用场景

• 查询“2024年涨幅最大的100只股票按市值排名”

• 查询“年初至今收益率前50的基金”

• 查询“今日涨幅前5的概念板块”

• 将查询结果转成 Markdown 或 CSV 供大模型继续分析

运行注意事项

• 浏览器窗口宽度要足够，避免站点切到移动版页面

• 如果目标站点要求登录，建议提前在指定 user_data_dir 里完成登录

• 无头模式下建议显式指定 user_data_dir

• 各站点表结构不同，同一查询在不同站点得到的结果可能不同

i问财新版抓取与 RE 记录（2026-10）

实现位于 mcp_query_table/sites/iwencai.py。页面已有两套数据链路，代码会自动分支；旧链路不要删除。

新版不要把 stream-query 当作普通 JSON；首屏表格配置、总数和首批数据在 SSE 的 data: 事件里。翻页接口的请求会携带动态登录态、令牌及加密 SQL，响应由页面处理；当前实现不重放这些敏感、易失效的参数，而是让已登录的 Playwright 页面完成请求。

当前新版流程

1. 使用已登录浏览器打开 /screener/result?w=<问句>&querytype=stock，宽度保持大于 768。

2. 等待 .pcwencai-pagination-wrap 可见，以 /gateway/aime/stream-query 判定新版链路。

3. 选择“显示100条/页”，并等待下拉框文字确实更新，避免网络响应先到而 DOM 仍是 50 条时漏掉首屏数据。

4. 点击“股票代码”表头两次。当前页面第一次为降序、第二次为升序；升序状态的图标为 i.thead-order.sort-rise，首两条应为 000001、000002。

5. 每次点击“下页”等待 /gateway/render/encrypt/getData，再读取 DOM 中单元格数最多的 table（另一张是冻结列副本）。跳过序号和勾选框两列，将其余单元格按表头组成 DataFrame。

6. 当 .next-link 带有 disabled 时停止，或达到调用者的 max_page。

2026-10-17 对“行业概念”的验收结果为 5,582 行、100 条/页共 56 页；行情和成分会变化，后续应以页面的实时总数为准。

下次接口改版时的检查顺序

1. 先用真实、已授权的登录页面捕获首屏和一次翻页的 URL、状态码、内容类型及 JSON/SSE 的顶层结构；不要记录 Cookie、hexin-v、token、完整请求体或完整响应体。

2. 若新版 SSE、分页 URL 或表格选择器改变，先确认页面是否仍能渲染出结果；优先修正浏览器驱动的流程，而不是复制临时的加密参数。

3. 验证页大小切换、代码升序、首页/末页、总行数和第一页代码。最小回归测试：

cd /root/project/mcp_query_table
PYTHONPATH=. python -m unittest tests.test_iwencai -v

登录态仅存放在本机私有浏览器配置或受限权限的本地文件，绝不提交到 Git、README、测试 fixture 或日志。

文档

• 架构文档

• 开发文档

• 部署文档

• 接口文档

• FAQ

• 运维手册

单文件版 i问财

仓库根目录下提供了 iwencai_single.py，用于在不启动 MCP 服务的情况下，直接查询新版 i问财 选股页并导出结果。

安装依赖：

pip install -r iwencai_single_requirements.txt
playwright install chromium

直接运行：

python iwencai_single.py

脚本默认会：

1. 打开 i问财 选股结果页

2. 自动切换到 100条/页

3. 按分页抓取数据

4. 导出到当前目录下的 行业概念_single.xlsx

如需复用，可直接调用：

from iwencai_single import QueryType, query_iwencai

参考

• Streamlit 说明

• 示例脚本