股票分析MCP工具
基于fastmcp和AKShare API构建的股票分析MCP服务器，支持CherryStudio的SSE标准协议。
功能特性
🚀 核心功能
- 实时行情: 获取股票实时价格、涨跌幅、成交量等数据
- 历史数据: 支持日线、周线、月线历史数据查询
- 技术指标: 计算MA、MACD、RSI等常用技术指标
- 市场情绪: 分析市场整体情绪和资金流向
- 股票搜索: 根据股票名称或代码搜索股票信息
- 新闻资讯: 获取股票相关新闻和市场资讯
🔧 技术特性
- 基于fastmcp框架，支持MCP协议
- 集成AKShare API，数据来源可靠
- 内置缓存机制，提高响应速度
- 支持CherryStudio的SSE标准协议
- 异步处理，高性能并发
安装配置
1. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
2. 启动服务器
python stock_mcp_server.py
3. 配置CherryStudio
在CherryStudio中添加MCP服务器配置：
{
"name": "股票分析工具",
"command": "python",
"args": ["stock_mcp_server.py"],
"cwd": "/path/to/your/project"
}
工具使用说明
1. 获取实时行情
get_stock_realtime_data(symbol="000001")
symbol: 股票代码，如 "000001"（平安银行）
2. 获取历史数据
get_stock_history_data(
symbol="000001",
period="daily",
start_date="20240101",
end_date="20241231"
)
symbol: 股票代码period: 数据周期 ("daily", "weekly", "monthly")start_date: 开始日期 (YYYYMMDD格式)end_date: 结束日期 (YYYYMMDD格式)
3. 计算技术指标
calculate_technical_indicators(
symbol="000001",
indicators=["ma", "macd", "rsi"]
)
symbol: 股票代码indicators: 指标列表，支持 ["ma", "macd", "rsi", "boll", "kdj"]
4. 获取市场情绪
get_market_sentiment(symbol="000001") # 个股情绪
get_market_sentiment() # 整体市场情绪
5. 搜索股票
search_stock_info(keyword="平安银行")
keyword: 搜索关键词（股票名称或代码）
6. 获取新闻资讯
get_stock_news(symbol="000001", limit=10) # 个股新闻
get_stock_news(limit=20) # 市场新闻
数据说明
实时行情数据字段
- 股票代码、股票名称
- 最新价、涨跌幅、涨跌额
- 成交量、成交额、振幅
- 最高价、最低价、开盘价、昨收价
技术指标说明
- MA: 移动平均线 (5日、10日、20日、60日)
- MACD: 指数平滑移动平均线
- RSI: 相对强弱指标 (14日)
市场情绪指标
- 上涨/下跌股票数量和比例
- 主力资金净流入情况
- 北向资金流向数据
注意事项
- 数据来源: 数据来自AKShare API，请遵守相关使用条款
- 缓存机制: 内置5分钟缓存，避免频繁请求
- 错误处理: 包含完善的错误处理和日志记录
- 性能优化: 限制返回数据量，避免内存溢出
开发扩展
添加新的技术指标
在 calculate_technical_indicators 函数中添加新的指标计算逻辑：
# 计算布林带
if 'boll' in indicators:
df['BOLL_MID'] = df['收盘'].rolling(window=20).mean()
df['BOLL_STD'] = df['收盘'].rolling(window=20).std()
df['BOLL_UPPER'] = df['BOLL_MID'] + 2 * df['BOLL_STD']
df['BOLL_LOWER'] = df['BOLL_MID'] - 2 * df['BOLL_STD']
自定义缓存策略
修改 StockAnalyzer 类中的缓存参数：
self.cache_timeout = 300 # 缓存时间（秒）
许可证
MIT License
贡献
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