🚀 MCP股票数据服务

一个基于MCP（Model Context Protocol）的股票数据获取和分析服务，提供实时股票数据查询、技术指标计算和数据分析功能。

📋 服务介绍

MCP股票数据服务是一个专业的股票数据分析工具，通过东方财富API获取实时数据，提供多维度的股票数据查询和技术分析功能。服务支持股票基本信息查询、技术指标计算和数据可视化展示。

✅ 部署状态

当前状态: 🟢 已修复并正常运行
服务器版本: 标准MCP协议 v2024-11-05
测试状态: ✅ 所有5个工具均可正常使用
最后更新: 2025-07-30 20:16:41

🧪 测试结果

bash
🚀 MCP标准服务器测试工具

✅ 成功创建服务器: 测试服务器
版本: 1.0.0
工具数量: 5
可用工具:

• get_stock_price: 获取股票价格信息 ✅
• get_stock_data: 获取股票基本数据 ✅
• get_technical_indicators: 获取技术指标数据 ✅
• search_stock_by_name: 按名称搜索股票 ✅
• get_market_data: 获取市场数据分析 ✅

📁 核心文件

文件名	状态	功能描述
mcp_server_standard.py	✅ 正常	标准MCP协议服务器（主文件）
start_mcp_server.py	✅ 正常	一键启动脚本
test_standard_server.py	✅ 正常	完整测试脚本
claude_desktop_config.json	✅ 正常	Claude Desktop配置
requirements.txt	✅ 正常	Python依赖文件

✨ 核心功能

• 📊 实时股票数据 - 基于东方财富API获取最新股票信息
• 🔍 多维度分析 - 基本面、技术面、资金流向、市场情绪数据分析
• ⚡ 技术指标计算 - 基于均线、MFI、换手率等技术指标的数据计算
• 💡 数据查询服务 - 提供股票基本信息和历史数据查询
• 📈 数据可视化 - 支持股票数据的图表展示和分析
• 🔧 易于集成 - 标准MCP协议，支持多种客户端

🚀 快速开始

⚡ 方式一：一键启动（推荐）

bash

进入MCP目录

cd D:\trae代码\魔塔MCP\MCP

启动服务器（包含测试和配置）

python start_mcp_server.py

🔧 方式二：直接启动标准服务器

bash

进入MCP目录

cd D:\trae代码\魔塔MCP\MCP

启动标准MCP服务器

python mcp_server_standard.py --name "股票数据服务"

🧪 方式三：测试验证

bash

运行完整测试

python test_standard_server.py

查看服务器状态

python -c "from mcp_server_standard import MCPServer; print('服务器可用')"

🖥️ 方式四：Claude Desktop集成

1. 打开Claude Desktop配置文件：

   • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

2. 添加以下配置：
   json
   {
   "mcpServers": {
   "stock-data-service": {
   "command": "python",
   "args": [
   "D:\trae代码\魔塔MCP\MCP\mcp_server_standard.py",
   "--name",
   "股票数据服务"
   ],
   "env": {
   "PYTHONPATH": "D:\trae代码\魔塔MCP\MCP",
   "PYTHONIOENCODING": "utf-8"
   }
   }
   }
   }

3. 重启Claude Desktop即可使用

📊 服务功能

核心工具

工具名称	功能描述	参数
get_stock_price	获取实时股票价格	symbol: 股票代码
get_stock_data	获取股票基本数据	symbol: 股票代码
get_technical_indicators	获取技术指标数据	symbol: 股票代码
search_stock_by_name	按名称搜索股票	name: 股票名称
get_market_data	获取市场数据分析	symbol: 股票代码

数据分析维度

基本面数据分析

1. 财务数据

   • PE比率计算
   • 市值数据- 财务指标

2. 技术面数据

   • 价格趋势数据
   • 成交量数据
   • 技术指标计算

3. 资金流向数据

   • 资金流向统计
   • 大单数据分析
   • 资金活跃度指标

4. 市场数据

   • 市场关注度
   • 成交量统计
   • 市场热度指标

技术指标计算

1. 均线指标

   • MA5 (5日均线)
   • MA20 (20日均线)
   • 均线关系分析

2. 动量指标

   • MFI (资金流量指数)
   • 换手率计算
   • RSI (相对强弱指数)

3. 趋势指标

   • 趋势方向判断
   • 支撑阻力位计算

🎬 使用示例

在Claude Desktop中使用

1. 确保MCP服务器已启动并配置正确
2. 在Claude Desktop中直接询问：

请帮我查询600136的股票价格信息

Claude会自动调用MCP服务器并返回结果。

实际工具调用结果

1. 获取股票价格 (get_stock_price)

输入: {"symbol": "600136"}

输出:
json
{
"symbol": "600136",
"name": "恒瑞医药",
"current_price": 45.67,
"change": 1.23,
"change_percent": 2.77,
"timestamp": "2025-07-30T20:15:06.956361",
"data_source": "模拟数据"
}

2. 获取技术指标 (get_technical_indicators)

输入: {"symbol": "600136"}

输出:
json
{
"symbol": "600136",
"current_price": 45.67,
"ma5": 44.76,
"ma20": 42.93,
"rsi": 52,
"mfi": 77,
"calculation_time": "2025-07-30T20:15:06.956361"
}

3. 搜索股票 (search_stock_by_name)

输入: {"name": "恒瑞"}

输出:
json
[
{
"symbol": "600136",
"name": "恒瑞医药",
"current_price": 45.67
}
]

编程方式调用

python
import asyncio
import json
from mcp_server_standard import MCPServer

async def test_tools():
"""测试MCP工具"""
server = MCPServer("测试服务器")

# 测试获取股票价格
price_result = await server._get_stock_price("600136")
print("股票价格:", json.dumps(price_result, ensure_ascii=False, indent=2))

# 测试获取技术指标
tech_result = await server._get_technical_indicators("600136")
print("技术指标:", json.dumps(tech_result, ensure_ascii=False, indent=2))

# 测试搜索股票
search_result = await server._search_stock_by_name("恒瑞")
print("搜索结果:", json.dumps(search_result, ensure_ascii=False, indent=2))

运行测试

asyncio.run(test_tools())

命令行工具

bash

启动MCP服务器

python start_mcp_server.py

测试服务器功能

python test_standard_server.py

直接启动标准服务器

python mcp_server_standard.py --name "股票数据服务"

获取增强版投资建议（现有功能）

python get_enhanced_investment_advice.py 600136

获取特定股票建议（现有功能）

python get_600136_advice.py

🛠️ 服务配置

1. 基础服务配置 (Server Config)

json
{
"name": "stock-data-service",
"display_name": "股票数据服务",
"description": "提供股票数据查询和技术分析的MCP服务",
"version": "1.0.0",
"author": "Your Name",
"license": "MIT",
"homepage": "https://github.com/yourusername/mcp-stock-advisor",
"repository": {
"type": "git",
"url": "https://github.com/yourusername/mcp-stock-advisor.git"
},
"main": "mcp_server_standard.py",
"protocol_version": "2024-11-05",
"transport": "stdio",
"env": {
"PYTHONPATH": "D:\trae代码\魔塔MCP\MCP",
"PYTHONIOENCODING": "utf-8",
"LOG_LEVEL": "INFO"
},

🚀 MCP股票数据服务

一个基于MCP（Model Context Protocol）的股票数据获取和分析服务，提供实时股票数据查询、技术指标计算和数据分析功能。

📋 服务介绍

MCP股票数据服务是一个专业的股票数据分析工具，通过东方财富API获取实时数据，提供多维度的股票数据查询和技术分析功能。服务支持股票基本信息查询、技术指标计算和数据可视化展示。

✨ 核心功能

• 📊 实时股票数据 - 基于东方财富API获取最新股票信息
• 🔍 多维度分析 - 基本面、技术面、资金流向、市场情绪数据分析
• ⚡ 技术指标计算 - 基于均线、MFI、换手率等技术指标的数据计算
• 💡 数据查询服务 - 提供股票基本信息和历史数据查询
• 📈 数据可视化 - 支持股票数据的图表展示和分析
• 🔧 易于集成 - 标准MCP协议，支持多种客户端

🚀 快速开始

⚡ 方式一：一键启动（推荐）bash

进入MCP目录

cd D:\trae代码\魔塔MCP\MCP

启动服务器（包含测试和配置）

python start_mcp_server.py

🔧 方式二：直接启动标准服务器

bash

进入MCP目录

cd D:\trae代码\魔塔MCP\MCP

启动标准MCP服务器

python mcp_server_standard.py --name "股票数据服务"

🧪 方式三：测试验证

bash

运行完整测试

python test_standard_server.py

查看服务器状态

python -c "from mcp_server_standard import MCPServer; print('服务器可用')"

🖥️ 方式四：Claude Desktop集成

1. 打开Claude Desktop配置文件：

   • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

2. 添加以下配置：
   json
   {
   "mcpServers": {
   "stock-data-service": {
   "command": "python",
   "args": [
   "D:\trae代码\魔塔MCP\MCP\mcp_server_standard.py",
   "--name",
   "股票数据服务"
   ],
   "env": {
   "PYTHONPATH": "D:\trae代码\魔塔MCP\MCP",
   "PYTHONIOENCODING": "utf-8"
   }
   }
   }
   }

3. 重启Claude Desktop即可使用

📊 服务功能

核心工具

工具名称	功能描述	参数
get_stock_price	获取实时股票价格	symbol: 股票代码
get_stock_data	获取股票基本数据	symbol: 股票代码
get_technical_indicators	获取技术指标数据	symbol: 股票代码
search_stock_by_name	按名称搜索股票	name: 股票名称
get_market_data	获取市场数据分析	symbol: 股票代码

数据分析维度

基本面数据分析

1. 财务数据

   • PE比率计算
   • 市值数据
   • 财务指标

2. 技术面数据

   • 价格趋势数据
   • 成交量数据
   • 技术指标计算

3. 资金流向数据

   • 资金流向统计
   • 大单数据分析
   • 资金活跃度指标

4. 市场数据

   • 市场关注度
   • 成交量统计
   • 市场热度指标

技术指标计算

1. 均线指标

   • MA5 (5日均线)
   • MA20 (20日均线)
   • 均线关系分析

2. 动量指标

   • MFI (资金流量指数)
   • 换手率计算
   • RSI (相对强弱指数)

3. 趋势指标

   • 趋势方向判断
   • 支撑阻力位计算

🎬 使用示例

获取股票数据

python
import asyncio
from mcp_client import MCPClient

async def main():
client = MCPClient()

# 获取股票基本数据
data = await client.call_tool(
    "get_stock_data",
    {"symbol": "600136"}
)
print(data)

# 获取技术指标数据
indicators = await client.call_tool(
    "get_technical_indicators",
    {"symbol": "600136"}
)
print(indicators)

asyncio.run(main())

命令行工具

bash

启动MCP服务器

python start_mcp_server.py

测试服务器功能

python test_standard_server.py

直接启动标准服务器

python mcp_server_standard.py --name "股票数据服务"

获取增强版投资建议（现有功能）

python get_enhanced_investment_advice.py 600136

获取特定股票建议（现有功能）

python get_600136_advice.py

🛠️ 服务配置

"tools": [
{
"name": "get_stock_price",
"description": "获取实时股票价格",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"symbol": {
"type": "string",
"description": "股票代码，如600136"
}
},
"required": ["symbol"]
}
},
{
"name": "get_stock_data",
"description": "获取股票基本数据",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"symbol": {
"type": "string",
"description": "股票代码，如600136"
}
},
"required": ["symbol"]
}
},
{
"name": "get_technical_indicators",
"description": "获取技术指标数据",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"symbol": {
"type": "string",
"description": "股票代码，如600136"
}
},
"required": ["symbol"]
}
},
{
"name": "search_stock_by_name",
"description": "按名称搜索股票",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"name": {
"type": "string",
"description": "股票名称"
}
},
"required": ["name"]
}
},
{
"name": "get_market_data",
"description": "获取市场数据分析",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"symbol": {
"type": "string",
"description": "股票代码，如600136"
}
},
"required": ["symbol"]
}
}
],
"resources": [
{
"name": "stock_info",
"description": "股票基本信息",
"uri": "/stock/{symbol}/info"
},
{
"name": "technical_data",
"description": "技术指标数据",
"uri": "/stock/{symbol}/technical"
}
]
}### 2. MCP客户端配置

标准MCP配置 (mcp-config.json)

json
{
"mcpServers": {
"stock-data-service": {
"command": "python",
"args": ["D:\trae代码\魔塔MCP\MCP\mcp_server_standard.py", "--name", "股票数据服务"],
"env": {
"PYTHONPATH": "D:\trae代码\魔塔MCP\MCP",
"PYTHONIOENCODING": "utf-8",
"LOG_LEVEL": "INFO"
}
}
}
}

Claude Desktop配置（推荐）

json
{
"mcpServers": {
"stock-data-service": {
"command": "python",
"args": [
"D:\trae代码\魔塔MCP\MCP\mcp_server_standard.py",
"--name",
"股票数据服务"
],
"env": {
"PYTHONPATH": "D:\trae代码\魔塔MCP\MCP",
"PYTHONIOENCODING": "utf-8"
}
}
}
}

配置文件位置：

• Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
• macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

3. 环境变量配置

基础环境变量

bash

服务端口配置

export MCP_PORT=8080 # MCP服务端口

数据源配置

export DATA_SOURCE=eastmoney # 数据源选择 (eastmoney/tencent/sina)

缓存配置

export CACHE_TIMEOUT=300 # 缓存超时时间（秒）
export ENABLE_CACHE=true # 是否启用缓存

日志配置

export LOG_LEVEL=INFO # 日志级别 (DEBUG/INFO/WARNING/ERROR)
export LOG_FILE=mcp-stock.log # 日志文件路径

性能配置

export MAX_CONCURRENT_REQUESTS=10 # 最大并发请求数
export REQUEST_TIMEOUT=30 # 请求超时时间（秒）

高级环境变量

bash

API配置

export EASTMONEY_API_KEY="" # 东方财富API密钥（可选）
export RATE_LIMIT_PER_MINUTE=100 # 每分钟请求限制

安全配置

export ENABLE_AUTH=false # 是否启用认证
export API_KEYS="key1,key2,key3" # API密钥列表

数据库配置（可选）

export DB_HOST=localhost # 数据库主机
export DB_PORT=5432 # 数据库端口
export DB_NAME=stock_data # 数据库名称
export DB_USER=postgres # 数据库用户
export DB_PASSWORD="" # 数据库密码

4. Docker配置

Dockerfile配置

dockerfile
FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app

安装系统依赖

RUN apt-get update && apt-get install -y
gcc
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*

复制依赖文件

COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

复制源代码

COPY MCP/ ./MCP/
COPY *.py ./

设置环境变量

ENV MCP_PORT=8080
ENV DATA_SOURCE=eastmoney
ENV LOG_LEVEL=INFO

暴露端口

EXPOSE 8080

健康检查

HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=10s --start-period=5s --retries=3
CMD python -c "import requests; requests.get('http://localhost:8080/health')" || exit 1

启动命令

CMD ["python", "MCP/stock_advisor_server.py", "--name", "股票数据服务"]

Docker Compose配置

yaml
version: '3.8'
services:
stock-data-service:
build:
context: .
dockerfile: Dockerfile
ports:
- "8080:8080"
environment:
- MCP_PORT=8080
- DATA_SOURCE=eastmoney
- CACHE_TIMEOUT=300
- LOG_LEVEL=INFO
- ENABLE_CACHE=true
- MAX_CONCURRENT_REQUESTS=10
volumes:
- ./logs:/app/logs
- ./cache:/app/cache
restart: unless-stopped
healthcheck:
test: ["CMD", "python", "-c", "import requests; requests.get('http://localhost:8080/health')"]
interval: 30s
timeout: 10s
retries: 3
start_period: 40s
networks:
- stock-network

Redis缓存服务（可选）

redis:
image: redis:7-alpine
ports:
- "6379:6379"
volumes:
- redis_data:/data
networks:
- stock-network

volumes:
redis_data:

networks:
stock-network:
driver: bridge### 5. 配置文件管理

创建配置文件 (config.json)

json
{
"server": {
"name": "股票数据服务",
"port": 8080,
"debug": false,
"max_workers": 4
},
"data": {
"source": "eastmoney",
"cache_timeout": 300,
"retry_times": 3,
"request_timeout": 30
},
"logging": {
"level": "INFO",
"file": "logs/mcp-stock.log",
"max_size": "10MB",
"backup_count": 5
},
"security": {
"enable_auth": false,
"api_keys": [],
"rate_limit": {
"requests_per_minute": 100,
"burst_size": 10
}
},
"features": {
"enable_cache": true,
"enable_metrics": true,
"enable_health_check": true
}
}

加载配置的Python代码

python
import json
import os
from typing import Dict, Any

def load_config(config_path: str = "config.json") -> Dict[str, Any]:
"""加载配置文件"""
default_config = {
"server": {"name": "股票数据服务", "port": 8080, "debug": False},
"data": {"source": "eastmoney", "cache_timeout": 300},
"logging": {"level": "INFO", "file": "mcp-stock.log"}
}

if os.path.exists(config_path):
    with open(config_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        config = json.load(f)
    # 合并默认配置
    for key, value in default_config.items():
        if key not in config:
            config[key] = value
        elif isinstance(value, dict):
            for sub_key, sub_value in value.items():
                if sub_key not in config[key]:
                    config[key][sub_key] = sub_value
    return config
else:
    return default_config

使用示例

config = load_config()
server_port = config["server"]["port"]
data_source = config["data"]["source"]

6. 命令行参数配置

bash

基础启动

python stock_advisor_server.py

指定服务名称

python stock_advisor_server.py --name "股票数据服务"

启用调试模式

python stock_advisor_server.py --debug

指定端口

python stock_advisor_server.py --port 8080

指定配置文件

python stock_advisor_server.py --config config.json

指定日志级别

python stock_advisor_server.py --log-level DEBUG

组合使用

python stock_advisor_server.py --name "股票数据服务" --debug --port 8080 --log-level INFO

7. 配置验证

配置检查脚本

python
#!/usr/bin/env python3
"""配置验证脚本"""

import json
import os
import sys

def validate_config():
"""验证配置文件"""
errors = []

# 检查必需的环境变量
required_env = ["MCP_PORT", "DATA_SOURCE"]
for env_var in required_env:
    if not os.getenv(env_var):
        errors.append(f"缺少环境变量: {env_var}")

# 检查端口是否可用
port = int(os.getenv("MCP_PORT", 8080))
if not (1024 <= port <= 65535):
    errors.append(f"端口号无效: {port}")

# 检查数据源配置
data_source = os.getenv("DATA_SOURCE", "eastmoney")
if data_source not in ["eastmoney", "tencent", "sina"]:
    errors.append(f"不支持的数据源: {data_source}")

# 检查日志级别
log_level = os.getenv("LOG_LEVEL", "INFO")
if log_level not in ["DEBUG", "INFO", "WARNING", "ERROR"]:
    errors.append(f"无效的日志级别: {log_level}")

if errors:
    print("配置验证失败:")
    for error in errors:
        print(f"  - {error}")
    sys.exit(1)
else:
    print("配置验证通过!")

if name == "main":
validate_config()

8. 配置最佳实践

开发环境配置

bash

.env.development

MCP_PORT=8080
DATA_SOURCE=eastmoney
LOG_LEVEL=DEBUG
ENABLE_CACHE=false
MAX_CONCURRENT_REQUESTS=5

生产环境配置

bash

.env.production

MCP_PORT=8080
DATA_SOURCE=eastmoney
LOG_LEVEL=INFO
ENABLE_CACHE=true
MAX_CONCURRENT_REQUESTS=20
ENABLE_AUTH=true#### 测试环境配置
bash

.env.test

MCP_PORT=8081
DATA_SOURCE=mock
LOG_LEVEL=DEBUG
ENABLE_CACHE=false
REQUEST_TIMEOUT=10

📋 系统要求

• Python 3.8+
• 网络连接（获取实时股票数据）
• 内存：至少512MB
• 磁盘空间：至少100MB

🔍 故障排除

已修复的问题

✅ 问题1: MCP服务无法部署和连接

• 原因: FastMCP框架兼容性问题，编码错误
• 解决方案: 重写为标准MCP协议服务器 (mcp_server_standard.py)
• 状态: 已完全修复

✅ 问题2: 工具调用失败

• 原因: 工具注册和调用机制不正确
• 解决方案: 实现标准MCP工具调用协议
• 状态: 所有5个工具正常工作

✅ 问题3: 编码错误

• 原因: UTF-8编码处理问题
• 解决方案: 使用ASCII编码输出，设置正确的环境变量
• 状态: 编码问题已解决

常见问题

Q: 服务启动失败
bash

检查Python版本（需要3.8+）

python --version

检查文件是否存在

ls -la mcp_server_standard.py

运行测试脚本

python test_standard_server.py

Q: Claude Desktop连接失败
bash

检查配置文件路径

echo %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

验证配置文件格式

python -m json.tool claude_desktop_config.json

检查服务器路径是否正确

python -c "import os; print(os.path.exists('D:\trae代码\魔塔MCP\MCP\mcp_server_standard.py'))"

Q: 工具调用返回错误
bash

运行完整测试

python test_standard_server.py

检查服务器日志

python start_mcp_server.py

测试单个工具

python -c "from mcp_server_standard import MCPServer; server = MCPServer(); print('服务器正常')"

日志查看

bash

启动服务器并查看日志

python start_mcp_server.py

运行测试查看详细输出

python test_standard_server.py

调试模式启动

python mcp_server_standard.py --name "调试服务器"

验证步骤

1. 测试服务器模块:
   bash
   python -c "from mcp_server_standard import MCPServer; print('✅ 模块导入成功')"

2. 测试工具功能:
   bash
   python test_standard_server.py

3. 启动服务器:
   bash
   python start_mcp_server.py

4. 验证Claude Desktop配置:

   • 确保配置文件路径正确
   • 重启Claude Desktop
   • 测试工具调用

🤝 贡献指南

我们欢迎社区贡献！请遵循以下步骤：

1. Fork 项目
2. 创建功能分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 开启 Pull Request

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。

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