股票暴涨分析 MCP 服务

一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的专业股票暴涨分析工具，提供全面的技术分析和投资决策支持。

功能特性

• 单股深度分析: 全面分析个股的技术指标、暴涨模式和投资价值
• 批量股票筛选: 支持预设股票组合的批量分析和排名
• 股票对比分析: 多只股票的横向对比和相对强弱分析
• 暴涨事件检测: 智能识别历史暴涨事件和触发条件
• 实时数据获取: 基于 AKShare 的 A股实时数据支持
• MCP 标准接口: 完全兼容 Kiro IDE 和其他 MCP 客户端

系统架构

surge_analysis_mcp_complete/
├── 核心服务
│ ├── surge_analysis_mcp_server.py # MCP 服务器主程序
│ ├── universal_surge_analyzer.py # 通用分析引擎
│ └── batch_surge_analyzer.py # 批量分析引擎
├── 数据层
│ ├── akshare_data_source.py # AKShare 数据接口
│ ├── data_manager.py # 数据管理器
│ └── models.py # 数据模型定义
├── 配置管理
│ ├── config.py # 配置管理
│ ├── exceptions.py # 异常处理
│ └── mcp.json # MCP 服务配置
├── 工具脚本
│ ├── install.py # 自动安装脚本
│ ├── quick_start.py # 快速启动工具
│ └── test_mcp_server.py # 服务测试工具
└── 文档
├── README.md # 本文档
├── USER_MANUAL.md # 用户手册
└── MCP_SHARING_GUIDE.md # MCP 共享指南

快速部署

方法一：自动安装（推荐）

bash

1. 进入项目目录

cd surge_analysis_mcp_complete

2. 运行自动安装脚本

python install.py

3. 按提示完成配置

方法二：手动安装

1. 环境准备

bash

确保 Python 3.8+ 环境

python --version

安装核心依赖

pip install akshare pandas numpy mcp fastmcp

2. 依赖安装

bash

安装完整依赖包

pip install -r requirements.txt

或使用 pip 安装核心包

pip install akshare>=1.9.0 pandas>=1.3.0 numpy>=1.21.0 mcp>=1.0.0

3. MCP 服务配置

创建或编辑 .kiro/settings/mcp.json 文件：

json
{
"mcpServers": {
"surge-analysis": {
"command": "python",
"args": [
"/path/to/surge_analysis_mcp_complete/surge_analysis_mcp_server.py"
],
"env": {
"PYTHONIOENCODING": "utf-8"
},
"disabled": false,
"autoApprove": [
"analyze_single_stock",
"get_surge_summary",
"compare_stocks",
"batch_analyze_stocks"
]
}
}
}

4. 服务启动测试

bash

测试 MCP 服务器

python test_mcp_server.py

测试单股分析

python quick_start.py

MCP 工具接口

1. analyze_single_stock

功能: 分析单只股票的完整技术面报告

参数:

• symbol (必需): 股票代码，如 "000001", "600036"
• name (可选): 股票名称，如 "平安银行"
• days (可选): 分析天数，默认 180 天

返回: 包含技术指标、暴涨分析、风险评估的详细报告

示例:
json
{
"symbol": "000001",
"name": "平安银行",
"days": 180
}

2. get_surge_summary

功能: 获取股票暴涨事件摘要信息

参数:

• symbol (必需): 股票代码
• name (可选): 股票名称
• surge_threshold (可选): 暴涨阈值（百分比），默认 5.0

返回: 暴涨频率统计和关键指标摘要

示例:
json
{
"symbol": "002236",
"surge_threshold": 8.0
}

3. compare_stocks

功能: 对比分析多只股票的相对表现

参数:

• stocks (必需): 股票列表，格式 [["代码", "名称"], ...]- days (可选): 分析天数，默认 180 天

返回: 对比分析表格和投资建议

示例:
json
{
"stocks": [
["002236", "大华股份"],
["002415", "海康威视"]
],
"days": 180
}

4. batch_analyze_stocks

功能: 批量分析预设股票组合并生成排行榜

参数:

• preset (必需): 预设组合类型
  • "popular": 热门股票组合
  • "tech": 科技股组合
  • "custom": 自定义组合
• custom_stocks (preset="custom" 时必需): 自定义股票列表
• days (可选): 分析天数，默认 180 天

返回: 股票排行榜和投资建议

示例:
json
{
"preset": "popular",
"days": 90
}

使用场景

在 Kiro IDE 中使用

1. 单股分析

请分析大华股份最近半年的表现
工具: analyze_single_stock

1. 股票对比

对比分析大华股份和海康威视
工具: compare_stocks

1. 批量分析

分析科技股组合最近3个月的表现
工具: batch_analyze_stocks

程序化调用

python
from surge_analysis_mcp_server import analyze_single_stock

分析德新科技

result = analyze_single_stock("603032", "德新科技", 360)
print(result)

技术支持

• 数据支持: 基于 AKShare 的 A 股实时数据
• 分析周期: 支持 30-360 天的历史数据分析
• 技术指标: 包含 MACD、RSI、KDJ、布林带等主流指标
• 风险评估: 基于历史波动率的量化风险评估模型

开发团队

• 项目: surge-analysis-mcp
• 版本: 1.0.0
• 维护: F415643
• 许可证: MIT