Forked From：https://github.com/24mlight/a-share-mcp-is-just-i-need.git
这是一个基于 MCP（Model Control Protocol）架构的中国 A 股市场数据分析 API，旨在为 AI 助手提供全面的中国股市数据访问和分析能力。该项目利用 Baostock 库作为数据源，提供了丰富的股票市场数据、财务报表数据、指数成分股信息以及宏观经济数据的查询功能。
- 数据全面：覆盖 A 股历史行情、财务报表、公司信息、指数成分股、宏观经济数据等
- 架构灵活：基于 MCP 协议，可轻松与 Claude、GPT 等大型语言模型集成
- 接口统一：提供标准化的工具函数接口，使 AI 助手能够像专业分析师一样处理金融数据
- 错误处理：完善的错误处理机制确保数据查询稳定可靠
- 格式友好：返回结果以 Markdown 表格形式呈现，便于阅读和分析
该项目采用模块化设计，主要组件包括：
- 数据源接口层：定义了金融数据源的抽象接口（
FinancialDataSource） - Baostock 实现：基于 Baostock 库实现的具体数据源（
BaostockDataSource） - 工具函数模块：按功能分类的多个工具集合，如：
- 股票市场数据工具
- 财务报告工具
- 指数工具
- 市场概览工具
- 宏观经济工具
- 日期工具
- 分析工具
- MCP 服务器：对接 AI 助手的 FastMCP 服务器实现
# 1. 安装uv（如果尚未安装）
pip install uv
# 2. 克隆代码仓库（如果需要）
git clone https://github.com/yourusername/a-share-mcp-api.git
cd a-share-mcp-api/src/mcp_api/
# 3. 创建虚拟环境
uv venv
# 4. 激活环境
# Windows
.venv\Scripts\activate
# macOS/Linux
source .venv/bin/activate
# 5. 下载依赖包
uv sync- 历史 K 线数据 (
get_historical_k_data)：获取股票价格、交易量等时间序列数据 - 基本信息 (
get_stock_basic_info)：获取股票基本信息如股票名称、行业、上市日期等 - 分红数据 (
get_dividend_data)：获取股票历史分红数据 - 复权因子 (
get_adjust_factor_data)：获取价格复权所需的复权因子
- 盈利能力数据 (
get_profit_data)：ROE、净利润率等盈利指标 - 运营能力数据 (
get_operation_data)：资产周转率等运营指标 - 成长能力数据 (
get_growth_data)：收入增长率、利润增长率等 - 偿债能力数据 (
get_balance_data)：资产负债率、流动比率等 - 现金流量数据 (
get_cash_flow_data)：经营现金流等现金流指标 - 杜邦分析数据 (
get_dupont_data)：ROE 分解数据 - 业绩快报 (
get_performance_express_report)：公司业绩快报数据 - 业绩预告 (
get_forecast_report)：公司业绩预告数据
- 行业分类数据 (
get_stock_industry)：获取股票所属行业信息 - 上证 50 成分股 (
get_sz50_stocks)：获取上证 50 指数成分股 - 沪深 300 成分股 (
get_hs300_stocks)：获取沪深 300 指数成分股 - 中证 500 成分股 (
get_zz500_stocks)：获取中证 500 指数成分股
- 交易日期信息 (
get_trade_dates)：获取 A 股市场交易日历 - 股票列表 (
get_all_stock)：获取所有 A 股及其交易状态
- 基准存款利率 (
get_deposit_rate_data)：获取央行基准存款利率数据 - 基准贷款利率 (
get_loan_rate_data)：获取央行基准贷款利率数据 - 存款准备金率 (
get_required_reserve_ratio_data)：获取存款准备金率数据 - 月度货币供应量 (
get_money_supply_data_month)：M0、M1、M2 月度数据 - 年度货币供应量 (
get_money_supply_data_year)：M0、M1、M2 年度数据 - SHIBOR 利率 (
get_shibor_data)：上海银行间同业拆放利率数据
- 当前日期 (
get_current_date)：获取系统当前日期 - 最近交易日 (
get_latest_trading_date)：获取最近的 A 股交易日期 - 市场分析时间范围 (
get_market_analysis_timeframe)：获取适用于市场分析的时间范围
- 股票分析报告 (
get_stock_analysis)：获取基于数据的股票分析报告
首先确保您已经安装了Cherry Studio 客户端，然后进行如下配置：
- 打开 Cherry Studio 设置
- 在 MCP 配置部分添加新配置
- 参数设置如下：
--directory
项目路径/src/mcp_api
run
python
mcp_server.py
配置截图:
配置完成后，您可以通过 AI 助手来查询和分析 A 股数据。以下是一些示例查询：
在 vscode 中下载 cline 插件，在 mcp 配置界面使用 json 配置：
{
"mcpServers": {
// 其他mcp的配置....
"a-share-mcp": {
"timeout": 60,
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"C:\\path\\to\\stock_agent\\src\\mcp_api",
"run",
"python",
"mcp_server.py"
],
"transportType": "stdio",
"disabled": false
}
// 其他mcp的配置....
}
}之后便可以进行对话
- 数据来源：本项目使用 Baostock 作为数据源，数据仅供参考，不构成投资建议。
- 实时性：Baostock 数据可能存在延迟，不保证数据的实时性。
- 使用限制：请遵守 Baostock 的使用条款，避免频繁请求导致 IP 被限制。
- 免责声明：使用本项目进行投资决策风险自负，作者不对因使用本项目而导致的任何损失负责。
如需添加新的数据源（如 TuShare、AkShare 等），只需实现FinancialDataSource接口：
from src.mcp_api.data_source_interface import FinancialDataSource
class MyNewDataSource(FinancialDataSource):
# 实现所有抽象方法
def get_historical_k_data(self, code, start_date, end_date, frequency, adjust_flag, fields):
# 实现代码
pass
# 实现其他必要方法...如需添加新的工具函数，可以在现有模块中添加或创建新模块：
def register_my_new_tools(app: FastMCP, active_data_source: FinancialDataSource):
@app.tool()
def my_new_tool(param1: str, param2: int) -> str:
"""
新工具函数的文档字符串，描述其功能和参数
"""
# 实现代码
return "结果"然后在mcp_server.py中注册新工具模块：
from src.mcp_api.mcp_tools.my_new_tools import register_my_new_tools
# 其他导入...
# 注册各模块的工具
register_my_new_tools(app, active_data_source)
# 其他注册...