mcp_query_table
A MCP server that queries financial website tables using Playwright, enabling automated data retrieval from sources like Tonghuashun and East Money, and exposing the results via MCP tools.
README
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
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
文档
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:
- 打开
i问财选股结果页 - 自动切换到
100条/页 - 按分页抓取数据
- 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
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。