research-report-mcp-server
Enables search and retrieval of industry research reports, including company research, macro strategy, and thematic reports, with filtering and detail lookup via natural language.
README
研报:行业研报检索
该 MCP 服务以行业研报检索为核心,提供行业研报、公司研究、宏观策略和主题报告的检索与详情查询能力。
所属板块:综合信息
主要功能
- 行业研报关键词检索
- 机构和行业筛选
- 报告类型与发布时间筛选
- 研报详情和来源链接
服务设计说明
- 服务通过检索和详情两个 Tool 完成“发现研报—筛选研报—读取详情”的完整查询链路。
- 服务提供 2 个只读 Tool,单次 Tool 调用只访问一个 Product ID。
- 翻页结果统一收口为
total与resultList。 - 成功响应自动兼容 Gateway业务 data和内部
stat/data两种形态。 - 请求超时可通过
HANDAAS_REQUEST_TIMEOUT配置,默认30秒。
环境要求
- Python 3.10+
- 依赖:
mcp、python-dotenv、requests
本地快速启动
cd research-report-mcp-server
python3 -m venv mcp_env
source mcp_env/bin/activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
python server/mcp_server.py streamable-http
服务默认地址:http://127.0.0.1:8000/mcp。支持 stdio、sse 和 streamable-http。
环境变量
INTEGRATOR_ID=your_integrator_id
SECRET_ID=your_secret_id
SECRET_KEY=your_secret_key
HANDAAS_REQUEST_TIMEOUT=30
真实凭据只能保存在本地 .env 或部署密钥中。
Cursor / Cherry Studio配置
{
"mcpServers": {
"research-report-mcp-server": {
"type": "streamableHttp",
"url": "http://127.0.0.1:8000/mcp"
}
}
}
可用 Tool 与 Product ID
| MCP Tool | 使用场景 | Product ID | 关键输入 |
|---|---|---|---|
research_report_search |
按关键词、机构、行业、类型和日期检索研报 | 6a7c6501c90c69ced247c5b2 |
研报筛选条件、分页 |
research_report_detail |
查询研报元数据和来源链接 | 6a7c69c18af44788d4b20653 |
reportId |
推荐调用流程
- 调用
research_report_search搜索研报并缩小候选范围。 - 根据标题、机构、行业、类型和发布日期确认目标研报。
- 使用结果中的
reportId调用research_report_detail获取完整元数据和来源链接。
Tool 详细说明
1. research_report_search
何时使用:用户需要查找某个行业、公司、主题、机构或时间范围内的研报时使用。
关键参数:rpKeyword 搜索研报标题;rpOrgName 搜索机构全称或简称;rpCalIndustryList 和 rpType 用于精确筛选;日期格式为 YYYY-MM-DD;pageSize 最大 50。
返回说明:返回研报标题、机构、发布日期、行业、类型和 reportId,不返回研报正文文件。
2. research_report_detail
何时使用:已经确认目标研报,需要获取机构、行业、类型、发布日期和来源链接时使用。
关键参数:reportId 必须来自 research_report_search 的结果。
返回说明:返回研报元数据以及来源链接字段;Tool 不购买、不下载、不打开或解析 PDF 文件。
使用示例
示例一:检索行业研报
搜索 2026 年发布的人工智能行业研报,先返回 10 条。
{
"tool": "research_report_search",
"arguments": {
"rpKeyword": "人工智能",
"rpCalIndustryList": "人工智能",
"rpPublishDateStart": "2026-01-01",
"rpPublishDateEnd": "2026-12-31",
"pageIndex": 1,
"pageSize": 10
}
}
示例二:查询研报详情
查看刚才选中研报的发布机构、行业分类、发布日期和来源链接。
{
"tool": "research_report_detail",
"arguments": {
"reportId": "从研报检索结果取得"
}
}
使用注意事项
- 详情必须使用检索结果中的
reportId。 - 起始日期不能晚于截止日期。
- Tool 只返回来源链接元数据,不打开、购买、下载或解析研报文件。
- 研报观点属于原发布机构,不代表 MCP 服务立场。
测试验证
python -m py_compile server/mcp_server.py
python -m unittest discover -s tests -v
单元测试使用 Mock 响应;真实验证通过本地 .env 调用 HandaaS Integrator Gateway。
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。