Stock Research Data Foundation MCP Server
Provides 11 tools for stock research, including search, market history, financial statements, announcements, and data quality checks, with a local-first architecture using DuckDB and Parquet.
README
Stock Research Data Foundation
本地优先的个人股票研究数据底座,基于 DuckDB + Parquet + SQLite + MCP
快速开始
1. 环境准备
# 克隆项目
cd /path/to/get-stock-data
# 创建虚拟环境
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate # macOS/Linux
# 安装依赖
pip install -e ".[dev]"
2. 配置
# 复制环境变量模板
cp .env.example .env
# 编辑 .env,填入你的 Tushare Pro token
# 获取地址: https://tushare.pro/register
echo 'TUSHARE_TOKEN=your_token_here' >> .env
3. 初始化数据库
python scripts/init_db.py
4. 运行测试
python -m pytest tests/ -v
5. 启动数据同步
from src.jobs import run_sync_security_master, run_sync_market_daily
# 同步证券主数据
result = run_sync_security_master(tushare_token="your_token")
print(result)
# 同步某日行情
result = run_sync_market_daily(trade_date="20240628")
print(result)
6. 启动 MCP 服务
python -m mcp.local_stock_server
架构概览
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Skills (7个研究Skill) │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ MCP Server (11个工具, stdio) │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ Silver Layer (DuckDB + Parquet) │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ Bronze Layer (原始数据落地) │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ Adapters (Tushare/AKShare/BaoStock/CNINFO) │
└─────────────────────────────────────────────────┘
数据源
| 数据源 | 角色 | 需要 Token | 说明 |
|---|---|---|---|
| Tushare Pro | 主数据源 | 是 | 结构化API,字段文档齐全 |
| AKShare | 广度采集 | 否 | 多源公开数据,易变化 |
| BaoStock | 验证源 | 否 | 免费,volume单位为股 |
| CNINFO | 公告权威源 | 否 | 官方公告+PDF下载 |
规范化规则
- 符号格式:
600519.SH/000001.SZ/920001.BJ/00700.HK - 成交量单位: 股 (Tushare/AKShare的手×100,BaoStock已是股)
- 成交额单位: 元 (Tushare的千元×1000)
- 财务数据: 保留累计值和单季衍生值,标注来源
目录结构
get-stock-data/
├── src/
│ ├── adapters/ # 4个数据源适配器
│ ├── normalize/ # 符号/单位/字段/单季 归一化
│ ├── lake/ # Bronze/Silver/DuckDB视图
│ ├── models/ # Schema定义 + DQ规则
│ ├── jobs/ # 4个同步任务
│ ├── config.py # 统一配置
│ ├── exceptions.py # 自定义异常
│ └── logging_config.py # 日志配置
├── mcp/ # 本地MCP服务 (11个工具)
├── skills/ # 7个研究Skill
├── tests/ # 62+ 测试
├── audits/ # Phase 1审计文件
├── scripts/init_db.py # 数据库初始化
├── check_progress.py # 进度检查 (crontab每2小时)
└── agents/ # 多智能体治理文件
MCP 工具列表
| 工具 | 功能 | 最大返回行数 |
|---|---|---|
search_security |
搜索证券 | 20 (可分页) |
get_market_history |
获取行情历史 | 500/symbol |
get_latest_quote |
获取最新报价 | 50 symbols |
get_financial_statements |
获取财务报表 | 1000 |
get_financial_metrics |
获取财务指标 | 50 |
get_announcements |
获取公告 | 50 (可分页) |
search_announcements |
搜索公告 | 20 (可分页) |
compare_sources |
多源对比 | 200 |
get_data_freshness |
数据新鲜度 | 20 |
run_data_quality_check |
运行DQ检查 | N/A |
export_dataset |
导出数据集 | 100000 |
多智能体治理
| 角色 | 执行者 | 职责 |
|---|---|---|
| 项目经理 | Claude Code | 进度监控/风险/验收 |
| 需求管理专家 | Claude Code | 需求矩阵/覆盖度/缺口 |
| 实施工程师 | Cascade | 编码/修复/测试 |
License
MIT
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。
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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。
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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。
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。
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。
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graphlit-mcp-server
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用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
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mcp-server-qdrant
这个仓库展示了如何为向量搜索引擎 Qdrant 创建一个 MCP (Managed Control Plane) 服务器的示例。