🚀 mcp_query_table 项目文档
mcp_query_table 项目提供了对 MCP 的支持，可通过不同方式进行配置和使用，还能借助 MCP Inspector 调试，同时具备一些实用的使用技巧，并且支持 Streamlit 进行金融数据查询与分析。
🚀 快速开始
确保可以在控制台中执行 python -m mcp_query_table -h。如果不能，可能需要先 pip install mcp_query_table。
📦 安装指南
若在控制台无法执行 python -m mcp_query_table -h，可通过以下命令进行安装：
pip install mcp_query_table
📚 详细文档
MCP 配置方式
在 Cline 中可以进行如下配置。其中 command 是 python 的绝对路径，timeout 是超时时间，单位为秒。 在各 AI 平台中由于返回时间常需 1 分钟以上，所以需要设置大的超时时间。
STDIO 方式
{
"mcpServers": {
"mcp_query_table": {
"timeout": 300,
"command": "D:\\Users\\Kan\\miniconda3\\envs\\py312\\python.exe",
"args": [
"-m",
"mcp_query_table",
"--format",
"markdown",
"--endpoint",
"http://127.0.0.1:9222",
"--executable_path",
"C:\\Program Files\\Google\\Chrome\\Application\\chrome.exe"
]
}
}
}
SSE 方式
先在控制台中执行如下命令，启动 MCP 服务：
python -m mcp_query_table --format markdown --transport sse --port 8000 --endpoint http://127.0.0.1:9222
然后就可以连接到 MCP 服务了：
{
"mcpServers": {
"mcp_query_table": {
"timeout": 300,
"url": "http://127.0.0.1:8000/sse"
}
}
}
使用 MCP Inspector 进行调试
npx @modelcontextprotocol/inspector python -m mcp_query_table --format markdown --endpoint http://127.0.0.1:9222
打开浏览器并翻页是一个比较耗时的操作，会导致 MCP Inspector 页面超时，可以通过 http://localhost:5173/?timeout=300000 表示超时时间为 300 秒。
MCP 使用技巧
不同网站查询结果差异
2024 年涨幅最大的 100 只股票按 2024 年 12 月 31 日总市值排名，三个网站的结果都不一样：
- 同花顺：显示了 2201 只股票。前 5 个是工商银行、农业银行、中国移动、中国石油、建设银行。
- 通达信：显示了 100 只股票，前 5 个是寒武纪、正丹股份，汇金科技、万丰奥威、艾融软件。
- 东方财富：显示了 100 只股票，前 5 个是海光信息、寒武纪、光启技术、润泽科技、新易盛。
提问技巧
大语言模型对问题拆分能力弱，所以要能合理的提问，保证查询条件不会被改动。以下推荐第 2、3 种：
- 2024 年涨幅最大的 100 只股票按 2024 年 12 月 31 日总市值排名。
大语言模型非常有可能拆分这句，导致一步查询被分成了多步查询。
- 向东方财富查询“2024 年涨幅最大的 100 只股票按 2024 年 12 月 31 日总市值排名”。
用引号括起来，避免被拆分。
- 向东方财富板块查询 “去年涨的最差的行业板块”，再查询此板块中去年涨的最好的 5 只股票。
分成两步查询，先查询板块，再查询股票。但最好不要全自动，因为第一步的结果它不理解“今日涨幅”和“区间涨幅”，需要交互修正。
支持 Streamlit
实现在同一页面中查询金融数据，并手工输入到 AI 中进行深度分析。参考 streamlit 目录下的 README.md 文件。
参考
第一次尝试编写 MCP 项目，可能会有各种问题，欢迎大家交流。