🚀 股票市场分析的MCP服务器
本项目所实现的模型上下文协议（MCP）服务器，专为股票市场分析而设计。它能够提供实时的股票价格数据，计算移动平均线和相对强弱指数（RSI）等关键技术指标，还能借助AlphaVantage API检测股票趋势。此外，该服务器可与Claude等大型语言模型集成，为用户带来更深入的财务见解。
🚀 快速开始
先决条件
若要运行此项目，您需要具备以下环境：
- Python 3.8及以上版本
- 安装MCP SDK
- AlphaVantage API密钥
安装指南
安装依赖项
使用以下命令安装所需的库：
pip install mcp-server requests
设置环境变量
将您的AlphaVantage API密钥设置为环境变量：
export ALPHAVANTAGE_API_KEY=your_api_key_here
运行MCP服务器
启动MCP服务器有多种方式，推荐使用以下命令：
mcp-server --port 5000
这将在本地运行一个Web界面，您可以通过浏览器访问http://localhost:5000。
✨ 主要特性
- 获取实时股票数据：使用AlphaVantage API获取最新的股票数据。
- 计算移动平均线：可计算短期及长期移动平均线，用于分析股票趋势。
- 检测趋势交叉：能够检测黄金交叉及死亡交叉等趋势变化。
- 计算相对强弱指数（RSI）：通过计算RSI确定股票的超买/超卖状态。
- 暴露MCP工具和资源：方便与大型语言模型集成，增强财务见解。
- 未来的改进方向：计划增加更多技术指标、回测功能以及与交易平台的整合。
🔧 技术细节
工作原理
获取实时股票数据
通过AlphaVantage API获取实时股票数据：
import requests
def get_stock_data(symbol):
response = requests.get(
f'https://www.alphavantage.co/query',
params={
'function': 'TIME_SERIES_INTRADAY',
'symbol': symbol,
'apikey': os.getenv('ALPHAVANTAGE_API_KEY')
}
)
return response.json()
计算移动平均线
def calculate_moving_average(prices, window_size):
return [average(prices[i:i+window_size]) for i in range(len(prices)-window_size)]
检测趋势交叉
def detect_trend_changes(data):
# 逻辑实现趋势交叉检测
pass
计算相对强弱指数（RSI）
def calculate_rsi(prices, period=14):
# RSI计算逻辑
pass
超买/超卖状态
- RSI > 70 → 超买（潜在卖出信号）
- RSI < 30 → 超卖（潜在买入信号）
📚 详细文档
我为什么创建它
开发此MCP服务器的目的在于简化股票市场分析。通过自动化数据获取和技术指标计算，帮助交易员和投资者做出基于数据的决策。目标是利用AI辅助见解，使用户能够连接到MCP并实时检索和分析财务数据。
未来改进方向
此MCP服务器可以扩展的功能包括：
- 更多技术指标：如MACD、布林带等。
- 回测功能：模拟过去交易以验证策略。
- 交易平台集成：连接经纪商进行实时交易。
🤝 贡献指南
欢迎通过提交拉取请求或报告问题为项目做贡献。让我们一起让股票市场分析更加智能化和普及化！
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