A股mcp。

本项目是一个基于专注于 A 股市场的 MCP 服务器，它提供股票基本信息、历史 K 线数据、财务指标、宏观经济数据等多种查询功能，理论上来说，可以回答有关 A 股市场的任何问题，无论是针对大盘还是特定股票。

项目结构

a_share_mcp/
│
├── mcp_server.py           # 主服务器入口文件
├── pyproject.toml          # 项目依赖配置
├── README.md               # 项目说明文档
│
├── docs/                   # 项目文档
│   ├── baostock_com.md     # Baostock API文档
│   ├── mcp_server_docs.md  # 服务器文档
│   └── dev_docs/           # 开发文档
│       ├── AppFlow.md
│       ├── ImplementationPlan.md
│       └── PRD.md
│
├── src/                    # 源代码目录
│   ├── __init__.py
│   ├── baostock_data_source.py   # Baostock数据源实现
│   ├── data_source_interface.py  # 数据源接口定义
│   ├── utils.py                  # 通用工具函数
│   │
│   ├── formatting/         # 数据格式化模块
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── markdown_formatter.py  # Markdown格式化工具
│   │
│   └── tools/              # MCP工具模块
│       ├── __init__.py
│       ├── base.py                # 基础工具函数
│       ├── stock_market.py        # 股票市场数据工具
│       ├── financial_reports.py   # 财务报表工具
│       ├── indices.py             # 指数相关工具
│       ├── market_overview.py     # 市场概览工具
│       ├── macroeconomic.py       # 宏观经济数据工具
│       ├── technical_indicators.py # 技术指标工具
│       ├── valuation_analysis.py  # 估值分析工具
│       ├── date_utils.py          # 日期工具
│       └── analysis.py            # 分析工具
│
└── resource/               # 资源文件
    └── img/                # 图片资源
        ├── img_1.png       # CherryStudio配置示例
        └── img_2.png       # CherryStudio配置示例

功能特点

系统要求

项目	要求	说明
Python版本	3.10+	推荐使用最新稳定版
操作系统	Windows/Linux/MacOS	全平台支持
数据源	Baostock (免费)	无需付费API，感谢Baostock
可选依赖	pandas-ta	用于高级技术指标计算
内存要求	推荐2GB+	用于大数据量处理

数据更新时间

以下是 Baostock 官方数据更新时间，请注意查询最新数据时的时间点 Baostock 官网

每日数据更新时间：

• 当前交易日 17:30，完成日 K 线数据入库
• 当前交易日 18:00，完成复权因子数据入库
• 第二自然日 11:00，完成分钟 K 线数据入库
• 第二自然日 1:30，完成前交易日"其它财务报告数据"入库
• 周六 17:30，完成周线数据入库

每周数据更新时间：

• 每周一下午，完成上证 50 成份股、沪深 300 成份股、中证 500 成份股信息数据入库

所以说，在交易日的当天，如果是在 17:30 之前询问当天的数据，是无法获取到的。

快速开始

1. 环境要求

• Python 3.10 或更高版本
• pip 包管理器

2. 安装依赖

在项目根目录下执行：

# 克隆项目
git clone https://github.com/firmmaple/a-share-mcp-server.git
cd a-share-mcp-server

# 安装基础依赖
pip install -r requirements.txt

# 可选：安装技术指标分析库（用于高级技术指标计算）
pip install pandas-ta

3. 运行服务器

python mcp_server.py

服务器启动后，将在端口3000上运行，并支持MCP协议连接。

4. 配置AI助手

将以下配置添加到您的AI助手（如Claude Desktop、CherryStudio等）的MCP配置中：

{
  "mcpServers": {
    "a-share-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["path/to/your/mcp_server.py"],
      "cwd": "path/to/your/project"
    }
  }
}

工具列表

该 MCP 服务器提供以下工具：

MCP工具接口说明

本服务器通过MCP协议向AI助手提供A股数据查询工具。

📚 完整接口文档

详细的工具接口说明请参考：DOCUMENTS.md

该文档包含：

• 🔧 所有工具函数的详细参数说明
• 📝 输入输出格式规范
• 💡 使用示例和最佳实践
• 🏗️ 各模块功能架构说明

🚀 快速接口预览

# 基础数据查询
get_stock_basic_info(code="sh.600519")
get_historical_k_data(code="sz.000001", start_date="2024-01-01", end_date="2024-01-31")

# 财务分析
get_profit_data(code="sz.002594", year="2023", quarter="4")
get_balance_data(code="sz.002594", year="2023", quarter="4")

# 技术指标
get_technical_indicators(code="sz.300750", start_date="2024-01-01", end_date="2024-01-31")
calculate_risk_metrics(code="sh.600519", period="1Y")

# 估值分析
get_valuation_metrics(code="sz.000858")
calculate_dcf_valuation(code="sh.600519", years_back=5)
calculate_ddm_valuation(code="sh.600000", discount_rate=0.10)

# 市场数据
get_all_stock()
get_hs300_stocks()
get_trade_dates(start_date="2024-01-01", end_date="2024-12-31")

# 宏观经济
get_deposit_rate_data()
get_shibor_data(start_date="2024-01-01", end_date="2024-12-31")

功能亮点

• 🚀 零配置启动：基于免费Baostock数据源，无需付费API
• 🎯 AI原生设计：专为AI助手优化的查询接口和数据格式
• 📊 全面数据覆盖：涵盖基本面、技术面、宏观面等9大维度
• ⚡ 实时更新：支持最新交易日数据查询
• 🔧 模块化架构：易于扩展和定制化开发

贡献指南

欢迎提交 Issue 或 Pull Request 来帮助改进项目。贡献前请先查看现有 Issue 和文档。

许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详情请查看 LICENSE 文件