elsejj/mcp-cn-a-stock

何を解決するか

このプロジェクトは、大規模言語モデル（LLM）が中国A株のリアルタイムおよび履歴データにアクセスできるようにするModel Context Protocol (MCP) サーバーを提供します。これにより、LLMの一般的な知識と、具体的かつ最新の金融市場データとの間のギャップを埋め、モデルが専門的な株式分析、トレンド評価、および財務健全性のチェックを行えるようにします。

仕組み

サーバーはMCP標準を実装しており、ユーザーのリクエストに基づいてLLMが呼び出すことができるツールとして株式データを公開します。データは以下の3つの詳細レベルに分類されます：

• brief: 基本的な株式情報と現在の市場価格を提供します。
• medium: すべての基本データに加え、主要な財務諸表と指標を含みます。
• full: 上記のすべてに加え、さまざまな一般的なテクニカル指標を含みます。

データの保存と処理には、金融時系列データ用に設計されたデータベースである msd と、金融ファクターおよび指標を計算するための py-alpha-lib を使用しています。HTTP経由でスタンドアロンサービスとしてデプロイ可能です。

対象ユーザー

• AI開発者: MCP互換クライアント（CherryStudioやDeepChatなど）を使用して、金融アシスタントや投資アドバイザーを構築している方。
• 個人投資家: 手動でデータを検索することなく、LLMを使用してA株のトレンドやファンダメンタルズを分析したいユーザー。

ハイライト

• 階層化されたデータアクセス: モデルのニーズに基づいて、提供されるデータ量（brief, medium, full）を自動的に調整します。
• 金融特化型: 金融データに特化して最適化された時系列データベース（msd）を使用しています。
• 包括的な指標: 基本情報、市場価格、財務データ、およびテクニカル指標を網羅しています。
• 簡単な統合: 標準的なMCPクライアントと互換性があり、AIチャットインターフェースですぐに使用できます。