💰
ai.smithery/xinkuang-china-stock-mcp
Access real-time and historical market data for China A-shares and Hong Kong stocks, along with ne…
0 installs
Trust: 34 — Low
Finance
Ask AI about ai.smithery/xinkuang-china-stock-mcp
Powered by Claude · Grounded in docs
I know everything about ai.smithery/xinkuang-china-stock-mcp. Ask me about installation, configuration, usage, or troubleshooting.
0/500
Loading tools...
Reviews
Documentation
china-stock-mcp
一款股票 MCP (Model Context Protocol) 服务器，为中国股市数据提供接口。提供了一系列工具，用于获取财务信息，包括历史股票数据、实时数据、新闻数据、财务报表等。
🚀 核心特性
- 双模式运行: 支持 stdio 本地模式和 HTTP 网络模式
- 丰富的财务数据: 涵盖 A/B/H 股数据的全方位获取
- 实时数据: 支持实时股价、交易信息等
- 财务报表: 资产负债表、利润表、现金流量表等
- 技术指标: 30+ 种技术指标自动计算和添加
- 新闻数据: 股票相关新闻和公告信息
- 易用性: 简单配置即可集成到 AI 助手 (Claude、Cursor 等)
- 数据缓存: 内置内存和磁盘缓存机制，提高数据获取效率和响应速度
- 容器化: 支持 Docker 部署
🛠️ 架构概览
主要组件
server.py: MCP 服务器核心，定义所有工具和数据接口__main__.py: 命令行入口，支持多种运行模式- FastMCP 框架: 处理 MCP 协议通信
- akshare-one 库: 提供底层的中国股市数据获取能力
cache_utils.py: 缓存工具，提供内存和磁盘缓存功能
支持的数据源
-
**数据源故障切换**: 内置 `_fetch_data_with_fallback` 机制，支持按优先级自动切换数据源。当首选数据源失败或返回空数据时，系统将自动尝试备用数据源，从而提高数据获取的稳定性和可靠性。
-
东方财富 (eastmoney, eastmoney_direct)
-
新浪财经 (sina)
-
雪球 (xueqiu)
📋 可用工具
1. 获取股票的历史行情数据，支持多种数据源和技术指标 (get_hist_data)
获取股票历史行情数据。
参数:
symbol(string): 股票代码 (例如: '000001')interval(Literal): 时间周期: minute, hour, day, week, month, year。默认:dayinterval_multiplier(int): 时间周期乘数start_date(string): 开始日期，格式为 YYYY-MM-DDend_date(string): 结束日期，格式为 YYYY-MM-DDadjust(Literal): 复权类型: none, qfq(前复权), hfq(后复权)。默认：none- `indicators_list` (string|list): 要添加的技术指标，可以是逗号分隔的字符串（例如: 'SMA,EMA'）或字符串列表（例如: ['SMA', 'EMA']）。支持的指标包括: SMA, EMA, RSI, MACD, BOLL, STOCH, ATR, CCI, ADX, WILLR, AD, ADOSC, OBV, MOM, SAR, TSF, APO, AROON, AROONOSC, BOP, CMO, DX, MFI, MINUS_DI, MINUS_DM, PLUS_DI, PLUS_DM, PPO, ROC, ROCP, ROCR, ROCR100, TRIX, ULTOSC。常用指标：SMA, EMA, RSI, MACD, BOLL, STOCH, OBV, MFI,建议不超过10个。
output_format(Literal): 输出数据格式: json, csv, xml, excel, markdown, html。默认:markdown
2. 获取股票的实时行情数据，支持多种数据源 (get_realtime_data)
获取实时股票行情数据，支持的数据源包括：eastmoney, eastmoney_direct, xueqiu。
参数:
symbol(string): 股票代码 (例如: '000001')output_format(Literal): 输出数据格式: json, csv, xml, excel, markdown, html。默认:markdown
3. 获取股票相关的新闻数据 (get_news_data)
获取股票相关新闻数据.
参数:
symbol(string): 股票代码 (例如: '000001')output_format(Literal): 输出数据格式: json, csv, xml, excel, markdown, html。默认:markdown
4. 获取公司的资产负债表数据 (get_balance_sheet)
获取公司资产负债表数据.
参数:
symbol(string): 股票代码 (例如: '000001')output_format(Literal): 输出数据格式: json, csv, xml, excel, markdown, html。默认:markdown
5. 获取指定股票代码的公司的利润表数据 (get_income_statement)
获取公司利润表数据.
参数:
symbol(string): 股票代码 (例如: '000001')output_format(Literal): 输出数据格式: json, csv, xml, excel, markdown, html。默认:markdown
6. 获取指定股票代码的公司的现金流量表数据 (get_cash_flow)
获取公司现金流量表数据.
参数:
symbol(string): 股票代码 (例如: '000001')output_format(Literal): 输出数据格式: json, csv, xml, excel, markdown, html。默认:markdown
7. 获取股票的近 100 个交易日的资金流向数据 (get_fund_flow)
获取股票的近 100 个交易日的资金流向数据。
参数:
symbol(string): 股票代码 (例如: '000001')output_format(Literal): 输出数据格式: json, csv, xml, excel, markdown, html。默认:markdown
8. 获取公司的内部股东交易数据 (get_inner_trade_data)
获取公司内部股东交易数据.
参数:
symbol(string): 股票代码 (例如: '000001')output_format(Literal): 输出数据格式: json, csv, xml, excel, markdown, html。默认:markdown
9. 获取三大财务报表的关键财务指标 (get_financial_metrics)
获取三大财务报表的关键财务指标.
参数:
symbol(string): 股票代码 (例如: '000001')output_format(Literal): 输出数据格式: json, csv, xml, excel, markdown, html。默认:markdown
10. 获取当前时间（ISO格式、时间戳）和最近一个交易日 (get_time_info)
获取当前时间（ISO格式、时间戳）和最近一个交易日.
参数: 无
11. 获取指定股票的基本概要信息 (get_stock_basic_info)
获取股票基本概要信息，支持 A 股和港股
参数:
symbol(string): 股票代码 (例如: '000001')output_format(Literal): 输出数据格式: json, csv, xml, excel, markdown, html。默认:markdown
12. 获取单个宏观经济指标数据 (get_macro_data)
获取单个宏观经济指标数据
参数:
indicator(Literal): 要获取的宏观经济指标。支持的指标包括: money_supply, gdp, cpi, pmi, stock_summary。默认: 'gdp'output_format(Literal): 输出数据格式: json, csv, xml, excel, markdown, html。默认:markdown
13. 分析散户和机构投资者的投资情绪 (get_investor_sentiment)
分析散户和机构投资者的投资情绪
参数:
symbol(string): 股票代码 (例如: '000001')output_format(Literal): 输出数据格式: json, csv, xml, excel, markdown, html。默认:markdown
14. 获取指定股票的股东情况 (get_shareholder_info)
获取股东情况
参数:
symbol(string): 股票代码 (例如: '000001')output_format(Literal): 输出数据格式: json, csv, xml, excel, markdown, html。默认:markdown
15. 获取指定股票公司的主要产品或业务构成 (get_product_info)
获取产品情况
参数:
symbol(string): 股票代码 (例如: '000001')output_format(Literal): 输出数据格式: json, csv, xml, excel, markdown, html。默认:markdown
16. 获取股票的业绩预测数据，包括预测年报净利润和每股收益 (get_profit_forecast)
获取股票的业绩预测数据。
参数:
symbol(string): 股票代码 (例如: '600519')output_format(Literal): 输出数据格式: json, csv, xml, excel, markdown, html。默认:markdown
17. 获取分红送股详情 (get_stock_fhps_detail)
获取指定股票的分红送股详情数据。
参数:
symbol(string): 股票代码 (例如: '000001')output_format(Literal): 输出数据格式: json, csv, xml, excel, markdown, html。默认:markdown
18. 获取筹码分布数据 (get_stock_cyq)
获取指定股票的筹码分布数据。
参数:
symbol(string): 股票代码 (例如: '000001')date(string): 查询日期，格式为 YYYY-MM-DDoutput_format(Literal): 输出数据格式: json, csv, xml, excel, markdown, html。默认:markdown
19. 获取股票研究报告 (get_stock_research_report)
获取指定股票的研究报告数据。
参数:
symbol(string): 股票代码 (例如: '000001')output_format(Literal): 输出数据格式: json, csv, xml, excel, markdown, html。默认:markdown
20. 获取流通股东数据 (get_stock_circulate_stock_holder)
获取指定股票的流通股东数据。
参数:
symbol(string): 股票代码 (例如: '000001')output_format(Literal): 输出数据格式: json, csv, xml, excel, markdown, html。默认:markdown
21. 获取高管变动数据 (get_stock_management_change)
获取指定股票的高管变动数据。
参数:
symbol(string): 股票代码 (例如: '000001')output_format(Literal): 输出数据格式: json, csv, xml, excel, markdown, html。默认:markdown
22. 获取限售解禁数据 (get_stock_restricted_release_queue)
获取指定股票的限售解禁数据。
参数:
symbol(string): 股票代码 (例如: '000001')output_format(Literal): 输出数据格式: json, csv, xml, excel, markdown, html。默认:markdown
23. 获取 A 股代码和名称 (get_stock_a_code_name)
获取所有 A 股股票的代码和名称。
参数:
output_format(Literal): 输出数据格式: json, csv, xml, excel, markdown, html。默认:markdown
24. 获取股票估值数据 (get_stock_value)
获取指定股票的估值数据。
参数:
symbol(string): 股票代码 (例如: '000001')output_format(Literal): 输出数据格式: json, csv, xml, excel, markdown, html。默认:markdown
25. 计算指定个股的波动率指标 (get_stock_volatility)
通过分钟级历史行情计算指定个股的波动率指标。 参数:
symbol(string): 股票代码 (例如: '000001')start_date(string): 开始日期end_date(string): 结束日期period(int): 时间周期，分钟级别 (例如: '1', '5', '15', '30', '60')")adjust(string): 复权类型: none, qfq(前复权), hfq(后复权)。默认：noneoutput_format(Literal): 输出数据格式: json, csv, xml, excel, markdown, html。默认:markdown
26. 获取所有指数的代码和基本信息 (get_all_cni_indices)
获取所有指数的代码和基本信息，去除实时变动数据并支持缓存。
参数:
output_format(Literal): 输出数据格式: json, csv, xml, excel, markdown, html。默认:markdown
27. 获取指定指数的日频率历史行情数据 (get_cni_index_hist)
获取指定指数的日频率历史行情数据。
参数:
symbol(string): 指数代码 (例如: '399005')start_date(string): 开始日期，格式为 YYYYMMDD (例如: '20230114')end_date(string): 结束日期，格式为 YYYYMMDD (例如: '20240114')output_format(Literal): 输出数据格式: json, csv, xml, excel, markdown, html。默认:markdown
28. 获取指定指数的成分股样本详情 (get_cni_index_detail)
获取指定指数的成分股样本详情。
参数:
symbol(string): 指数代码 (例如: '399001')date(string): 日期，格式为 YYYYMM (例如: '202404')output_format(Literal): 输出数据格式: json, csv, xml, excel, markdown, html。默认:markdown
29. 获取技术选股指标数据，包括创新高、创新低、连续上涨、连续下跌、持续放量、持续缩量、向上突破、向下突破、量价齐升、量价齐跌、险资举牌。(get_stock_technical_rank)
参数:
indicator_name(string): 要获取的技术指标名称 (例如: 创新高-创月新高, 创新高-半年新高, 创新高-一年新高, 创新高-历史新高, 创新低-创月新低, 创新低-半年新低, 创新低-一年新低, 创新低-历史新低, 连续上涨, 连续下跌, 持续放量, 持续缩量, 向上突破-5日均线, 向上突破-10日均线, 向上突破-20日均线, 向上突破-30日均线, 向上突破-60日均线, 向上突破-90日均线, 向上突破-250日均线, 向上突破-500日均线, 向下突破-5日均线, 向下突破-10日均线, 向下突破-20日均线, 向下突破-30日均线, 向下突破-60日均线, 向下突破-90日均线, 向下突破-250日均线, 向下突破-500日均线, 量价齐升, 量价齐跌, 险资举牌)output_format(Literal): 输出数据格式: json, csv, xml, excel, markdown, html。默认:markdown
30. 获取所有行业板块实时行情数据 (get_stock_board_industry_summary)
参数:
output_format(Literal): 输出数据格式: json, csv, xml, excel, markdown, html。默认:markdown
🚀 安装和运行
方法一: 使用 Smithery
通过 Smithery 自动安装到 Claude Desktop：
npx -y @smithery/cli install @xinkuang/china-stock-mcp
方法二: 使用 Docker
1. 拉取镜像
docker pull ghcr.io/xinkuang/china-stock-mcp:latest
2. 运行容器
docker run -p 8081:8081 ghcr.io/xinkuang/china-stock-mcp:latest
方法三: 本地源代码安装
1. 环境要求
- Python 3.12+
- Git
- uv (推荐的 Python 包管理器)
2. 克隆仓库
git clone https://github.com/xinkuang/china-stock-mcp
cd china-stock-mcp
3. 安装依赖
# 推荐使用 uv 包管理器
uv sync
# 或者使用 pip
pip install -r requirements.txt
4. 运行服务器
stdio 模式 (默认，适用于本地 MCP 客户端):
uv run -m china_stock_mcp
HTTP 模式 (适用于远程访问):
uv run -m china_stock_mcp --streamable-http --host 0.0.0.0 --port 8081
服务器将在 http://localhost:8081/mcp 提供服务。
⚙️ MCP 配置示例
Claude Desktop 配置
编辑 claude_desktop_config.json：
方式一: 本地源代码
{
"mcpServers": {
"china-stock-mcp": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/path/to/china_stock_mcp",
"run",
"china-stock-mcp"
]
}
}
}
方式二: 通过 uvx
{
"mcpServers": {
"china-stock-mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"china-stock-mcp"
]
}
}
}
方式三: HTTP 模式
{
"mcpServers": {
"china-stock-mcp": {
"command": "uvx",
"args": ["china-stock-mcp", "--streamable-http", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8081"],
"env": {
"MCP_BASE_URL": "http://localhost:8081/mcp"
}
}
}
}
其他 AI 客户端配置
Cursor:
{
"mcpServers": {
"china-stock-mcp": {
"command": "uvx",
"args": [ "china-stock-mcp"]
}
}
}
Clion with MCP:
{
"mcpServers": {
"china-stock-mcp": {
"command": "uvx",
"args": [ "china-stock-mcp"]
}
}
}
🏃♂️ 命令行参数
--streamable-http: 启用 HTTP 可流式模式 (默认: stdio 模式)--host: HTTP 模式下的绑定主机 (默认: 0.0.0.0)--port: HTTP 模式下的监听端口 (默认: 8081)
📊 数据支持范围
股票市场
- A股 (上证、深证)
- B股
- H股 (港股)
- 中小板、创业板、新三板
数据类型
- 历史行情数据 (分钟级、小时级、日级、周级、月级、年级)
- 实时行情数据
- 技术指标计算
- 新闻资讯
- 财务报表 (资产负债表、利润表、现金流量表)
- 财务指标
- 内部交易数据
🔧 开发和贡献
开发环境设置
- 克隆仓库
git clone https://github.com/xinkuang/china-stock-mcp
cd china-stock-mcp
- 安装开发依赖
uv sync --dev
- 进入开发模式
uv run -m china_stock_mcp
代码结构
src/china_stock_mcp/
├── __init__.py
├── __main__.py # 命令行入口，处理启动参数
├── server.py # MCP 服务器核心，定义所有工具
├── mcp.json # MCP 配置规范 (可选)
└── py.typed # 类型标注文件
添加新工具
在 server.py 中使用 @mcp.tool 装饰器添加新工具：
@mcp.tool(name="工具中文名称", description="工具的中文描述")
def your_tool_name(param1: Annotated[str, Field(description="参数描述")]) -> str:
"""工具详情描述"""
# 实现逻辑
pass
📝 许可证
MIT License - 详见 LICENSE 文件
🤝 贡献
欢迎提交 Issue 和 Pull Request！
🙋♂️ 常见问题
Q: 为什么无法获取数据？ A: 请检查网络连接和数据源可用性。某些数据源可能有访问限制。
Q: HTTP 模式下无法连接？ A: 确认端口 8081 未被其他服务占用，且防火墙允许相应端口的访问。
Q: 如何更新到最新版本？ A: 使用 Smithery 安装的可以自动更新，手动安装的请重新拉取仓库代码。
🐞 调试
有关如何使用 @modelcontextprotocol/inspector 调试此服务器的详细信息，请参阅 DEBUG.md。