📈 mcp-stock-cn

中国 A 股实时行情 MCP Server
让 AI 助手直接查询 A 股行情、计算技术指标、筛选股票、盯盘告警、生成 K 线图表

🇺🇸 English • GitHub

✨ 为什么选 mcp-stock-cn？

⚠️ 百度搜到的股票数据是静态网页，AI 无法直接做技术分析、筛选、对比。

mcp-stock-cn 给了 AI 一个实时、结构化、可计算的 A 股数据源：

📊 实时行情 — 腾讯财经 + 东方财富双源，自动容错
📈 技术分析 — 9 大指标本地计算，金叉死叉自动识别
🔍 条件选股 — 全市场 A 股按涨跌幅/量比/换手率/PE/市值筛选
🔔 盯盘告警 — 价格突破/金叉死叉/超买超卖 → 钉钉/微信推送
🕯️ K线图表 — Plotly 交互式 HTML，蜡烛图+均线+MACD/KDJ/RSI
💾 历史数据 — Baostock 量化级 K 线，日/周/月/分钟全覆盖

📋 环境要求

Python 3.9 或更高版本
建议使用虚拟环境（venv / conda）安装

🚀 快速开始

# 1. 克隆
git clone https://github.com/ojkkk/mcp-stock-cn.git
cd mcp-stock-cn

# 2. 推荐：创建虚拟环境
python -m venv .venv
# Windows: .venv\Scripts\activate
# macOS/Linux: source .venv/bin/activate

# 3. 安装
pip install -e .

配置

Claude Desktop

{
  "mcpServers": {
    "mcp-stock-cn": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "cn_stock.server"]
    }
  }
}

Codex

codex mcp add mcp-stock-cn -- python -m cn_stock.server

或 .codex.yaml:

mcp:
  servers:
    mcp-stock-cn:
      command: python
      args: ["-m", "cn_stock.server"]

Cursor / VS Code

{
  "mcpServers": {
    "mcp-stock-cn": {
      "type": "stdio",
      "command": "python",
      "args": ["-m", "cn_stock.server"]
    }
  }
}

🛠️ 全部工具 (12 个)

📊 基础行情

| 工具 | 说明 | 必填参数 | |------|------|----------| | get_realtime_quote | 个股/指数实时行情 | code | | get_kline | K 线数据（日/周/月/60分 + 前/后复权） | code | | get_financials | 财务数据（营收/净利润/ROE/毛利率/资产负债率） | code | | get_market_indices | 上证/深证/创业板/沪深300/科创50 实时行情 | — | | get_sector_ranking | 行业/概念/地域板块涨幅排行 | — | | get_north_flow | 北向/南向资金日流向 | — | | search_stock | 按代码或名称模糊搜索 | keyword | | batch_quotes | 批量查询多只股票行情 | codes |

📈 技术分析

| 工具 | 说明 | 必填参数 | |------|------|----------| | get_technical_indicators | 9 指标一键计算 + 信号识别 | code |

计算的指标： MA(5/10/20/60/120/250)、MACD(DIF/DEA/柱)、KDJ(K/D/J)、RSI(6/14/24)、 BOLL(上/中/下轨)、WR(威廉)、BIAS(乖离率)

自动识别的信号： ✅ 均线金叉/死叉 ✅ MACD金叉/死叉 ✅ MACD柱转正/转负 ✅ KDJ超买/超卖 ✅ RSI严重超买(>80)/超卖(<20) ✅ RSI偏高(>70)/偏低(<30) ✅ 均线多头/空头排列

🔍 条件选股

| 工具 | 说明 | 必填参数 | |------|------|----------| | stock_screener | 全市场多维度筛选 | 至少一个条件 |

支持的筛选条件：涨跌幅、量比、换手率、市盈率、总市值

🔔 盯盘告警

| 工具 | 说明 | 必填参数 | |------|------|----------| | set_alert | 条件告警 + 消息推送 | code |

告警条件：价格突破/跌破、涨跌幅阈值、MACD/均线金叉死叉、RSI超买超卖

推送渠道：🟢 钉钉机器人 🟢 企业微信机器人 🟢 Server酱(微信)

环境变量: DINGTALK_WEBHOOK_URL / WECOM_WEBHOOK_URL / SERVERCHAN_SENDKEY

🔧 告警配置详细说明（点击展开）

方式一：钉钉机器人（推荐）

打开钉钉，建一个群
群设置 → 智能群助手 → 添加机器人 → 自定义机器人
安全设置选 "自定义关键词"，填 股票
复制 https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxx 这段 URL

Windows 永久配置：

setx DINGTALK_WEBHOOK_URL "https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=你的token"

重启 Codex / Claude 后生效。

方式二：企业微信机器人

建群 → 添加群机器人 → 拿到 Webhook URL：

setx WECOM_WEBHOOK_URL "https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key=xxx"

方式三：Server酱（微信推送）

打开 https://sct.ftqq.com/ 微信扫码登录
拿到 SendKey

setx SERVERCHAN_SENDKEY "SCT你的key"

测试告警

配置好后对 AI 说：

"帮我盯着茅台，涨超 3% 就钉钉通知我"

AI 会调用 set_alert(code="600519", gain_above=3, push_channel="dingtalk")，钉钉群就会收到消息。

持续盯盘脚本

set_alert 是一次性的（你问一次它检查一次）。要实现真正的后台持续盯盘，可以跑 run_monitor.py：

python run_monitor.py

脚本每 60 秒检查一次自选股，触发条件自动推送，内置冷却机制避免重复骚扰。

配置自选股：编辑 run_monitor.py 里的 WATCHLIST：

WATCHLIST = [
    {
        "code": "600519",
        "rules": {
            "price_below": 1500,    # 跌破 1500 告警
            "macd_death": True,     # MACD 死叉告警
        },
        "channel": ["dingtalk"],
    },
    {
        "code": "300750",
        "rules": {"gain_above": 5},
        "channel": ["dingtalk", "wecom"],
    },
]

| 参数 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | INTERVAL_SECONDS | 检查间隔（秒） | 60 | | COOLDOWN_MINUTES | 同一条件冷却时间（分钟） | 30 | | MAX_CONSECUTIVE_ERRORS | 连续出错退出阈值 | 10 |

Windows 开机自启：把 python run_monitor.py 放到任务计划程序即可。

🕯️ K线图表

| 工具 | 说明 | 必填参数 | |------|------|----------| | plot_kline | Plotly 交互式 K 线 HTML | code |

图表包含：蜡烛图 + MA5/10/20/60 均线 + 成交量 + MACD/KDJ/RSI 副图（可选）交互：缩放、平移、悬停查看数值，深色主题，保存为 HTML 在浏览器打开

⚠️ 这不是 PNG 图片！ plot_kline 生成的是 交互式 HTML 文件，必须用浏览器打开。

文件默认保存在 %TEMP%/mcp-stock-cn-charts/ 目录下。打开后你可以：🔍 滚轮缩放｜ ✋ 拖拽平移｜ 👆 悬停查看每根 K 线的 OHLC 数值。

Plotly.js 已内嵌在 HTML 中（~3MB），完全离线可用，无需联网。

🧪 API 诊断

| 工具 | 说明 | 必填参数 | |------|------|----------| | test_data_sources | 逐项检测 Baostock / 东方财富 / 腾讯数据源是否可用 | — |

在对话中说 "测试数据源"，AI 会调用 test_data_sources 返回各数据源状态。

💬 使用示例

| 场景 | 你可以问 AI | |------|-------------| | 📊 实时行情 | "茅台今天多少钱？大盘怎么样？" | | 📈 K线数据 | "宁德时代最近 60 天日 K，后复权" | | 🧮 技术分析 | "帮我看看比亚迪的技术指标，有没有金叉？RSI 超卖没有？" | | 📋 财务分析 | "恒瑞医药最近几期营收和 ROE 趋势" | | 💰 资金面 | "这周北向资金是流入还是流出？" | | 🔍 选股 | "全市场扫描：涨超 3%、量比 > 1.5、换手率 > 5%" | | 🔔 盯盘 | "盯着茅台，跌破 1800 或 MACD 死叉就钉钉通知我" | | 🕯️ 画图 | "画一张茅台最近 120 天的 K 线图，带上 MACD 和 RSI" | | 🏭 板块 | "今天哪个行业板块涨得最好？" |

📡 数据源

| 源 | 用途 | 可用性 | 致谢 | |----|------|--------|------| | 腾讯财经 qt.gtimg.cn | 实时行情 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 腾讯(QQ) 公开行情接口 | | 东方财富 push2.eastmoney.com | K线/板块/资金流/全市场 | ⭐⭐⭐⭐ | 东方财富网 | | 东方财富 datacenter.eastmoney.com | 财务数据 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 东方财富数据中心 | | Baostock baostock.com | 历史 K 线（量化级） | ⭐⭐⭐⭐⭐ | Baostock 免费证券数据平台 | | 东方财富 searchadapter.eastmoney.com | 股票搜索 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 东方财富搜索接口 |

🇨🇳 全部国内 API，无需代理，无需 API Key。 🔄 三数据源自动降级：Baostock → 东方财富 → 腾讯，确保尽可能返回数据。

🏗️ 项目结构

mcp-stock-cn/
├── pyproject.toml
├── README.md              # 中文文档
├── README.en.md           # English documentation
├── cn_stock/
│   ├── __init__.py
│   ├── api.py             # API 封装（三数据源容错）
│   ├── data.py            # 200+ 股票映射 & 行业分类
│   ├── indicators.py      # 9 大技术指标 + 信号识别
│   ├── screener.py        # 全市场条件筛选
│   ├── monitor.py         # 告警监控 + 钉钉/微信推送
│   ├── chart.py           # Plotly 交互式 K 线图
│   └── server.py          # MCP Server（12 tools + resources）

🧭 已知限制 & 路线图

当前不足

⏳ 分时数据缺失：暂不支持盘内分时（Tick 级）数据
⏳ 分钟 K 线范围有限：Baostock 分钟 K 线只保留近 5 个交易日
⏳ 港股/美股：目前仅覆盖 A 股

计划中

[ ] 港股实时行情支持（腾讯财经已有部分港股数据）
[ ] 个股资金流向（主力/散户净流入）
[ ] 股票回测框架对接（Backtrader / vnpy）
[ ] 分时图 / Tick 级数据
[ ] Docker 一键部署

欢迎提 PR 或 Issue 贡献新功能！

🙏 致谢

东方财富网 — 提供实时行情、财务数据、板块排行等接口
腾讯财经 — 提供稳定可靠的实时行情 API
Baostock — 免费、开源的历史 A 股数据平台，量化分析标配
Plotly — 提供强大的交互式图表能力
MCP (Model Context Protocol) — AI 工具调用标准协议

📝 License

MIT

⭐ 如果这个项目对你有用，请给一个 Star！
_{欢迎提交 PR 和 Issue — 新指标、新数据源、新推送渠道……}

🇺🇸 Read this in English

MCP Servers