FinQ4Cn MCP Server

FinQ4Cn MCP サーバー

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定量的な分析のために設計された専用の MCP サーバーツールである FinQ4Cn-mcp-server は、大規模モデルに対して便利で無料、かつオープンソースの金融データへのアクセスを提供することを目指しています。akshare ライブラリを基盤として構築された本プロジェクトは、中国の A 株市場に焦点を当て、株式および関連する金融商品に関する包括的なデータサポートをユーザーに提供します。定量的な分析に従事する専門家や、中国国内の株式市場に関心を持つユーザーに特に適しており、中国の金融市場のデータに対するニーズに応えます。国内の投資家に合わせて調整された理想的な選択肢として、FinQ4Cn-mcp-server を使用すると、株価、財務指標、市場のボラティリティなど（ただしこれらに限定されません）を含む多次元のデータに手軽にアクセスでき、正確な意思決定を可能にします。

今後の実装

タイムライン

• 株式指標データを充実させ、データの分類を改善する
• テクニカル分析機能を提供する
• ファンド、先物などをサポートする
• バックテストモジュールをサポートする

機能

株式リスクアラート

• 指定した株式コードの上場企業のボラティリティの詳細を取得します。

株式の一般的な指標

• 指定した株式コードの上場企業の主要事業構成を取得します
• 指定した期間内の株式の過去の価格データを取得します
• 指定した株式の財務概要データを取得します
• 指定した期間内の指定した株式の信用取引および空売りの詳細を取得します
• 指定した株式の過去の配当およびライツイシューの詳細を取得します

ニュースレポート

• 指定した期間内の最新の金融ニュースおよび市場動向を取得します。
• 指定した期間内の特定の株式に関連する最新のニュース記事および情報を取得します。

バックテスト

• 指定した取引戦略を用いて過去の株式データのバックテストを実行し、そのパフォーマンスを評価します。 戦略は次のとおりです。株式を現在保有していない場合、指定した保有割合（percent）に基づいて株式を購入し、利確割合（stop_profit_pct）を設定します。

プロジェクト構造

mcp-server/
├── utils    
├── |──modules.py # 数据校验模块
├── |──stocks_common_metrics.py # 常用指标数据
├── |──stocks_risk_alert.py     # 股票风险提示信息
├──fs_server.py # mcp server启动文件

依存関係

必須の依存関係

• FastMCP
• Pydantic
• akshare

依存関係をインストールするには：

pip install -r requirements.txt

バックテストパッケージは、以下の方法でインストールすることを推奨します：

pip install lib-pybroker -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

セットアップ

1. リポジトリをクローンします：

git clone https://github.com/jinhongzou/FinQ4Cn-mcp-server.git
cd FinQ4Cn-mcp-server

2. 仮想環境を作成して有効化します：

python -m venv venv
source venv/bin/activate

3. 依存関係をインストールします：

pip install -r requirements.txt

使用方法

Cherry Studio 全体での詳細な MCP 設定手順については、以下をご覧ください： Cherry Studio MCP 設定ガイド

Cherry Studio との統合

{
  "mcpServers": {
    "FinQ4Cn-mcp-server": {
      "name": "FinQ4Cn",
      "command": "your_path/python.exe",
      "args": [
        "your_path/FinQ4Cn-mcp-server/mcp-server/fs_server.py"
      ]
    }
  }
}

MCP inspector との統合

MCP inspector を使用した詳細な MCP 設定手順については、以下のコマンドを実行します：

npx @modelcontextprotocol/inspector python ./mcp-server/fs_server.py

ログメッセージが表示されれば、サービスが正常に起動したことを意味します。ブラウザで http://127.0.0.1:6274 を開くと、MCP のデバッグを開始できます。

Starting MCP inspector...
🔍 MCP Inspector is up and running at http://127.0.0.1:6274 🚀
⚙️ Proxy server listening on port 6277

このツールキットを設定して詳細な株式データ分析に使用する方法の詳細な手順については、ドキュメントまたはサンプルコードを参照してください。

利用可能なツール

stocks_common_metrics

• get_stock_code: 株式名から企業の株式コードを取得します。
• get_stock_zygc_em: 上場企業の主要事業構成を取得します。企業の中核事業、製品、サービス、収益配分を分析するために使用されます。
• get_stock_financial_abstract: 上場企業の財務報告書の概要データを取得します。
• get_stock_margin_detail: 上場企業の信用取引および空売りの詳細を取得します。
• get_stock_fhps_detail: 上場企業の過去の配当およびライツイシューの詳細を取得します。

ニュースレポート

• financial_news: 指定された期間内の最新の金融ニュースと市場動向を取得します。
• stock_news: 指定された期間内の特定の銘柄に関連する最新のニュース記事と情報を取得します。

バックテスト

• strategy_buy_with_stop_loss: 指定された取引戦略を使用して過去の株価データに対してバックテストを実行し、そのパフォーマンスを評価します。戦略は次のとおりです: 現在その銘柄を保有していない場合、指定された保有割合 (percent) に基づいてその銘柄を購入し、利確割合 (stop_profit_pct) を設定します。

使用例:

if __name__ == "__main__":

    # 创建 StocksCommonMetrics 实例
    stockutils = StocksCommonMetrics()
    # 获取股票名称及股票代码
    stock_codes = stockutils.get_stock_code(name="华泰证券")

    if stock_codes:
        stock_code = []
        for item in stock_codes:

            # 获取股票代码
            stock_code= item['stock_code']
            print(f"处理股票代码：{stock_code}")

            # 获取股价历史数据
            historical_stockprice_data = stockutils.get_historical_stockprice_data(stock_code=stock_code, start_date="20230101", end_date="20231001")
            print(historical_stockprice_data)
            
            # 获取财务概要数据
            stock_financial_abstract = stockutils.get_stock_financial_abstract(stock_code=stock_code, indicator='按报告期')
            print(stock_financial_abstract)

            # 获取融资融券明细数据
            stock_margin_detail = stockutils.get_stock_margin_detail(stock_code=stock_code, start_date="20230102", end_date="20230110")
            print(stock_margin_detail)

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下でライセンスされています - 詳細は LICENSE ファイルを参照してください。

謝辞

• FastMCP を使用して構築
• 包括的な金融データアクセスのために akshare を使用して構築
• データ検証に Pydantic を使用