mcpField
A
AKShare MCP Server

AKShare MCP Server

ローカル
github.com/ttjslbz001金融データ5386 週間前に更新

AKShare MCP Server について

AKShare MCP Server は、AKShare ライブラリを用いて金融データの取得と分析を行う MCP サーバーです。中国および海外の金融市場データを Claude Desktop から利用したいユーザーを対象としています。

主な機能

  1. 01中国および海外の金融市場データへのアクセス
  2. 02MCP プロトコルによる Claude Desktop 連携
  3. 03株式・ファンド・債券データの照会
  4. 04Docker での実行に対応

活用シーン

  1. 01株式、ファンド、債券データの照会
  2. 02先物および外為データの取得
  3. 03マクロ経済指標の確認

MCP 対応

本プロジェクトは MCP サーバーであり、株式、ファンド、債券、先物、外為、マクロ経済などのデータ照会ツールを Claude Desktop などの MCP クライアントに提供します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

AKShare MCP Server

AKShare ライブラリを使用して、金融データ分析機能を提供する Model Context Protocol(MCP)サーバーです。

機能

  • AKShare を通じて、中国および世界の金融市場データにアクセスできます
  • MCP プロトコルを介して Claude Desktop と連携します
  • さまざまな金融データのクエリと分析に対応します

インストール

uv を使用する(推奨)
# Clone the repository
git clone https://github.com/yourusername/akshare_mcp_server.git
cd akshare_mcp_server

# Create and activate a virtual environment
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

# Install dependencies with uv
uv pip install -e .
pip を使用する
# Clone the repository
git clone https://github.com/yourusername/akshare_mcp_server.git
cd akshare_mcp_server

# Create and activate a virtual environment
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

# Install dependencies
pip install -e .

使用方法

サーバーを起動する
# Activate the virtual environment
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

# Run the server
python run_server.py
Claude Desktop と連携する
  1. 次の設定を Claude Desktop の設定に追加します。
"mcpServers": {
    "akshare-mcp": {
        "command": "uv",
        "args": [
            "--directory",
            "/path/to/akshare_mcp_server",
            "run",
            "akshare-mcp"
        ],
        "env": {
            "AKSHARE_API_KEY": "<your_api_key_if_needed>"
        }
    }
}
  1. Claude Desktop を再起動します
  2. 利用可能なツールから AKShare MCP サーバーを選択します

利用可能なツール

AKShare MCP サーバーでは、次のツールを利用できます。

  • 株式データのクエリ
  • ファンドデータのクエリ
  • 債券データのクエリ
  • 先物データのクエリ
  • 外国為替データのクエリ
  • マクロ経済データのクエリ
  • その他多数…

新しいツールの追加

MCP サーバーに新しいツールを追加するには、次の手順に従います。

  1. src/mcp_server_akshare/api.py に新しい API 関数を追加します:

    async def fetch_new_data_function(param1: str, param2: str = "default") -> List[Dict[str, Any]]:
        """
        Fetch new data type.
        
        Args:
            param1: Description of param1
            param2: Description of param2
        """
        try:
            df = ak.akshare_function_name(param1=param1, param2=param2)
            return dataframe_to_dict(df)
        except Exception as e:
            logger.error(f"Error fetching new data: {e}")
            raise
    
  2. src/mcp_server_akshare/server.py の列挙型に新しいツールを追加します:

    class AKShareTools(str, Enum):
        # Existing tools...
        NEW_TOOL_NAME = "new_tool_name"
    
  3. src/mcp_server_akshare/server.py に新しい関数をインポートします:

    from .api import (
        # Existing imports...
        fetch_new_data_function,
    )
    
  4. handle_list_tools() 関数にツールの定義を追加します:

    types.Tool(
        name=AKShareTools.NEW_TOOL_NAME.value,
        description="Description of the new tool",
        inputSchema={
            "type": "object",
            "properties": {
                "param1": {"type": "string", "description": "Description of param1"},
                "param2": {"type": "string", "description": "Description of param2"},
            },
            "required": ["param1"],  # List required parameters
        },
    ),
    
  5. handle_call_tool() 関数にツールのハンドラーを追加します:

    case AKShareTools.NEW_TOOL_NAME.value:
        param1 = arguments.get("param1")
        if not param1:
            raise ValueError("Missing required argument: param1")
        
        param2 = arguments.get("param2", "default")
        
        result = await fetch_new_data_function(
            param1=param1,
            param2=param2,
        )
    
  6. サーバーを起動して新しいツールにリクエストを送信し、新しいツールをテストします。

開発

# Install development dependencies
uv pip install -e ".[dev]"

# Run tests
pytest

Docker

Docker を使用してサーバーを実行することもできます。

# Build the Docker image
docker build -t akshare-mcp-server .

# Run the Docker container
docker run -p 8000:8000 akshare-mcp-server

ライセンス

MIT

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。