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Bull Vision Agent

Bull Vision Agent

本地服务
github.com/Cognitive-StackAI 与智能体1777 周前更新

关于 Bull Vision Agent

Bull Vision Agent 是基于 FastAPI 的 Telegram 机器人,使用 OpenAI Agents SDK 提供股票分析和交易讨论。它通过 MCPHub 接入市场数据与新闻能力,并跟踪对话历史和交易上下文。

主要功能

  1. 01支持 Webhook 的 Telegram 机器人
  2. 02AI 股票分析
  3. 03股票新闻与市场数据分析
  4. 04成交量模式检测
  5. 05对话历史与交易上下文跟踪
  6. 06MongoDB 数据持久化

适用场景

  1. 01请求分析 AAPL 等股票
  2. 02查看某公司的最新新闻
  3. 03讨论市场观点和交易策略
  4. 04检查股票成交量模式

MCP 相关

MCPHub 管理多个 MCP 服务的连接,提供股票新闻、成交量分析、实时股票数据和市场新闻能力。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

Bull Vision Agent

一个 FastAPI 应用,通过 webhook 将 Telegram 与 OpenAI Agents SDK 集成,为股票交易提供 AI 辅助,并利用 MCPHub 管理多个 MCP 服务。

功能

  • 集成 Telegram 机器人并支持 webhook
  • 使用 OpenAI Agents SDK 进行 AI 股票分析
  • 通过 MCPHub 集成多个 MCP 服务:
    • 股票新闻分析
    • 成交量墙检测
  • 实时股票数据分析
  • 集成市场新闻
  • 跟踪对话历史
  • 管理交易上下文
  • 集成 MongoDB 以持久化数据

项目结构

├── app/
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py           # FastAPI app with MCPHub initialization
│   ├── api/
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── telegram_webhook.py  # Telegram webhook endpoint
│   ├── bot/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── bot.py            # Bot instance and context management
│   │   ├── agent.py          # AI agent implementation with MCP servers
│   │   ├── context.py        # Conversation context and history
│   │   └── telegram_handler.py  # Process incoming messages
│   ├── core/
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── settings.py   # Application settings
│   ├── models/
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── news.py           # News data models
│   ├── services/
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── mongodb_service.py # MongoDB operations
│   └── startup.py        # Startup events

设置

  1. 克隆代码仓库

  2. 安装依赖:

    poetry install
    
  3. 将 .env.example 复制为 .env,并填写必需的值:

    cp .env.example .env
    
  4. 使用实际值编辑 .env:

    • TELEGRAM_BOT_TOKEN:从 @BotFather 获取的 Telegram 机器人令牌
    • TELEGRAM_WEBHOOK_URL:机器人接收更新的公开 URL
    • HOST 和 PORT:服务配置
    • AZURE_OPENAI_API_KEY:Azure OpenAI API 密钥
    • AZURE_OPENAI_ENDPOINT:Azure OpenAI 端点
    • AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT:Azure OpenAI 部署名称
    • AZURE_OPENAI_API_VERSION:Azure OpenAI API 版本
    • MONGO_URI:MongoDB 连接字符串
    • MONGO_DB:MongoDB 数据库名称

运行应用

启动服务:

make run

Webhook 设置

  1. 确保你的服务可通过公网访问
  2. Webhook URL 格式应为:https://your-domain.com/api/telegram/webhook
  3. 应用启动时会自动注册 webhook

可用命令

  • /start - 启动机器人
  • /help - 显示帮助信息

示例查询

你可以向机器人询问:

  • 股票分析(例如:“分析 AAPL”)
  • 市场新闻(例如:“Tesla 的最新消息是什么?”)
  • 交易策略(例如:“你如何看待当前市场?”)
  • 成交量分析(例如:“检查 MSFT 的成交量模式”)

开发命令

make install    # Install dependencies
make run       # Run the application
make test      # Run tests
make lint      # Run linters
make format    # Format the code
make clean     # Clean up generated files
make setup     # Setup development environment
make check     # Run all checks

文档

详细说明请参阅:

  1. 设置 Telegram 和 OpenAI Agents SDK 的 AI 聊天机器人,请参阅 init_telegram_openai_agent.md
  2. 使用 MCPHub 管理多个 MCP 服务,请参阅 create_telegram_chatbot_multi_mcp_server.md

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从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。