Index One

Index One MCP Server

面向 Index One 的远程 MCP 服务——可从任何兼容 MCP 的客户端查询金融指数数据、运行回测，以及构建和部署系统化投资策略。

端点	https://api.indexone.io/mcp
传输方式	Streamable HTTP（无状态，仅 POST）
身份验证	OAuth 2.1，或通过 x-api-key 提供团队 API 密钥
工具	22
注册表	io.indexone/mcp
文档	https://indexone.io/docs/mcp

此代码库是服务清单、工具参考和客户端示例的公开主页。服务本身由 Index One 托管——无需在本地安装、构建或运行任何内容，且服务实现并非开源。

功能

Index One 用于构建和计算自定义金融指数。MCP 服务将该平台作为工具提供，因此 Agent 可以：

• 读取指数数据——查询团队指数和公开指数的元数据、历史值序列、持仓、权重、范围以及风险／收益统计数据。
• 回测——基于历史数据模拟任意指数定义，并获取绩效摘要和值序列。
• 构建和部署——发现可用的工作流操作和数据集，使用真实数据预览工作流、验证工作流、将其保存为草稿，并将其部署为实时持续计算的指数。

该服务提供的是工具接口，而非聊天机器人：客户端自己的模型负责推理，并逐个调用工具。每次调用都限定在你的团队范围内。

身份验证

OAuth——实现 MCP 授权规范的客户端（包括 Claude 网页版和 Desktop 连接器等）只需提供端点 URL。你会被引导至登录页面，使用常规 Index One 账号登录；无需将密钥写入配置文件。

API 密钥——其他所有客户端都通过 x-api-key 标头发送团队 API 密钥。Claude Code、Cursor、VS Code 和自定义 Agent 均适用此方式，因为它们会在随机的本地端口上注册，而 OAuth 提供方无法预先批准这些端口。可在 Index One 控制台的 Team → API Keys 中创建和撤销密钥。

两种方式都对应同一团队范围。速率限制约为每个团队每分钟 60 次调用；超过限制时会返回 429 和 Retry-After。

快速入门

Claude（网页版或 Desktop）——连接器

依次选择 Settings → Connectors → Add custom connector，粘贴 https://api.indexone.io/mcp，高级 OAuth 字段留空，然后使用 Index One 账号登录。

Claude Code

claude mcp add --transport http indexone https://api.indexone.io/mcp \
  --header "x-api-key: YOUR_API_KEY"

Cursor — ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "indexone": {
      "url": "https://api.indexone.io/mcp",
      "headers": { "x-api-key": "YOUR_API_KEY" }
    }
  }
}

VS Code — .vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "indexone": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.indexone.io/mcp",
      "headers": { "x-api-key": "YOUR_API_KEY" }
    }
  }
}

Claude Desktop — claude_desktop_config.json

Desktop 通过 mcp-remote 桥接程序连接远程服务：

{
  "mcpServers": {
    "indexone": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y", "mcp-remote", "https://api.indexone.io/mcp",
        "--header", "x-api-key:${INDEXONE_API_KEY}"
      ],
      "env": { "INDEXONE_API_KEY": "YOUR_API_KEY" }
    }
  }
}

在 Windows 上，使用 "command": "cmd" 和 "args": ["/c", "npx", ...]——Desktop 会将 npx 解析为包含空格的路径，从而导致启动失败。编写标头时，冒号后不要加空格；Desktop 不会转义参数中的空格。

其他客户端

请参阅 examples/，其中包含通过 curl 发起的原始 JSON-RPC 调用示例，以及使用官方 MCP SDK 的 Python 客户端示例。

工具

完整参考及说明请见：TOOLS.md。

分组	工具
指数数据	get_index、get_index_values、get_index_holdings、get_index_weightings、get_index_universe、get_index_stats
回测	run_backtest、get_backtest
探索	list_operations、get_operations、list_examples、get_example、list_workflows、get_workflow、list_datasets、inspect_dataset
预览	run_workflow、inspect_run、get_column_values
持久化	validate_workflow、save_workflow、deploy_index

写入操作经过刻意限制：Agent 可以保存草稿并部署指数——部署仅允许在完整回测后通过 confirm=true 执行，且不能部署空指数；此外，没有删除工具。

构建指数

指数工作流是一个由多个操作组成的 DAG：用于设定计划的触发器、用于选择、筛选和加权证券的操作，以及一个将结果转换为持仓的 create_index_holdings 步骤。Agent 会自行发现这种结构，而不是凭空假设。服务器会提供指令，告知客户端的模型遵循此流程：

list_operations     what operations exist?
get_example         copy wiring from a real workflow
get_operations      exact parameter schemas
inspect_dataset     real columns, real values
run_workflow        preview against real data (nothing saved)
validate_workflow   optional draft check (the run tools validate on their own)
save_workflow       persist as a draft
run_backtest        validates + simulates, returns a backtest_id immediately
deploy_index        register a live index (confirm=true)

操作名称、数据集 ID、列名称和筛选值始终通过查询获取，绝不凭空猜测。

说明

• 无状态的可流式 HTTP：每个请求都独立完整，只支持 POST（GET/DELETE 返回 405），直接返回 JSON 响应，无需 SSE 流。
• 预览运行会将输出缓存两小时，因此 inspect_run 和 get_column_values 可以跨调用使用。
• run_backtest 和 deploy_index 不会让连接保持打开状态：它们会同步验证，然后立即返回 backtest_id（部署时还会返回待处理的 index_id）；使用 get_backtest 轮询结果——它会在服务器端等待一段时间，因此连续轮询也没有问题。

支持

如有疑问、需要更高的速率限制或遇到任何异常情况，请联系：[email protected]