Company Delta

machine-job-fishing-net

面向机器调用的任务与 Agent 需求发现 V0 实验

Company Delta A2A v1 实验

该服务会在 /.well-known/agent-card.json 发布一张精简的 A2A 1.0 Agent Card，并在 /a2a/company-delta 接受 JSON-RPC 请求。SendMessage 会启动一个受追踪的 Company Delta 任务，GetTask 用于轮询任务。发现和轮询都不会运行分析引擎。

以 A2A 数据部分的形式发送结构化输入：

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": "request-1",
  "method": "SendMessage",
  "params": {
    "message": {
      "messageId": "message-1",
      "role": "ROLE_USER",
      "parts": [
        {"data": {"company": "Intel Corporation", "since": "2024-12-01"}}
      ]
    },
    "configuration": {"returnImmediately": true}
  }
}

使用返回的任务 ID，通过 GetTask 进行轮询。完成后的输出是一个 application/json 工件。成本保障措施默认限制为同时运行一个 A2A 任务，并且每个客户端 IP 每小时最多接受三个任务。使用 A2A_MAX_CONCURRENT_JOBS 和 A2A_RATE_LIMIT_PER_HOUR 进行配置。

如需在受控的生产环境中进行验证，请设置 A2A_INTERNAL_TEST_TOKEN，并且仅在 X-A2A-Test-Token 标头中发送其值。这样会在结构化日志中将流量标记为内部流量，而不会记录令牌。

本地设置和测试：

python -m venv .venv
.venv/Scripts/activate
python -m pip install -r requirements-dev.txt
set OPENAI_API_KEY=your-key
python -m pytest -q
uvicorn main:app --reload

测试会模拟成本高昂、由 OpenAI 支持的分析。真实的 Company Delta 任务需要 OPENAI_API_KEY；请勿提交该值。

TSRE MCP 服务

该服务通过标准的 Streamable HTTP 传输公开一个免费 MCP 工具：

• 端点：https://machine-job-fishing-net.onrender.com/mcp/
• 工具：get_sweden_market_intelligence
• 输入：无
• 输出：来自 feeds/tsre_daily.json 的最新结构化 TSRE Daily Investment Desk

该数据源包含瑞典股票市场状态、市场广度、板块轮动、RS20 候选项、Tactical Radar、数据质量信息以及原始研究约定。它用于支持研究决策，不构成自主投资建议、买入或卖出信号，也不会生成订单。

将任何支持 Streamable HTTP 的 MCP 客户端连接到上述端点，然后列出并调用该工具。以下是使用官方 Python SDK 的示例：

import asyncio
from mcp import Client


async def main():
    async with Client("https://machine-job-fishing-net.onrender.com/mcp/") as client:
        tools = await client.list_tools()
        result = await client.call_tool("get_sweden_market_intelligence", {})
        print(result.structured_content)


asyncio.run(main())