💹 MCP YFinance Stock Server

💹 MCP YFinance 股票服务

本项目搭建了一个由 Yahoo Finance（YFinance） API 驱动的股票价格服务，旨在与 MCP（Model Control Protocol） 无缝集成。

它允许 AI Agent 或客户端：

• 获取实时股票数据
• 管理自选列表
• 进行全面的股票分析
• 运行完整的技术指标分析
• 以及更多

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🪙 从简单开始：先构建一个加密货币价格追踪器

在深入了解完整的股票服务之前，我建议先试试这个使用 Python + MCP 构建的简单加密货币追踪器 👇

🔗 GitHub 仓库： https://github.com/Adity-star/mcp-crypto-server

你将学到如何：

• 使用 MCP 暴露加密货币工具，例如 get_price("BTC")
• 使用 FastAPI 构建 API
• 使用 Alpaca API 获取实时价格

🔗 相关项目

探索我的更多作品：

• GenAI-Learnings：深入了解生成式 AI 概念、工具和项目。
• LangChain-Mastery：掌握 LangChain、构建强大 LLM 应用所需的一切。
• Complete Data Science：深入了解数据科学 AI 概念、工具和项目，并提供学习和面试准备的全部资料。
• Reinforcement-Learning：强化学习的实践实验与理论。
• CompleteRAG：端到端实现检索增强生成（RAG）系统。

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📈 进阶：构建 yFinance 股票服务

熟悉整个流程后，可以继续构建这个更高级的股票追踪器 💹

🔗 GitHub 仓库： https://github.com/Adity-star/mcp-yfinance-server

📝 详细博客： 👉 我如何使用 Python、yFinance 和一点极客雄心构建自己的股票服务

包含：

• 自选列表
• 近实时价格更新
• 技术摘要
• 功能齐全的仪表板
• 趋势 + 动量指标
• 自选列表管理

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📦 第 1 步：设置环境（使用 uv）

我们使用 uv —— 一款现代、超高速的 Python 包管理器 —— 来管理项目环境。

🛠️ 安装与设置

在终端中运行以下命令：

# Install uv
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh 

# Create and navigate to your project directory
mkdir mcp-yfinance-server
cd mcp-yfinance-server

# Initialize a new project
uv init

# Create and activate the virtual environment
uv venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate

📥 安装项目

在 pyproject.toml 中设置好依赖项后，运行：

#  Run 
uv pip install -e .

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🚀 第 2 步：运行 MCP 服务

环境准备就绪后，启动股票服务：

uv run main.py

🧪 想先快速测试一下？ 先试着检查这些工具：

python run test_server_fun.py

📄 想了解完整服务的工作原理？

在此查看源代码：

🔗 yf_server.py › GitHub

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🛠️ MCP 工具参考

该服务为 AI Agent 和命令行用户提供了许多工具。
以下是一些重要工具，点击此处查看完整工具列表：

📦 工具列表

工具名称	描述
add_to_watchlist	将股票代码添加到个人观察列表。
analyze_stock	执行为期 1 个月的技术趋势分析（RSI、MACD、均线）..
get_technical_summary	生成全面的技术摘要，包括指标和信号..
get_watchlist_prices	获取观察列表中所有股票代码的最新价格。
get_trend_analysiss	分析近期趋势变化、形态和背离..
get_stock_price	获取指定股票代码的当前价格。
get_volatility_analysis	计算历史波动率和 ATR 指标..
compare_stocks	比较两只股票的价格（适用于相对表现分析）。

✅ 总计：18 个强大的工具，可精准分析和监控股票。

🧠 使用场景

这些工具适用于：

• 📊 动态管理观察列表
• 🔁 检测趋势和动能
• 📈 为投资决策进行深入的技术分析
• ⚠️ 基于波动率评估风险
• 🤖 为专注于股票的自主 Agent 或仪表板提供支持

⚙️ 请妥善保存此参考，以便使用 MCP 服务构建智能金融应用。

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🔍 第 3 步：检查 MCP 服务

使用 MCP Server Inspector 轻松探索和测试 MCP 工具。 在终端中运行以下命令：

$ mcp dev source/yf_server.py

这将启动交互式 UI，用于：

• 🧰 查看所有可用工具和资源
• 📥 测试每个工具的输入/输出
• 📡 监控服务的实时响应

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⚙️ 第 4 步：配置 MCP 服务

要集成你的 YFinance MCP 服务，请将以下条目添加到 mcp.config.json 文件中：

{
  "mcpServers": {
    "yfinance-price-tracker": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/ABSOLUTE/PATH/TO/YOUR/mcp-yfinance-server",
        "run",
        "main.py"
      ]
    }
  }
}

⚠️ 将 /ABSOLUTE/PATH/TO/... 替换为实际文件路径。 💡 提示：将你的服务从 crypto-price-tracker 重命名为 yfinance-price-tracker，以便更清晰地识别。

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🔁 第 5 步：重启 Claude Desktop

重启 Claude Desktop（或任何使用 MCP 的界面），以重新加载并启用新的 YFinance 工具。

这样可以确保更新后的 MCP 配置被识别，并且所有股票追踪工具都已 准备就绪。

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✅ 第 6 步：使用 Claude Desktop 测试 MCP 服务

• 安装和配置完成后，即可在 Claude Desktop 中测试 MCP 服务。

使用以下示例查询，测试 MCP YFinance 服务：

“比较 Tesla 和 Apple 的股票价格。” → 🔧 使用 compare_stocks

“获取 Tesla 过去一个月的历史数据。” → 📊 使用 get_stock_history

“将 Apple、Tesla 和 Reliance 添加到我的观察列表。” → 📋 使用 add_to_watchlist

“显示 Apple 过去 30 天的股价图表。” → 🖼️ Claude 可以使用你的服务获取并可视化数据

📷 示例图表： 🖼 查看截图

🌐 Claude 在线演示： 在 Claude.site 上打开演示

🧪 这些测试可确保 MCP 集成端到端正常运行，从数据获取到实时分析和可视化。

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📊 结果

⚙️ 你可以期待的成果

功能	成果
✅ 股票分析	分析股票，提供价格、OHLC、收益、成交量、洞察和数据。
📈 技术分析	查看 RSI、MACD、MA 等指标，以及完整的技术分析摘要。
📉 波动率报告	使用 ATR 和波动率指标分析股票风险。
🔍 趋势分析	通过价格走势分析，检测趋势变化和背离。
🧠 可视化	提供 18+ 种工具，助力 AI Agent 或仪表板实现股票可视化。
📋 技术图表	实时分析和监控股票技术指标。
🖼️ 可视化洞察	使用 Claude Desktop 生成图表和可视化摘要。

🎉 准备好构建股票追踪机器人或智能金融仪表板了吗？本项目包含所有核心组件。

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MIT © 2025 Ak Aditya。

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