关于 Enterprise Research Evidence Chain
面向企业投研与产业研究团队的只读 MCP 服务,提供研究框架、冻结快照和历史因子摘要。每条结果附来源、数据截至日与证伪条件,不提供交易建议。
主要功能
- 01读取研究框架片段
- 02读取冻结股票快照
- 03读取达标的冻结假设
- 04读取历史主题雷达摘要
- 05读取历史因子 IC 摘要
- 06安全的单标的研判
适用场景
- 01查看带来源的公司研究
- 02查阅历史因子摘要
MCP 相关
向 MCP 客户端提供研究读取与受控分析工具。转发壳会校验入参、向研究数据服务转发租户凭据,并从输出中过滤交易类字段。
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。
uvx diyan-research-mcpDIYAN_API_KEY密钥Tenant credential issued by Diyan. Fill this on the MCP detail page.DIYAN_TRANSPORTstdio, sse, or streamable-http. Defaults to sse in hosted environments; use stdio for local clients.本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。
工具
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
来自项目 READMEdiyan-research-mcp · 企业研究证据链
面向企业投研与产业研究团队的只读研究 MCP,提供研究框架、冻结快照与历史因子摘要,每条结论附来源、数据截至日与证伪条件,不输出交易建议。
这个仓库里没有数据
本仓库只包含转发壳,职责是三件事:校验入参、携带租户凭据调用研究数据服务、在返回前剥掉交易类字段。研究框架、冻结快照、假设台账和因子摘要都存放在服务端,不随代码分发。
AI 客户端 ──MCP──▶ diyan-research-mcp(本仓库) ──HTTPS──▶ 研究数据服务
入参校验 / 凭据转发 / 输出过滤 数据、租户、档位、配额、审计
这样分层有三个后果,都是有意为之:
- 壳可以公开审阅,因为它不含任何专有数据,也不含任何密钥。
- 租户身份、档位和配额一律由服务端裁定,壳不做信任判断,也就无法被绕过。
- 输出过滤留在壳内而不是只放在服务端,即便服务端出错或被篡改,交易类表述也无法离开进程。
工具
| 工具 | 说明 |
|---|---|
framework_excerpt | 读取研究框架片段,可选 enterprise / business / finance / people / brand |
stock_snapshot_latest | 读取最新冻结的股票研究快照 |
hypothesis_get | 读取通过交付证据门槛的冻结假设 |
cognition_radar_read | 读取历史主题研究雷达摘要 |
ic_backtest_summary | 读取冻结的因子历史 IC 摘要 |
research_analyze_safe | 调用受控研究接口做单标的研判 |
工具是否可用取决于凭据对应的档位。免费档开放研究框架与部分冻结快照,其余返回 error_type: backend 并说明需要付费租户凭据。
配置
唯一必填项是 DIYAN_API_KEY,在 MCP 详情页填写即可。其余变量见 .env.example,只在自建部署或联调时需要。
凭据缺失时进程仍会正常启动,但每次工具调用都会返回明确的配置错误。这是刻意的:托管环境可能在使用者填写凭据之前就拉起进程,启动即崩溃会让详情页上的服务看起来是坏的。
本地运行
python -m pip install -r requirements.txt
export PYTHONPATH=src
export DIYAN_API_KEY=<你的租户凭据>
export DIYAN_TRANSPORT=stdio
python -m diyan_research_mcp.server
测试不需要网络和凭据:
python -m unittest discover -s tests -v
边界
- 只读。没有任何写入、下单、部署或数据导出能力。
- 不返回实时行情。快照与摘要都是冻结产物,每条结果都带
as_of。 - 不生成买卖、仓位、股数、跟单或收益承诺。含此类表述的提问在发出请求前就会被拒绝。
- 不读取使用者的本地文件、本地数据库或非必要环境变量。
服务端契约
如需自建后端,接口定义见 docs/BACKEND_CONTRACT.md。
许可与归属
由深圳瞳桦文化传媒有限公司开发与维护。MIT 许可,见 LICENSE。
评论
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。