bahi-mcp

bahi-mcp

MCP 服务，为 AI 助手（Claude、Cursor、VS Code 等）提供访问印度共同基金数据、NSE/BSE 市场数据和金融计算器的能力。

Bahi（बही）是印度传统的账簿。此服务会确保数据准确，让你的助手不必猜测。

免责声明：bahi-mcp 提供来自公开数据源（通过 mftool 库获取的 AMFI 数据，以及股票数据的 Yahoo Finance）和你提供的假设条件的信息与计算结果。它不构成投资或税务建议，作者也不是 SEBI 注册顾问。数据可能有所延迟或不准确，税务规则也会变化。做出决定前请务必核实。

你可以询问

• “比较这三只灵活市值基金的 3 年回报率、波动率和最大回撤。”
• “这只基金的滚动 3 年回报率超过 12% 的频率是多少？”
• “如果我从 2020 年 1 月起每月向方案 119551 投资 ₹10,000，如今价值多少？我的 XIRR 是多少？”
• “Nifty 当前点位是多少？RELIANCE 过去一年表现如何？”
• “如果我在持有这只股票型基金 14 个月后卖出，获利 ₹2 lakh，需要缴多少税？”
• “如果我希望 55 岁退休，按今天每月 ₹60,000 的支出计算，需要多少退休金？”

工具

共同基金数据（AMFI）

工具	功能
search_schemes	按名称搜索方案，返回 AMFI 方案代码
get_scheme_quote	获取指定方案代码对应的最新 NAV 和报价
get_scheme_details	获取基金公司、类型、类别和成立日期
get_nav_history	获取 NAV 历史记录，可选日期范围（限制数据量以缩小响应）
get_portfolio_value	计算一组持仓的当前价值（方案代码 + 份额）
clear_cache	清除缓存的 AMFI 数据，以便下次调用时获取最新 NAV

共同基金分析

工具	功能
calculate_sip_returns	根据基金的真实 NAV 历史数据模拟每月 SIP：投入金额、份额、价值、绝对回报率和 XIRR
compare_funds	并排比较 1/3/5 年回报率、波动率、最大回撤和 Sharpe 比率，支持 1 至 5 只基金
get_rolling_returns	滚动回报率分布：最小值、最大值、平均值、中位数，以及回报率为正或超过指定阈值的频率

股票和市场数据（NSE/BSE，通过 Yahoo Finance；非官方，仅尽力提供）

工具	功能
get_stock_quote	获取 NSE/BSE 股票的最新价格、当日区间和 52 周区间
get_index_quote	获取 Nifty 50、Sensex、Bank Nifty、Nifty IT、India VIX 的报价
get_stock_history	获取股票或指数的 OHLCV 历史数据

计算器

工具	功能
calculate_xirr	计算任意日期现金流的 XIRR
calculate_cagr	根据日期范围内的两个数值计算 CAGR
calculate_emi	计算贷款 EMI、总还款额和总利息
calculate_fd / calculate_rd	计算定期存款和循环存款的到期金额
calculate_lumpsum_value	计算一次性投资的未来价值
project_sip	根据假设回报率预测 SIP，可选逐年提高投资额
calculate_swp	计算一笔资金能否支撑每月提款
plan_retirement	计算所需退休金以及积累这笔资金所需的每月 SIP 金额
estimate_mf_tax	估算基金赎回的资本利得税；如需准确判断 12 个月的持有期分类，请使用买入和卖出日期

日期格式可以是 DD-MM-YYYY 或 YYYY-MM-DD。

安装

需要 Python 3.10+。

pip install bahi-mcp                # mutual funds + calculators
pip install "bahi-mcp[stocks]"      # adds NSE/BSE stock and index data

或者使用 uv 运行，无需安装：

uvx bahi-mcp
uvx --with yfinance bahi-mcp        # with stock data

配置 MCP 客户端

Claude Desktop

在 claude_desktop_config.json 中添加：

{
  "mcpServers": {
    "bahi-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--with", "yfinance", "bahi-mcp"]
    }
  }
}

如果不需要股票数据，可移除 "--with", "yfinance"。重启 Claude Desktop。

Cursor 和其他客户端

{
  "mcpServers": {
    "bahi-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--with", "yfinance", "bahi-mcp"]
    }
  }
}

对于 Cursor，请将其保存到 ~/.cursor/mcp.json。如果不需要股票数据，可移除 "--with", "yfinance"。

关于数据和准确性的说明

• 共同基金数据来自 AMFI，通过 mftool（3.4 或更高版本）获取。NAV 通常会在收市后发布，约在 IST 晚上 9 点前后。mftool 会将 NAV 缓存 24 小时，因此晚间更新后请使用 clear_cache 查看最新数据。
• 股票数据来自 Yahoo Finance，通过 yfinance 获取。该数据为非官方数据，可能存在延迟、受到速率限制或在未通知的情况下发生变化。请勿将其用于交易决策。
• 税费估算遵循配置的 FY 2026-27 假设：股票基金 STCG 为 20%，LTCG 超出每年剩余 ₹1.25 lakh 免税额的部分按 12.5% 计税；如需按准确的日历 12 个月分类，请提供买入和卖出日期；如需按近似的 365 天期限计算，请提供持有天数。该免税额由一个财年内符合条件的收益共享。债务基金仅对 2023 年 4 月 1 日或之后买入的份额按税率档次建模。模型未纳入附加税、亏损抵扣和较早的指数化规则；请核实现行法律并咨询税务专业人士。
• 预测（project_sip、calculate_swp、plan_retirement）假设收益率恒定。现实市场并非如此。

开发

git clone https://github.com/NayakwadiS/bahi-mcp
cd bahi-mcp
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate        # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -e ".[dev,stocks]"
pytest
python -m bahi_mcp               # runs the server over stdio

src/bahi_mcp/ 中的目录结构：

• analytics.py、fund_analytics.py、calculators.py：纯 Python，无网络访问，可完全离线测试
• data.py：通过 mftool 访问 AMFI
• market.py：通过 yfinance 访问股票和指数数据
• server.py：MCP 工具定义

路线图

• 投资组合重叠情况和基金间相关性
• 搜索事实说明书和 SEBI/RBI 通函
• 提供带缓存的托管版本

贡献

欢迎提交问题和拉取请求。

许可证

MIT。请参阅 LICENSE。