Sentimatix

Name: Sentimatix
Author: Rishav0123

远程服务

sentimatix-production.up.railway.app金融数据218 周前更新

代码仓库访问官网

关于 Sentimatix

Sentimatix 是面向印度 NSE/BSE 股票市场的 MCP 服务，为研究者和投资分析工作流提供行情、新闻情绪与技术指标。它还支持股票比较、价格变动解释及新闻语料语义检索。

主要功能

01股票价格与历史 OHLCV 数据
02新闻 NLP 情绪评分与汇总
03RSI、MACD 和支撑阻力分析
04NSE 股票比较与相关性计算
05新闻语料 RAG 证据检索

适用场景

01结合行情和新闻解释股价变动
02比较两只 NSE 股票的表现
03检索与股票主题相关的新闻证据

MCP 相关

通过 MCP 向兼容客户端和 AI Agent 暴露印度股票市场分析工具，包括行情、情绪、技术分析与新闻语料检索。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端，复制配置或使用一键安装。

服务地址https://sentimatix-mcp.up.railway.app/mcp

一键复制安装命令

Claude CodeTerminalclaude mcp add --transport http rishav0123-sentimatix https://sentimatix-mcp.up.railway.app/mcp

Cursor.cursor/mcp.json{"mcpServers":{"rishav0123-sentimatix":{"type":"http","url":"https://sentimatix-mcp.up.railway.app/mcp"}}}在 Cursor 中打开

VS Code.vscode/mcp.json{"servers":{"rishav0123-sentimatix":{"type":"http","url":"https://sentimatix-mcp.up.railway.app/mcp"}}}在 VS Code 中打开

Claude Desktopclaude_desktop_config.json{"mcpServers":{"rishav0123-sentimatix":{"type":"http","url":"https://sentimatix-mcp.up.railway.app/mcp"}}}

Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json{"mcpServers":{"rishav0123-sentimatix":{"serverUrl":"https://sentimatix-mcp.up.railway.app/mcp"}}}

命令在终端中运行；JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

全部服务地址

Streamable HTTPhttps://sentimatix-mcp.up.railway.app/mcp

SSEhttps://sentimatix-mcp.up.railway.app/sse

安装包

pypisentimatix-mcp1.0.2stdio

工具

详细介绍

Sentimatix MCP Server

通过 Model Context Protocol (MCP) 获取印度股市实时情报。将 Sentimatix 直接接入 Claude Desktop、Cursor 或任何兼容 MCP 的 AI Agent，即可获取实时 NSE/BSE 市场情绪、新闻和技术分析。

🏗️ 架构

User Query → Claude/AI Agent → MCP Server → Tools
                                   ↓
                              ┌─────────────────────┐
                              │ News Sentiment API  │ ← Sentimatix /api/v1/news
                              │ Stock Price API     │ ← Sentimatix /api/v1/stocks
                              │ Sector Sentiment    │ ← Sentimatix /api/v1/sentiment
                              │ RAG Evidence        │ ← Supabase Vector DB
                              └─────────────────────┘
                                   ↓
                              Synthesized Market Intelligence

🛠️ 可用工具（共 10 个）

工具	描述	示例
`explain_price_change`	编排器 — 使用价格、新闻和情绪数据解释股票走势	`(RELIANCE, 7 days)`
`analyze_stock_enhanced`	单只股票深度研究报告	`(HDFCBANK, detailed)`
`compare_stocks`	并排比较两只 NSE 股票	`(TCS vs INFY)`
`get_stock_summary`	价格指标：涨跌幅、高点、低点、成交量	`(TATAMOTORS, 7 days)`
`get_historical_prices`	每日 OHLCV 时间序列数据	`(SBIN, 2024-01-01, 2024-03-01)`
`get_news_sentiment`	包含 NLP 情绪评分的新闻文章	`(ZOMATO, last 7 days)`
`get_sentiment_aggregate`	某一时段的汇总情绪统计数据	`(ADANIENT, 30 days)`
`get_technical_analysis`	RSI、MACD、布林带、支撑位/阻力位	`(ITC, 90 days)`
`calculate_correlation`	两只 NSE 股票之间的 Pearson 相关性	`(RELIANCE, TCS)`
`get_rag_evidence`	对新闻语料库进行语义搜索	`(INFY, "earnings beat")`

🚀 快速开始（Claude Desktop）

在此处获取免费 API 密钥：https://sentimatix-production.up.railway.app/portal
将以下内容添加到你的 claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "sentimatix": {
      "command": "uvx",
      "args": ["sentimatix-mcp"],
      "env": {
        "BACKEND_API_URL": "https://sentimatix-production.up.railway.app/api",
        "SENTIMATIX_API_KEY": "your_key_here"
      }
    }
  }
}

📊 示例查询流程

用户：“Reliance 在过去 7 天为何下跌？”

MCP 工作流：

✅ get_stock_summary("RELIANCE", 7) → -3.1% decline
✅ get_news_sentiment("RELIANCE", ...) → 12 news items, avg sentiment: -0.4
✅ get_rag_evidence("RELIANCE", "price drop reasons") → 5 relevant articles
✅ get_technical_analysis("RELIANCE") → RSI: 38 (Oversold), MACD: Bearish
🤖 大模型综合分析：

RELIANCE declined 3.1% (₹2,850 → ₹2,762) over the last 7 days.

Top Reasons (with evidence):
1. Weak Q4 refining margins — reported by Economic Times (sentiment: -0.5)
2. Sector-wide FII selling in Oil & Gas — MoneyControl (sentiment: -0.3)
3. RSI at 38 confirms oversold territory; key support at ₹2,740

Confidence: HIGH

🔧 环境变量

BACKEND_API_URL=https://sentimatix-production.up.railway.app/api
SUPABASE_URL=https://your-project.supabase.co       # For RAG features
SUPABASE_KEY=your_anon_key                           # For RAG features
OPENAI_API_KEY=your_openai_key                       # For AI synthesis