Stock Screener

stockscreen-mcp

面向 12 个市场提供每日股票筛选、相对强度评级、市场广度和行业组排名，可供 Claude、Cursor、VS Code 或任何其他 MCP 客户端使用。

• 无需 API 密钥，也无需运行服务。
• 它会读取开源项目 stock-screener 在每个市场收盘后发布的快照。
• 数据与在线演示中的数据相同。

uvx stockscreen-mcp

**市场：**美国、加拿大、德国、中国香港、中国大陆、日本、韩国、中国台湾、印度、新加坡、马来西亚和澳大利亚。

你可以询问什么

• “今天美国市场中，哪些股票符合 Minervini 趋势模板？其中哪些属于排名前 20 的行业组？”
• “运行日本市场的 CANSLIM 筛选，并列出 3 个月 RS 最强的 5 只股票。”
• “美国市场目前的状况如何？包括仓位、派发日和市场广度。”
• “本周领先的行业组有哪些？哪些行业组排名上升最多？”
• “告诉我扫描对 NVDA 的所有信息，以及它符合哪些筛选条件。”
• “找出 RS 高于 90、处于第 2 阶段且季度 EPS 增长超过 25% 的香港股票。”

工具

所有工具均为只读。

工具	返回内容
list_markets	当前发布中包含的市场，以及各市场的数据日期、状态和功能
list_screens	28 种预设筛选及其确切规则：Minervini、CANSLIM、VCP、杯柄形态、紧密高旗形、动量、IPO 等
run_screen	对某个市场扫描中的所有股票应用预设筛选和／或自定义筛选条件，排序并返回匹配数量。预设筛选返回的网站所显示的全部股票
get_stock	单只股票的信息：RS 评级（整体、1M、3M、12M）、阶段、筛选评分、增长、行业组排名、形态和走势字段，以及符合的筛选条件
market_overview	仓位评分和立场、派发日、跟进日、StockBee 风格的市场广度（4% 涨幅股、5／10 日比率、T2108、52 周新高／新低）、主要指数走势、顶尖行业组
group_rankings	按相对强度排名的 IBD 风格行业组，包含 1W／1M／3M／6M 排名变化和每周走势。传入某个行业组即可获取其排名历史和最强股票

数据说明

• RS 评级（rs_rating、rs_rating_1m/3m/12m）是以 1 到 99 表示的百分位数，比较范围为该股票所属的市场，99 表示最强。
• 行业组排名为 1 表示该行业组最强。
• **每个结果都包含 as_of_date：**该日期表示发布所覆盖的最近一个已完成交易日。这是收盘后数据，不包含任何盘中数据，也不会从价格数据提供商实时获取数据。

设置

该服务需要 uv，它会提供 uvx。

Claude Code

claude mcp add stockscreen -- uvx stockscreen-mcp

Claude Desktop：添加到 claude_desktop_config.json。

{
  "mcpServers": {
    "stockscreen": { "command": "uvx", "args": ["stockscreen-mcp"] }
  }
}

Cursor：将相同的 mcpServers 条目添加到 ~/.cursor/mcp.json。

VS Code：添加到 .vscode/mcp.json。

{
  "servers": {
    "stockscreen": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["stockscreen-mcp"] }
  }
}

Codex CLI：添加到 ~/.codex/config.toml。

[mcp_servers.stockscreen]
command = "uvx"
args = ["stockscreen-mcp"]

若要从 main 运行最新版本而非最新发行版，请将 args 中的 stockscreen-mcp 替换为 --from、git+https://github.com/xang1234/stock-screener#subdirectory=stockscreen-mcp、stockscreen-mcp。

工作原理

• **数据源：**该服务会读取静态网站发布到 GitHub Pages 的 JSON。根目录下的 manifest.json 指向当前发布。
• **下载和缓存：**每个市场的扫描数据只会在首次使用时下载一次（美国市场的压缩数据约为 7 MB），并保存在内存中。最近使用的两个市场会保留在缓存中；出现新发布时，缓存会刷新。
• **数据 URL：**设置 STOCKSCREEN_DATA_URL，即可从其他发布源读取数据，例如 fork 的 GitHub Pages 网站。

开发

cd stockscreen-mcp
uv run pytest                                      # unit tests, no network
STOCKSCREEN_LIVE=1 uv run pytest -m live           # against the real publish

发布

1. 在 src/stockscreen_mcp/__init__.py 中更新 __version__。同时更新 server.json 中的相同版本号（两个 version 字段），以及 mcpb/manifest.json 和 mcpb/pyproject.toml 中的版本号。若这些版本号不一致，tests/test_packaging.py 会报错。
2. 推送 stockscreen-mcp-v<version> 标签。.github/workflows/stockscreen-mcp-release.yml 会发布到 PyPI，然后通过使用 GitHub OIDC 的 stockscreen-mcp-registry.yml 发布到 MCP 注册表。
3. 打包文件（需要 Node 20+，Smithery CLI 有此要求；smithery_bundle.py 会检查），从 mcpb/ 构建：
   • Claude Desktop： npx @anthropic-ai/mcpb pack . stockscreen-mcp.mcpb 会构建 MCPB uv 包。
   • Smithery： 其 CLI 目前无法读取 uv 类型（smithery-cli#801）。python smithery_bundle.py 会将副本打包为 python 类型，文件名为 stockscreen-mcp-smithery.mcpb。
   • 发布到 Smithery： smithery mcp publish stockscreen-mcp-smithery.mcpb -n davidten7/stockscreen-mcp，使用维护者的 Smithery 命名空间。

许可证和免责声明

Apache-2.0。本项目提供的是用于教育和研究的筛选数据，不构成投资建议。