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mcp-server-fear-greed

mcp-server-fear-greed

本地服务
github.com/ycjcl868金融数据459 周前更新

关于 mcp-server-fear-greed

mcp-server-fear-greed 为金融数据工作流和 MCP 客户端提供 CNN 美国股市 Fear & Greed Index。它同时返回结构化内容和文本,并支持当前指标、历史对比及各项市场因子。

主要功能

  1. 01获取实时情绪指数
  2. 02比较前收盘、周、月和年数据
  3. 03查看各项市场指标得分
  4. 04输出结构化 Markdown 或 JSON

适用场景

  1. 01在金融分析中检查市场情绪
  2. 02比较当前指数与历史区间
  3. 03将市场指标交给 MCP 客户端处理

MCP 相关

该 MCP 服务通过 `get_fear_greed_index` 工具提供 CNN Fear & Greed Index 和相关市场指标。支持 stdio、本地进程内调用,以及 SSE 或 Streamable HTTP 远程连接。

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。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"ycjcl868-mcp-server-fear-greed": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-server-fear-greed"
]
}
}
}
启动命令npx -y mcp-server-fear-greed

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。

安装包
npmmcp-server-fear-greedlatest

工具

1

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

此工具无需参数。

详细介绍

MCP 服务恐惧与贪婪指数

NPM 下载量

安装 MCP 服务

一个 Model Context Protocol(MCP)服务,可访问美国股市的 CNN 恐惧与贪婪指数。此服务会获取实时市场情绪数据,并以 structuredContent 和文本 content 两种形式呈现。

README 配图

功能

  • 实时恐惧与贪婪指数:获取当前市场情绪评分(0-100)
  • 历史对比:查看前一日收盘、前一周、前一月和前一年的数据
  • 详细的市场指标:获取各个组成部分的评分,包括:
    • 市场动能(S&P 500 和 S&P 125)
    • 股票价格强度和广度
    • 看跌/看涨期权比率
    • 市场波动率(VIX)
    • 垃圾债券需求
    • 避险资产需求
  • 灵活的输出:可选择结构化 Markdown 或原始 JSON 格式

要求

  • Node.js 18 或更高版本
  • VS Code、Cursor、Windsurf、Claude Desktop 或其他 MCP 客户端

快速开始

本地(Stdio)

首先,在客户端中安装恐惧与贪婪 MCP 服务。典型配置如下:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-fear-greed": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-server-fear-greed@latest"
      ]
    }
  }
}
在 VS Code 中安装

你也可以使用 VS Code CLI 安装 mcp-server-fear-greed MCP 服务:

# For VS Code
code --add-mcp '{"name":"mcp-server-fear-greed","command":"npx","args":["mcp-server-fear-greed@latest"]}'

安装后,便可在 VS Code 中将恐惧与贪婪 MCP 服务与 GitHub Copilot Agent 搭配使用。

在 Cursor 中安装

前往 Cursor Settings -> MCP -> Add new MCP Server。名称可自行设置,命令填写 npx mcp-server-fear-greed。你也可以点击 Edit,验证配置或添加类似命令的参数。

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-fear-greed": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-server-fear-greed@latest"
      ]
    }
  }
}
在 Windsurf 中安装

请参阅 Windsurf MCP 文档。使用以下配置:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-fear-greed": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-server-fear-greed@latest"
      ]
    }
  }
}
在 Claude Desktop 中安装

请参阅 MCP 安装指南,并使用以下配置:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-fear-greed": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-server-fear-greed@latest"
      ]
    }
  }
}
远程(SSE / Streamable HTTP)

同时,使用 --port $your_port 参数启动浏览器 MCP,即可将其转换为 SSE 和 Streamable HTTP 服务。

# normal run remote mcp server
npx mcp-server-fear-greed --port 8089

你可以使用以下两个 MCP 服务远程端点之一:

  • Streamable HTTP(推荐):http://127.0.0.1::8089/mcp
  • SSE:http://127.0.0.1::8089/sse

然后,在 MCP 客户端配置中,将 url 设置为 SSE 端点:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-fear-greed": {
      "url": "http://127.0.0.1::8089/sse"
    }
  }
}

将 url 设置为 Streamable HTTP 端点:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-fear-greed": {
      "type": "streamable-http", // If there is MCP Client support
      "url": "http://127.0.0.1::8089/mcp"
    }
  }
}
内存中调用

如果你的 MCP 客户端基于 JavaScript / TypeScript 开发,可以直接使用进程内调用,避免要求用户安装命令行界面才能使用恐惧与贪婪 MCP。

import { Client } from '@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js';
import { InMemoryTransport } from '@modelcontextprotocol/sdk/inMemory.js';

// type: module project usage
import { createServer } from 'mcp-server-fear-greed';
// commonjs project usage
// const { createServer } = await import('mcp-server-fear-greed')

const client = new Client(
  {
    name: 'test fear greed client',
    version: '1.0',
  },
  {
    capabilities: {},
  },
);

const server = createServer();
const [clientTransport, serverTransport] = InMemoryTransport.createLinkedPair();

await Promise.all([
  client.connect(clientTransport),
  server.connect(serverTransport),
]);

// list tools
const result = await client.listTools();
console.log(result);

// call tool
const toolResult = await client.callTool({
  name: 'get_fear_greed_index',
  arguments: {
    format: 'json'
  },
});
console.log(toolResult);

API 参考

工具:get_fear_greed_index

获取当前恐惧与贪婪指数及相关市场指标。

参数
  • format(可选):输出格式
    • "structured"(默认):返回包含整理后数据的格式化 Markdown
    • "json":返回原始 JSON 数据
使用示例
// Get structured output
await client.callTool("get_fear_greed_index");

// Get JSON output
await client.callTool("get_fear_greed_index", { format: "json" });
响应结构

该工具按以下结构返回数据:

{
  "fear_and_greed": {
    "score": 75,
    "rating": "greed",
    "timestamp": "2025-07-18T23:59:57+00:00",
    "previous_close": 75.31,
    "previous_1_week": 75.26,
    "previous_1_month": 54.29,
    "previous_1_year": 45.94
  },
  "fear_and_greed_historical": {
    "timestamp": 1752883197000,
    "score": 75,
    "rating": "greed"
  },
  "market_momentum_sp500": {
    "timestamp": 1752871567000,
    "score": 61.2,
    "rating": "greed"
  },
  "market_momentum_sp125": {
    "timestamp": 1752871567000,
    "score": 61.2,
    "rating": "greed"
  },
  "stock_price_strength": {
    "timestamp": 1752883197000,
    "score": 80,
    "rating": "extreme greed"
  },
  "stock_price_breadth": {
    "timestamp": 1752883197000,
    "score": 84,
    "rating": "extreme greed"
  },
  "put_call_options": {
    "timestamp": 1752871897000,
    "score": 79.6,
    "rating": "extreme greed"
  },
  "market_volatility_vix": {
    "timestamp": 1752869701000,
    "score": 50,
    "rating": "neutral"
  },
  "market_volatility_vix_50": {
    "timestamp": 1752869701000,
    "score": 50,
    "rating": "neutral"
  },
  "junk_bond_demand": {
    "timestamp": 1752877800000,
    "score": 88.8,
    "rating": "extreme greed"
  },
  "safe_haven_demand": {
    "timestamp": 1752868799000,
    "score": 81.4,
    "rating": "extreme greed"
  }
}

恐惧与贪婪指数评级

该指数采用以下评级标准:

  • 0-25:极度恐惧
  • 26-45:恐惧
  • 46-55:中性
  • 56-75:贪婪
  • 76-100:极度贪婪
开发

访问 http://127.0.0.1:6274/:

npm run dev
错误处理

该服务包含全面的错误处理机制:

  • 捕获并报告网络请求失败
  • 妥善处理无效的 API 响应
  • 使用合理的默认值填充缺失的数据字段
  • 所有错误均包含描述性消息

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

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。