vibe-trading

Vibe-Trading

专业金融研究工具包，具备 AI 驱动的回测（11 个引擎）、多 Agent 团队、90 项专业技能、Alpha Zoo（478 个预置量化 alpha，涵盖 qlib158 / alpha101 / gtja191 / academic / fundamental，支持一行 CLI 基准测试），以及 Shadow Account 循环——从交易日志中提取你的隐式交易规则，在 A股/港股/美股/crypto 上回测它们，然后看看它们在哪些地方本可以为你带来更好的表现。

安装设置

pip install vibe-trading-ai

包名与命令： PyPI 包名为 vibe-trading-ai。安装后，你将获得：

命令	用途
vibe-trading	交互式 CLI / TUI
vibe-trading serve	启动 FastAPI Web 服务器
vibe-trading-mcp	启动 MCP 服务（用于 Claude Desktop、OpenClaw、Cursor 等）

添加到你的 Agent 的 MCP 配置中：

{
  "mcpServers": {
    "vibe-trading": {
      "command": "vibe-trading-mcp"
    }
  }
}

API Key 要求

核心研究 MCP 工具在港股/美股/加拿大/crypto 上无需任何 API Key 即可使用。执行 pip install 后，回测、市场数据、因子分析、期权定价、图表形态、网络搜索、文档阅读、交易日志分析、Shadow Account 提取/回测/报告、Alpha Zoo（478 个预置 alpha）以及全部 90 项技能均可直接使用。IBKR 工具需要本地 TWS / IB Gateway 会话；run_swarm 需要 LLM Key。

功能	所需 Key	使用时机
港股/美股/加拿大股票 & crypto	无	始终免费（yfinance / stooq / yahoo + OKX）
中国 A 股数据	无	通过 akshare / baostock / tencent / sina / eastmoney 回退方案免费获取（TUSHARE_TOKEN 可选，用于更高质量数据）
高级美股基本面/行情	FINNHUB_API_KEY / ALPHAVANTAGE_API_KEY / TIINGO_API_KEY / FMP_API_KEY	仅用于可选 Key 提供商（会优雅回退至免费数据源）
多 Agent 集群（run_swarm）	OPENAI_API_KEY + LANGCHAIN_MODEL_NAME	集群会生成内部 LLM 工作进程

你可以做什么

Shadow Account — 旗舰循环

输入券商导出的 CSV 文件（同花顺 / 东财 / 富途 / 通用格式），Agent 将：

1. analyze_trade_journal — 分析你的行为特征（持仓周期、胜率、处置效应、追涨、过度交易、锚定效应）。
2. extract_shadow_strategy — 提炼出 3-5 条 if-then 规则，描述你盈利的往返交易。
3. run_shadow_backtest — 在 A股/港股/美股/crypto 上回测这些规则，并计算与你实际交易相比的 delta-PnL。
4. render_shadow_report — 生成 HTML/PDF 报告（8 个章节 + 图表），包含今日匹配信号。
5. scan_shadow_signals — 列出今日符合你 Shadow 入场节奏的标的（仅供研究）。

回测

跨 11 个引擎（ChinaA、GlobalEquity、IndiaEquity、KoreaEquity、VietnamEquity、BrazilEquity、Crypto、ChinaFutures、GlobalFutures、Forex + 期权）创建并运行量化策略，支持 29 个市场数据源（自动检测 + 有序回退；托管的 forex tickerall 数据源仅限显式指定）：

• 港股/美股 通过 yfinance / stooq / yahoo（免费，无需 API key）；可选通过 Longbridge 历史 OHLCV（longbridge，需要可选 SDK 以及 LONGBRIDGE_APP_KEY / LONGBRIDGE_APP_SECRET / LONGBRIDGE_ACCESS_TOKEN）。要在某次运行中强制使用它，请在 config.json 中设置 "source": "longbridge"。
• 加拿大股票（TSX/TSXV） 通过 yahoo / yfinance，使用 Yahoo 的规范后缀 <TICKER>.TO（TSX，例如 TD.TO）或 <TICKER>.V（TSXV，例如 PNG.V）——免费，无需 API key。GlobalEquity 引擎使用 CAD 身份、整股订单、可配置的加拿大佣金/滑点，以及 TSX/TSXV 价格增量网格。
• 印度股票（NSE/BSE） 通过 yahoo / yfinance，使用 <SYMBOL>.NS（NSE，例如 RELIANCE.NS）或 <SCRIP>.BO（BSE，例如 500325.BO）——免费，无需 API key。IndiaEquityEngine 建模 T+1 交割、不支持隔夜做空（设置 allow_short 可进行日内交易）、可配置的涨跌停区间、1 股手数，以及 STT/印花税/交易所/GST 成本堆栈。可选通过 india_broker 数据源（Shoonya/Dhan；需要券商登录）从你的实盘券商回填数据。
• 韩国股票（KRX：KOSPI/KOSDAQ） 通过 pykrx，使用 <CODE>.KS（KOSPI，例如 005930.KS）或 <CODE>.KQ（KOSDAQ，例如 247540.KQ）——免费，无需 API key（pip install "vibe-trading-ai[krx]"；yahoo/yfinance 回退无需额外安装）。pykrx 仅提供日线（日内请求会回退到其他数据源），其复权序列由 Naver 支持，而非 KRX 的原始数据。KoreaEquityEngine 建模当日往返交易（无 T+1）、以上一收盘价为基准衡量的 ±30% 日涨跌幅限制并量化为 KRX 最小变动价位网格、按最小变动价位取整的成交价、0.20% 卖方交易税（2026 年税率）以及 1 股手数。它仅支持做多：allow_short 会被拒绝，因为 KRX 的备兑做空和上涨 tick 规则无法在日线上强制执行。
• 越南股票（HOSE） 通过 yahoo / yfinance，使用 <TICKER>.VN（例如 VIC.VN）——无需 API key。Yahoo 官方仅收录 HOSE，不收录 HNX 或 UPCOM；这些市场不受支持，需要使用 local 数据源。yfinance 是非官方 Yahoo 客户端，因此可用性为尽力而为，并受 Yahoo 个人使用条款约束。VietnamEquityEngine 将正式的 T+2 交割周期——T 日买入的股票通常在 T+2 下午时段可卖出，非正式称为 T+1.5——在日线数据上近似为持有两根 K 线（vn_settlement_bars 用于情景测试和未来规则变更）。它应用 HOSE 围绕参考价的常规 ±7% 涨跌幅限制，将涨停价向下取整、跌停价向上取整到 10/50/100 越南盾的最小变动价位网格，并使用 100 股整数手；零股交易未建模。成本为可配置的经纪佣金，另外对个人投资者按总收益征收 0.1% 卖方个人所得税。它仅支持做多，因为越南通常无法进行可操作的现金股票做空。
• 加密货币 通过 OKX 或 CCXT/100+ 交易所（免费，无需 API key）
• 中国 A 股 通过 AKShare / baostock / tencent / sina / eastmoney（免费，无需 API key）——TUSHARE_TOKEN 可选，用于更高质量的数据
• 期货、外汇、宏观 通过 AKShare（免费，无需 API key）
• 无本地终端的外汇/金属 通过托管的 TickerAll MetaTrader 5 数据源（source="tickerall"，TICKERALL_API_KEY + TICKERALL_ACCOUNT_ID，只读）——与 mt5 加载器相同的券商数据源，但通过托管 API 在任何操作系统上使用。仅限显式指定（绝不作为自动回退）。
• 港股与 A 股股票 通过 Futu（需要券商登录，可选）
• 本地 CSV/parquet K 线 通过 local 加载器（离线，无需网络）
• 高级跨市场数据 通过 QVeris（可选 API key）
• 高级美国数据 通过可选 key 的 finnhub / alphavantage / tiingo / fmp（优雅回退到免费数据源） 因素：Alpha101 和 QLib158 zoo 已标记为 equity_in 和 equity_kr universe，因此它们在 NSE/BSE 和 KRX K 线上计算（GTJA191 zoo 仍仅限于中国）。印度股票的实盘/模拟交易使用 Shoonya / Dhan 连接器（模拟 + 只读实盘；由于这些券商不提供模拟/实盘切换，实盘下单在结构上被禁用）。韩国股票的实盘/模拟交易使用 KIS 连接器（한국투자증권；真正的 모의투자 模拟沙盒位于与 실전투자 实盘不同的主机/端口，外加只读实盘——尚无受 mandate 门控的实盘交易配置）。韩国加密货币的实盘/模拟交易使用 Upbit 连接器（KRW 市场；模拟 + 只读实盘——没有运行时模拟/实盘判别器，因此实盘下单在结构上被禁用，与 Shoonya/Dhan 相同）。韩国/美国股票的只读访问也可通过 Toss Securities 连接器（토스증권）获得——没有经过验证的沙盒，因此下单始终被拒绝，与 Trading 212 相同。

示例工作流：

1. 使用 list_skills() 发现策略模式
2. 使用 load_skill("strategy-generate") 获取策略创建指南
3. 使用 write_file() 创建 config.json 和 code/signal_engine.py
4. 使用 backtest() 运行并获取指标（Sharpe、收益、回撤等）

多 Agent Swarm 团队

30 个预构建的 Agent 团队，用于复杂研究：

• 投资委员会：多空辩论 → 风险审查 → PM 决策
• 全球股票台：A 股 + 港股/美股 + 加密货币 → 全球策略师
• 加密货币交易台：资金/基差 + 清算 + 资金流 → 风险经理
• 财报研究台：基本面 + 修正 + 期权 → 财报策略师
• 宏观/利率/外汇台：利率 + 外汇 + 大宗商品 → 宏观 PM
• 量化策略台：筛选 → 因子研究 → 回测 → 风险审计
• 风险委员会：回撤、尾部风险、制度分析
• 以及另外 23 个专业团队

使用 list_swarm_presets() 查看所有团队，然后使用 run_swarm() 执行。

Alpha Zoo（478 个预构建 alpha）

跨五个捆绑 zoo 的一行式截面 IC / IR / alive-reversed-dead 分类：

• qlib158（154 个 alpha）——Microsoft Qlib 的 Alpha158 特征处理器，Apache-2.0，固定 commit SHA。
• alpha101（101 个 alpha）——Kakushadze（2015）“101 Formulaic Alphas”（arXiv:1601.00991），根据论文附录编写。
• gtja191（191 个 alpha）——国泰君安 2014 年“191 短周期交易型 Alpha 因子”研究报告。
• academic（12 个因子）——Fama-French 5 + Carhart 动量 + Jegadeesh 反转 + George-Hwang 52 周高点 + Amihud 非流动性 + Harvey-Siddique 偏度 + Frazzini-Pedersen 押注 beta（价格代理）+ 相关性重连稳定性评分（来自仓库内的 correlation-regime 技能）。
• fundamental（20 个因子）——PIT 安全的盈利收益率、ROE、毛利润率和资产增长，加上十项 SEC XBRL 增补：账面市值比、FCF 收益率、应计项、ROA、CFO 收益率、营业利润率、现金资产比、杠杆率、营收增长和盈利增长，来自每日基本面面板；三个 CN A 股每日估值因子（PB、PS_TTM、股息率）由 tushare daily_basic 的 val:* 面板命名空间提供；以及这三个 CN 价值因子的三个行业中性和变体，在 Shenwan L1 同业组内进行 z 标准化，对照 tushare index_member_all 的 PIT SW2021 行业标签（成员资格为 point-in-time；SW2021 分类体系本身追溯适用）。

每个 alpha 都附带 __alpha_meta__（公式 LaTeX + 主题 + universe + 预热 + 所需列），由 AST 纯度门 + 300 行前视哨兵测试保护。使用 vibe-trading alpha {list,show,bench,compare,export-manifest} CLI、/alpha/* REST 路由（浏览器访问 /alpha-zoo），或通过 ZooSignalEngine.from_zoo(...) 组合多因子信号。

金融技能（90）

涵盖以下内容的综合知识库：

• 技术分析（蜡烛图、艾略特波浪理论、一目均衡表、SMC、谐波分析、缠论）
• 量化方法（因子研究、机器学习策略、配对交易、多因子）
• 风险管理（VaR/CVaR、压力测试、对冲）
• 期权（Black-Scholes、Greeks、多腿策略、收益图）
• 港股／美股（SEC 文件、盈利预期修正、ETF 资金流、ADR／H 股套利）
• 加密货币交易台（资金费率、清算热力图、稳定币资金流、代币解锁、DeFi 收益率）
• 行为金融、交易日志诊断、影子账户
• 宏观分析、信用研究、行业轮动等

使用 load_skill(name) 访问包含代码模板的完整方法文档。

可用 MCP 工具（81）

工具	描述	API 密钥
list_skills	列出全部 90 项金融技能	无
load_skill	加载完整的技能文档	无
start_research_goal	创建可审计的研究目标	无
get_research_goal	读取当前研究目标	无
add_goal_evidence	为研究目标添加证据	无
update_research_goal_status	更新目标生命周期状态	无
backtest	运行向量化回测引擎	无*
factor_analysis	IC/IR 分析 + 分层回测	无*
alpha_zoo	浏览内置 alpha 元数据和注册表健康状况	无
alpha_bench	对单个 alpha 或完整 alpha 集合进行基准测试	无*
analyze_options	Black-Scholes 定价 + Greeks	无
analyze_options_payoff	多腿到期收益 + 现货/IV 情景分析	无
pattern_recognition	检测图表形态（头肩顶、双顶等）	无
get_market_data	获取 OHLCV 数据（自动检测，并按优先顺序回退至 29 个数据源）	无*
get_fund_flow	资金流向（主力/散户净流入）	无*
get_dragon_tiger	龙虎榜买卖席位	无*
get_northbound_flow	北向资金（沪深港通）净流入	无*
get_southbound_flow	南向资金（沪深港通）净买入港股（Eastmoney/HKEX）	无
get_margin_trading	融资融券余额	无*
get_block_trades	大宗交易记录	无*
get_shareholder_count	各标的股东人数历史数据	无*
get_lockup_expiry	限售股解禁日程	无*
get_sector_info	板块/行业成分股及表现	无*
get_research_reports	卖方分析师研究报告	无*
get_stock_news	市场及公司新闻标题	无*
get_sec_filings	SEC EDGAR 文件（10-K/10-Q/8-K 等）	无
get_financial_statements	利润表/资产负债表/现金流量表	无*
get_options_chain	期权链（行权价、IV、OI、Greeks）	无*
get_stock_profile	估值、分析师预测及机构持仓（美国/香港）	无
screen_market	支持基本面/技术面筛选条件的市场筛选器	无*
search_symbol	跨市场搜索证券代码/股票代码	无
get_macro_series	FRED 宏观经济数据序列	FRED_API_KEY
get_fund_nav	中国场外基金 NAV 历史数据	GILDATA_TOKEN
get_cn_macro_series	中国宏观/行业 EDB 数据序列（自然语言查询）	GILDATA_TOKEN
get_cn_announcements	A 股/港股/基金公告搜索（自然语言查询）	GILDATA_TOKEN
search_broker_reports	在聚源资料库中搜索券商研究报告（自然语言查询）	GILDATA_TOKEN
iwencai_search	A 股自然语言研究搜索	IWENCAI_KEY
qveris_search	搜索 QVeris 付费数据/工具市场（免费发现）	QVERIS_API_KEY + 付费模式
qveris_inspect	执行前检查 QVeris 工具架构（免费）	QVERIS_API_KEY + 付费模式
qveris_execute	执行 QVeris 功能；受预算限制，可能产生费用	QVERIS_API_KEY + 付费模式
web_search	通过 DuckDuckGo 搜索网页	无
read_url	获取网页并转换为 Markdown	无
read_document	从 PDF/DOCX/XLSX/PPTX/图像中提取文本	无
write_file	写入文件（配置、策略代码）	无
read_file	读取文件内容	无
read_run_artifact	结构化读取运行产物（行/降采样/元数据）	无
list_strategies	浏览可发现的策略（Alpha Zoo + SDM 存储库）	无
query_strategies	基于证据的查询：市场状态/Sharpe/质量/成本筛选	无
get_strategy_evidence	获取单个策略各市场状态的证据行	无
adapt_strategy	准备基于证据的新策略，以便生成并进行独立回测	无
refresh_strategy_evidence	根据运行产物重建可丢弃的策略证据缓存	无
analyze_trade_journal	解析券商 CSV → 交易者画像 + 行为诊断	无
extract_shadow_strategy	从盈利的往返交易中提炼 3-5 条如果-那么规则	无
run_shadow_backtest	多市场回测 + PnL 变动归因	无*
render_shadow_report	HTML/PDF 影子报告（8 个章节 + 图表）	无
scan_shadow_signals	扫描今日符合影子策略节奏的标的	无
list_swarm_presets	列出多 Agent 团队预设	无
run_swarm	执行多 Agent 研究团队	LLM 密钥
get_swarm_status	非阻塞式轮询 swarm 运行状态	无
get_run_result	获取最终报告和任务摘要	无
list_runs	列出近期 swarm 运行及其元数据	无
reap_stale_runs	完成过期的 swarm 运行	无
retry_run	重新运行失败或过期的 swarm 任务	LLM 密钥
trading_connections	列出可选的连接器配置	无
trading_select_connection	选择默认连接器配置	无
trading_check	检查连接器是否就绪	连接器应用/OAuth
trading_account	从选定的连接器读取账户摘要	连接器应用/OAuth
trading_positions	从选定的连接器读取持仓	连接器应用/OAuth
trading_orders	从选定的连接器读取未结订单	连接器应用/OAuth
trading_quote	从选定的连接器读取报价快照	连接器应用/OAuth
trading_history	从选定的连接器读取历史 K 线	连接器应用/OAuth
get_institutional_holdings	按管理机构/股票代码查询 SEC 13F-HR 持仓 + 季度间持仓差异	无
etf_holdings	ETF 穿透持仓——SEC N-PORT（美国）和 A 股基金完整持仓报告	无
prediction_market	搜索事件合约/市场/历史数据，并以标注的隐含概率呈现	无
research_papers	搜索/读取 arXiv + OpenAlex，并提取带来源依据的论断	无
quantlib_call	纯计算金融数学——涵盖 19 个 quantlib 模块中的 265 个函数	无
cashflow_performance	根据带日期的现金流计算 XIRR / MOIC / DPI / TVPI / TWR / Modified Dietz	无
orderbook_depth	加密货币 L2 订单簿梯度——价差基点、深度失衡、冲击成本	无
sentiment	本地词典文本评分 + 加密货币 Fear & Greed Index	无
technical_indicators	通过现有加载器计算 RSI / MACD / Bollinger / SMA / EMA	无*
get_fundamentals	基于 SEC 的 PIT 安全基本面数据面板（以申报日期为基准）	无
*A 股代码需要 TUSHARE_TOKEN。港股／美股／加拿大股／加密货币免费。交易连接器条目使用所选连接器配置文件，例如 IBKR 本地 TWS/Gateway 或 Robinhood MCP OAuth。

快速入门

pip install vibe-trading-ai

就这么简单——港股／美股／加拿大股／加密货币市场无需 API 密钥。立即开始使用 backtest、get_market_data、analyze_options、analyze_trade_journal、extract_shadow_strategy、web_search、Alpha Zoo（vibe-trading alpha bench --zoo gtja191 --universe csi300 --period 2018-2025）以及全部 90 个技能。

从外部 MCP 服务加载工具

内置 Agent 除了可使用本地工具集，还能从你自己的外部 MCP 服务加载工具。

**注意：**这是 MCP 客户端 路径，与上面列出的 MCP 插件正好相反。上面的插件让你的 Agent 可以使用 Vibe-Trading 的工具。本节介绍如何让 Vibe-Trading 自己的 Agent 调用 你的 服务中的工具。

设置

创建 ~/.vibe-trading/agent.json：

{
  "mcpServers": {
    "my-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["my-mcp-server"],
      "toolTimeout": 30,
      "enabledTools": ["*"]
    }
  }
}

普通外部 MCP 工具会自动出现在每次 vibe-trading run／vibe-trading chat 调用中。它们会在本地工具之后，以稳定名称注入：mcp_<server>_<tool>。实时经纪商 MCP 服务通过连接器范围内的 trading_* 工具调用，而不会向 Agent 暴露原始的 mcp_<broker>_* 工具。

官方 IBKR MCP 只读探测

将 Interactive Brokers 的官方 MCP 端点添加为只读外部服务：

{
  "mcpServers": {
    "ibkr": {
      "type": "streamableHttp",
      "url": "https://api.ibkr.com/v1/api/mcp-public",
      "auth": {
        "type": "oauth",
        "scopes": ["mcp.read"],
        "clientName": "Vibe-Trading",
        "cacheDir": "~/.vibe-trading/live/ibkr/oauth"
      },
      "enabledTools": ["*"]
    }
  }
}

使用 vibe-trading connector authorize ibkr-live-official-mcp-readonly 进行授权。通配符仅适用于此 mcp.read 探测。在 IBKR 发布稳定的读取工具名称、供 Vibe-Trading 安全映射之前，通用的 trading_account 和 trading_positions 调用仍处于禁用状态；mcp.write 需要明确的工具允许列表和实时订单保护处理。如果 IBKR 提供预先注册的 OAuth 客户端，请在 auth 中添加 clientId 和 clientSecret。

官方 eToro Public API MCP（发现 + 开发）

eToro 提供托管式 MCP，地址为 https://mcp.public-api.etoro.com，支持实时 OpenAPI 路由发现（get-all-routes、get-route-spec）和可选执行（execute-read、execute-write）。可将其用于 API 探索和代码生成——在 Vibe-Trading 中，生产环境下的 Agent 交易通过内置的 etoro-* 连接器配置文件及 trading_*／etoro_* 工具进行（实时写入受授权门控）。

添加到 ~/.vibe-trading/agent.json（凭据在连接时提供，而非在聊天中提供）：

{
  "mcpServers": {
    "etoro-public-api": {
      "type": "streamableHttp",
      "url": "https://mcp.public-api.etoro.com",
      "headers": {
        "x-api-key": "YOUR_PUBLIC_API_KEY",
        "x-user-key": "YOUR_USER_KEY"
      },
      "enabledTools": ["get-all-routes", "get-route-spec", "execute-read"]
    }
  }
}

除非你想让 MCP 直接下单（绕过 Vibe-Trading 的实时授权门控），否则请省略 execute-write。安装技能： https://mcp.public-api.etoro.com/skill

交易连接器配置文件

公开的交易接口以连接器为中心。选择一个连接器配置文件后，模拟盘／实盘只是该连接器下的一个属性。

pip install "vibe-trading-ai[ibkr]"
vibe-trading connector list
vibe-trading connector use ibkr-paper-local
vibe-trading connector configure ibkr-paper-local --yes
vibe-trading connector check
vibe-trading connector account
vibe-trading connector positions
vibe-trading connector orders
vibe-trading connector quote AAPL
vibe-trading connector history AAPL --duration "30 D" --bar-size "1 day"

实时运行器的模型支出独立于授权交易限额。运营人员可通过 Runtime／聊天运行器面板，或运行 vibe-trading connector runner-settings --profile robinhood-live-mcp 进行配置（停止运行时，--file settings.json 会保存设置）。默认设置为每 15 分钟进行一次模型决策，每个 UTC 日最多 26 次决策和 1,000,000 个报告令牌，每次决策都使用全新的对话上下文。每日一次的指定时间和 IANA 时区为可选项。美元限额需要运营人员提供输入／输出价格，仅为估算值，并非服务提供商的计费保证。每次响应后都会检查用量；预算耗尽或缺少用量信息时，将启用现有的熔断开关。Agent 不得编辑此运营状态，也不得提高自身支出限额。

默认端口：TWS 模拟盘 7497、IB Gateway 模拟盘 4002、TWS 实盘只读 7496，以及 IB Gateway 实盘只读 4001。

配置字段

字段	必填	默认值	描述
type	stdio：否，HTTP：是	仅对 stdio 自动推断	传输类型。对于基于 URL 的服务端，请使用 sse 或 streamableHttp。
command	stdio：是	—	要启动的可执行文件
args	否	[]	命令参数
env	否	{}	子进程的额外环境变量
url	HTTP：是	—	远程 SSE / streamable HTTP 端点 URL
headers	否	{}	SSE / streamable HTTP 服务端的额外 HTTP 标头
toolTimeout	否	30	工具调用取消前的秒数
enabledTools	否	["*"]	远程工具名称的允许列表。["*"] 表示启用全部工具

对于基于 URL 的传输，必须指定 type。Agent 不再根据 URL 后缀猜测使用 SSE 还是 streamable HTTP。

会话级覆盖（API）

安全 — 默认禁用。 mcpServers 定义子进程的 command/args/env，因此仅允许具备运维级信任的人员配置。除非服务端运维人员明确选择启用，否则 API 调用方无法通过 POST /sessions 注入 MCP 服务定义。

要启用会话级 MCP 注入，请在启动 Agent 前于服务端设置环境变量：

export ALLOW_SESSION_MCP_SERVERS=1

启用后，可在 session.config 中传入 mcpServers，仅为该会话扩展或替换全局配置：

{
  "config": {
    "mcpServers": {
      "research": {
        "command": "uvx",
        "args": ["research-mcp"],
        "enabledTools": ["search"]
      }
    }
  }
}

如果未设置 ALLOW_SESSION_MCP_SERVERS=1，session.config 中的任何 mcpServers 键都会在加载配置前被静默移除。无论此标志为何值，磁盘上的全局运维配置（~/.vibe-trading/agent.json）始终有效。

v1 限制

• 传输： stdio、SSE 和 streamable HTTP。
• 执行： 仅串行执行。MCP 工具不会进入并行只读路径。
• 可用范围： 仅提供工具。资源和提示词不会公开。
• Swarm： v1 中，MCP 工具不会纳入 Swarm 工作节点注册表。
• 热重载： 不支持。重启进程以应用配置变更。

故障处理

情况	行为
配置文件缺失	回退到空配置 — 不加载任何 MCP 服务
配置文件无效	记录警告并回退到空配置
服务端启动失败	跳过该服务端；仍会加载本地工具和其他服务端
工具调用超时	返回规范化的错误负载，而不是抛出异常
两个服务端名称清理后冲突	追加确定性哈希后缀；发出运维警告

示例

对 Apple 的 MACD 策略进行回测：

使用 MACD 金叉策略（fast=12，slow=26，signal=9）对 AAPL 进行 2024 年回测

分析我的交易日志并构建 Shadow Account：

对 ~/Downloads/tonghuashun.csv 调用 analyze_trade_journal，然后使用 min_support=3 调用 extract_shadow_strategy，接着运行过去一年数据的 run_shadow_backtest，最后调用 render_shadow_report。

开展投资委员会评审：

使用 investment_committee 预设运行 run_swarm 来评估 NVDA。变量：target=NVDA.US，market=US

分析沪深 300 因子：

使用 pe_ttm 因子，对 2023 至 2024 年的沪深 300 股票运行 factor_analysis

期权分析：

使用 analyze_options：spot=100，strike=105，90 天，vol=25%，rate=3%

多腿期权收益分析：

使用 analyze_options_payoff 分析一组 95/105 牛市看涨价差：spot=100，到期剩余 30 天；买入一份行权价为 95、权利金为 8 的看涨期权，卖出一份行权价为 105、权利金为 3 的看涨期权，乘数为 100，佣金率为 0.001。