# 📊 a-share-mcp 📈

[![License](https://img.shields.io/badge/License-MIT-green.svg?style=flat-square&logo=opensourceinitiative)](https://opensource.org/licenses/MIT) [![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.12+-blue.svg?style=flat-square&logo=python&logoColor=white)](https://www.python.org/downloads/) [![Package Manager](https://img.shields.io/badge/uv-package%20manager-5A45FF?style=flat-square&logo=data:image/svg+xml;base64,PHN2ZyB3aWR0aD0iMjQiIGhlaWdodD0iMjQiIHZpZXdCb3g9IjAgMCAyNCAyNCIgZmlsbD0ibm9uZSIgeG1sbnM9Imh0dHA6Ly93d3cudzMub3JnLzIwMDAvc3ZnIj4KPHBhdGggZD0iTTEyIDEuNUwxIDEyLjVIMjNMMTIgMS41WiIgZmlsbD0id2hpdGUiLz4KPHBhdGggZD0iTTEyIDIyLjVMMSAxMS41SDIzTDEyIDIyLjVaIiBmaWxsPSJ3aGl0ZSIvPgo8L3N2Zz4K)](https://github.com/astral-sh/uv) [![MCP](https://img.shields.io/badge/MCP-Protocol-FF6B00?style=flat-square&logo=data:image/svg+xml;base64,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)](https://github.com/model-context-protocol/mcp-spec)

A股mcp。本项目是一个基于专注于 A 股市场的 MCP 服务器，它提供股票基本信息、历史 K 线数据、财务指标、宏观经济数据等多种查询功能，理论上来说，可以回答有关 A 股市场的任何问题，无论是针对大盘还是特定股票。

## 项目结构 ``` a_share_mcp/ │ ├── mcp_server.py # 主服务器入口文件 ├── pyproject.toml # 项目依赖配置 ├── README.md # 项目说明文档 │ ├── src/ # 源代码目录 │ ├── __init__.py │ ├── baostock_data_source.py # Baostock数据源实现 │ ├── data_source_interface.py # 数据源接口定义 │ ├── utils.py # 通用工具函数 │ │ │ ├── formatting/ # 数据格式化模块 │ │ ├── __init__.py │ │ └── markdown_formatter.py # Markdown格式化工具 │ │ │ └── tools/ # MCP工具模块 │ ├── __init__.py │ ├── base.py # 基础工具函数 │ ├── stock_market.py # 股票市场数据工具 │ ├── financial_reports.py # 财务报表工具 │ ├── indices.py # 指数相关工具 │ ├── market_overview.py # 市场概览工具 │ ├── macroeconomic.py # 宏观经济数据工具 │ ├── date_utils.py # 日期工具 │ └── analysis.py # 分析工具 │ └── resource/ # 资源文件 └── img/ # 图片资源 ├── img_1.png # CherryStudio配置示例 └── img_2.png # CherryStudio配置示例 ```

## 功能特点

股票基础数据	历史行情数据	财务报表数据
宏观经济数据	指数成分股	数据分析报告

## 先决条件 1. **Python 环境**: Python 3.10+ 2. **依赖管理**: 使用 `uv` 包管理器安装依赖 3. **数据来源**: 基于 Baostock 数据源，无需付费账号。在此感谢 Baostock。 4. 提醒：本项目于 Windows 环境下开发。 ## 数据更新时间 > 以下是 Baostock 官方数据更新时间，请注意查询最新数据时的时间点 [Baostock 官网](http://baostock.com/baostock/index.php/%E9%A6%96%E9%A1%B5) **每日数据更新时间：** - 当前交易日 17:30，完成日 K 线数据入库 - 当前交易日 18:00，完成复权因子数据入库 - 第二自然日 11:00，完成分钟 K 线数据入库 - 第二自然日 1:30，完成前交易日"其它财务报告数据"入库 - 周六 17:30，完成周线数据入库 **每周数据更新时间：** - 每周一下午，完成上证 50 成份股、沪深 300 成份股、中证 500 成份股信息数据入库 > 所以说，在交易日的当天，如果是在 17:30 之前询问当天的数据，是无法获取到的。 ## 安装环境在项目根目录下执行：要启动 A 股 MCP 服务器，请按照以下步骤操作： ```bash # 1. 创建虚拟环境（仅创建，不会安装任何包） uv venv # 2. 激活虚拟环境 # Windows .venv\Scripts\activate # macOS/Linux # source .venv/bin/activate # 3. 安装所有依赖（必须在激活的虚拟环境中执行） uv sync ``` ## 使用：在 MCP 客户端中配置服务器在支持 MCP 的客户端（如 VS Code 插件、CherryStudio 等）中，你需要配置如何启动此服务器。 **推荐使用 `uv`**。 ### 方法一：使用 JSON 配置的 IDE (例如 Cursor、VSCode、Trae 等) 对于需要编辑 JSON 文件来配置 MCP 服务器的客户端，你需要找到对应的能配置 MCP 的地方（各个 IDE 和桌面 MCP Client 可能都不一样），并在 `mcpServers` 对象中添加一个新的条目。 **JSON 配置示例 (请将路径替换为你的实际绝对路径):** ```json { "mcpServers": { "a-share-mcp": { "command": "uv", // 或者 uv.exe 的绝对路径, 例如: "C:\\path\\to\\uv.exe" "args": [ "--directory", "C:\\Users\\YourName\\Projects\\a_share_mcp", // 替换为你的项目根目录绝对路径，不一定是C盘，按实际的填写 "run", "python", "mcp_server.py" ], "transport": "stdio" // "workingDirectory": "C:\\Users\\YourName\\Projects\\a_share_mcp", // 使用 uv --directory 后，此项可能不再必需，但建议保留作为备用 } // ... other servers ... } } ``` **注意事项:** - **`command`**: 确保填写的 `uv` 命令或 `uv.exe` 的绝对路径是客户端可以访问和执行的。 - **`args`**: 确保参数列表完整且顺序正确。 - **路径转义**: 路径需要写成双反斜杠 `\\`。 > 这是 Windows 系统特有的情况。如果是在 macOS 或 Linux 系统中，路径使用正斜杠/作为目录分隔符，就不需要这种转义处理。 - **`workingDirectory`**: 虽然 `uv --directory` 应该能解决工作目录问题，但如果客户端仍然报错 `ModuleNotFoundError`，可以尝试在客户端配置中明确设置此项为项目根目录的绝对路径。 ### 方法二：使用 CherryStudio 在 CherryStudio 的 MCP 服务器配置界面中，按如下方式填写： - **名称**: `a-share-mcp` (或自定义) - **描述**: `本地 A 股 MCP 服务器` (或自定义) - **类型**: 选择 **标准输入/输出 (stdio)** - **命令**: `uv` (或者填系统中绝对路径下 uv.exe) - **包管理源**: 默认 - **参数**: 1. 第一个参数填: `--directory` 2. 第二个参数填: `C:\\Users\\YourName\\Projects\\a_share_mcp` 3. 第三个参数填: `run` 4. 第四个参数填: `python` 5. 第五个参数填: `mcp_server.py` - _确保所有参数按下回车转行隔开的，否则报错（是不是手把手教学了？）_ - **环境变量**: (通常留空) > Tricks（必看）: > 有时候在 Cherrystudio 填写好参数后，点击右上方的开关按钮，会发现没任何反应，此时只要随便点击左侧目录任一按钮，跳出 mcp 设置界面，然后再回到 mcp 设置界面，就会发现 mcp 已经闪绿灯配置成功了。 **CherryStudio 使用示例:** 理论上来说，你可以问有关 A 股的任何问题 :) ![CherryStudio配置示例1](resource/img/img_1.png) ![CherryStudio配置示例2](resource/img/img_2.png) **重要提示:** - 确保**命令**字段中的 `uv` 或其绝对路径有效且可执行。 - 确保**参数**字段按顺序正确填写了五个参数。 ## 工具列表该 MCP 服务器目前提供 **41** 个工具，覆盖股票、财报、宏观、日期分析等全方位数据。以下是完整列表：

🔍 展开查看全部工具

🏛️ 股票市场数据 (Stock)	📊 财务报表数据 (Finance)
`get_historical_k_data` (历史K线) `get_stock_basic_info` (基础信息) `get_dividend_data` (分红配送) `get_adjust_factor_data` (复权因子)	`get_profit_data` (盈利能力) `get_operation_data` (营运能力) `get_growth_data` (成长能力) `get_balance_data` (资产负债) `get_cash_flow_data` (现金流量) `get_dupont_data` (杜邦分析) `get_performance_express_report` (业绩快报) `get_forecast_report` (业绩预告) `get_fina_indicator` (财务指标汇总)
🔎 市场 & 指数 (Market & Index)	🌐 宏观 & 其它 (Macro & Utils)
`get_trade_dates` (交易日历) `get_all_stock` (全市场证券) `search_stocks` (股票搜索) `get_suspensions` (停牌信息) `get_stock_industry` (行业分类) `get_index_constituents` (指数成分) `get_sz50_stocks` (上证50) `get_hs300_stocks` (沪深300) `get_zz500_stocks` (中证500) `list_industries` (行业列表) `get_industry_members` (行业个股)	`get_deposit_rate_data` (存款利率) `get_loan_rate_data` (贷款利率) `get_required_reserve_ratio_data` (存款准备金) `get_money_supply_data_month` (货币供应月) `get_money_supply_data_year` (货币供应年) `get_latest_trading_date` (最新交易日) `get_market_analysis_timeframe` (智能分析周期) `is_trading_day` (判断交易日) `previous_trading_day` (上一交易日) `next_trading_day` (下一交易日) `get_last_n_trading_days` (最近N日) `get_recent_trading_range` (近期范围) `get_month_end_trading_dates` (月末交易日) `get_stock_analysis` (生成分析报告) `normalize_stock_code` (代码标准化) `normalize_index_code` (指数代码标准化) `list_tool_constants` (常量查询)

## 贡献指南欢迎提交 Issue 或 Pull Request 来帮助改进项目。贡献前请先查看现有 Issue 和文档。 ## ☕️ 请作者喝杯咖啡如果这个项目对你有帮助，欢迎请我喝杯咖啡 ❤️ 支付宝收款码

## 许可证本项目采用 MIT 许可证 - 详情请查看 LICENSE 文件

## 本次更新概览（2025-12-25）本次更新新增 **财务指标汇总工具**，将 6 大类财务数据聚合为一个便捷查询接口。 ### 🆕 新增工具 - **财务指标汇总**: `get_fina_indicator` 一键获取 6 大类财务指标（盈利能力、营运能力、成长能力、偿债能力、现金流量、杜邦分析），按季度返回合并数据。

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