使用说明

项目简介

Investor Agent 是一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器，旨在为大型语言模型提供全面的金融市场数据和分析能力。它集成了实时的市场数据、新闻和高级分析功能，帮助用户获取股票的详细报告、期权数据、历史价格趋势、财务报表、机构持股信息、盈利历史和内幕交易活动等。该服务器使用 yfinance 库获取金融市场数据。

主要功能点

Investor Agent 提供了以下工具，用于金融数据分析：

股票行情信息 (Ticker Information)
- 获取股票综合数据 ('get_ticker_data'): 获取指定股票代码的全面报告，包括公司概况、新闻、关键指标、业绩、日期、分析师建议和评级变动。
- 获取可用期权 ('get_available_options'): 列出具有最高未平仓合约量的股票期权。可以根据股票代码、期权数量、日期范围、行权价格范围和期权类型（看涨/看跌）进行筛选。
- 获取价格历史 ('get_price_history'): 检索特定股票的历史价格数据，支持多种时间周期，如1天、5天、1个月、1年、最大时间范围等。
财务数据工具 (Financial Data Tools)
- 获取财务报表 ('get_financial_statements'): 获取指定股票的财务报表，包括利润表、资产负债表或现金流量表，并以百万美元为单位格式化。支持季度和年度频率。
- 获取机构持股人 ('get_institutional_holders'): 检索主要的机构投资者和共同基金持有人的详细信息。
- 获取盈利历史 ('get_earnings_history'): 检索格式化的盈利历史表格，包括盈利预期和实际盈利数据。
- 获取内幕交易 ('get_insider_trades'): 获取指定股票代码的近期内幕交易活动信息。

安装步骤

安装 Python: 确保你的系统已安装 Python 3.12 或更高版本。

安装 uv 包管理器: 如果尚未安装 'uv'，请运行以下命令安装：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

运行 Investor Agent MCP 服务器: 使用 'uvx' 命令启动服务器：
```
uvx investor-agent
```

服务器配置

要将 Investor Agent 集成到 MCP 客户端（例如 Claude Desktop），需要在客户端的配置文件中添加服务器配置信息。以下是 Claude Desktop 客户端 'claude_desktop_config.json' 文件的配置示例：

{
  "mcpServers": {
    "investor": {
        "command": "path/to/uvx/command/uvx", // uvx 命令的完整路径，通常 uvx 在安装后会自动添加到系统路径，可以直接使用 uvx
        "args": ["investor-agent"] // 启动 Investor Agent 服务器的参数，这里 investor-agent 是服务器的入口点
    }
  }
}

配置说明:

'server name': '"investor"' 是您为该 MCP 服务器在客户端配置中自定义的名称，可以根据需要修改。
'command': '"path/to/uvx/command/uvx"' 需要替换为 'uvx' 命令的实际路径。如果 'uvx' 已添加到系统环境变量，则可以直接使用 '"uvx"'。
'args': '["investor-agent"]' 是传递给 'uvx' 命令的参数，用于指定要运行的 MCP 服务器。

基本使用方法

启动 Investor Agent 服务器: 按照安装步骤中的说明启动 Investor Agent MCP 服务器。
配置 MCP 客户端: 在您的 MCP 客户端（如 Claude Desktop）的配置文件中，添加上述服务器配置信息，确保 'command' 和 'args' 配置正确。
在 MCP 客户端中使用工具: 当 MCP 客户端连接到 Investor Agent 服务器后，您可以通过自然语言指令指示 LLM 调用 Investor Agent 提供的工具，例如：
- “获取 AAPL 的公司概况和关键指标” (对应 'get_ticker_data' 工具)
- “查询最近一周 AAPL 的价格历史” (对应 'get_price_history' 工具)
- “获取 TSLA 的年度利润表” (对应 'get_financial_statements' 工具，参数 'statement_type' 为 "income", 'frequency' 为 "annual")
LLM 客户端会将您的自然语言指令转换为对 Investor Agent 工具的调用，并将结果返回给您。

关键词