项目简介
Nasdaq Data Link MCP Server 是一个社区开发的 Model Context Protocol (MCP) 服务器,它允许用户通过 MCP 客户端(如 Claude Desktop)以标准化的方式访问纳斯达克数据链接 (Nasdaq Data Link) 平台上的金融和经济数据。该服务器旨在简化 LLM 应用访问和利用丰富的纳斯达克数据,从而实现自然语言交互式的数据探索和分析。
主要功能点
- 数据访问工具: 提供多种工具,允许 LLM 客户端查询和获取纳斯达克数据链接平台上的数据,目前主要支持世界银行数据集和零售交易活动数据。
- 'get_indicator_value': 获取指定国家和指标的最新数值,例如查询“意大利2022年的GDP”。
- 'search_worldbank_indicators': 根据关键词搜索世界银行数据集中的指标,例如搜索与“CO2排放”相关的指标。
- 'list_worldbank_indicators': 列出世界银行数据集中的所有可用指标。
- 'country_code': 将国家名称转换为ISO 3字母国家代码,方便数据查询。
- 'get_rtat10', 'get_rtat': 获取零售交易活动数据,支持指定日期和股票代码。
安装步骤
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克隆仓库:
git clone https://github.com/stefanoamorelli/nasdaq-data-link-mcp.git cd nasdaq-data-link-mcp -
安装依赖: 确保已安装 Python 3.10+ 和 'mcp' 命令行工具。然后运行以下命令安装项目依赖:
pip install mcp nasdaq-data-link pycountry -
获取API密钥: 访问 https://data.nasdaq.com/ 注册并获取您的 Nasdaq Data Link API 密钥。
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下载元数据 CSV 文件: 从 Nasdaq Data Link 世界银行数据集页面 下载 World Bank metadata,保存为 'metadata.csv' 并放置在 'nasdaq-data-link-mcp/src/resources/world_data_bank/metadata/' 目录下。
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配置环境变量: 复制 '.env.example' 文件为 '.env',并编辑 '.env' 文件,将您的 API 密钥填入 'NASDAQ_DATA_LINK_API_KEY' 变量:
NASDAQ_DATA_LINK_API_KEY=your_api_key_here -
启动 MCP 服务器: 运行以下命令安装并启动 MCP 服务器:
mcp install src/server.py --env-file .env --name "NASDAQ Data Link MCP Server"此命令会将服务器注册到您的 MCP 客户端(如 Claude Desktop)。
服务器配置 (MCP 客户端配置)
要将此 MCP 服务器添加到 MCP 客户端,您需要提供以下配置信息。通常在 MCP 客户端的设置或服务器管理界面中进行配置。
{ "server name": "NASDAQ Data Link MCP Server", "command": "mcp", "args": [ "run", "src/server.py", "--env-file", ".env" ] }
配置参数说明:
- '"server name"': 服务器名称,客户端中显示的名字,可以自定义。
- '"command"': 启动服务器的命令,这里使用 'mcp' 命令,前提是您已经安装了 'mcp' CLI 工具。
- '"args"': 传递给 'mcp run' 命令的参数列表:
- '"run"': 'mcp' 命令的子命令,用于运行服务器。
- '"src/server.py"': 服务器入口文件路径。
- '"--env-file"': 指定环境变量文件。
- '".env"': 环境变量文件的路径,用于加载 API 密钥等敏感信息。
基本使用方法
- 连接 MCP 客户端: 确保您的 MCP 客户端(如 Claude Desktop)已安装并运行。
- 添加服务器: 在 MCP 客户端中,根据客户端的指引,添加或注册 "NASDAQ Data Link MCP Server",并填入上述服务器配置信息。
- 自然语言查询: 在 MCP 客户端中,您可以使用自然语言向 LLM 提问,例如:
- "意大利2022年的GDP是多少?"
- "列出所有与二氧化碳排放相关的指标。"
- "查找人口相关的世界银行指标。"
- "获取2025年3月31日、28日和27日特斯拉(TSLA)和TQQQ的RTAT10数据。" LLM 将会调用服务器提供的工具来获取数据并返回结果。
信息
分类
数据库与文件