optopsy-mcp

使用场景概览

• 这是一个完整的 MCP 服务器实现，提供选项数据资源的管理、回测分析工具的注册与执行，以及基于提示模板的交互支持。通过 MCP 客户端（如 Claude Desktop 或其他兼容客户端）可以读取数据、执行回测、比较策略、获取参数建议等。服务器支持通过标准传输（如 stdio、HTTP/WebSocket 等）与客户端通信，具备会话管理与能力声明。

主要功能点

• 资源与数据管理
  • 支持多符号数据（SPY、QQQ 等），可从本地 Parquet 缓存读取或通过 inflow/Yahoo 数据源获取 OHLCV。
  • 提供缓存状态查询、数据加载、Parquet 缓存写入与多数据源整合。
• 工具与工具目录
  • 提供 13+ 个 MCP 工具入口（如 list_strategies、list_signals、get_loaded_symbol、construct_signal、suggest_parameters、run_backtest、compare_strategies、parameter_sweep、permutation_test、check_cache_status、fetch_to_parquet、get_raw_prices、build_signal 等），可通过 JSON-RPC 调用执行。
• Prompts 与模板
  • 内建提示模板与信号/策略信息，支持将结果渲染成适合 LLM 处理的结构化响应，便于后续对话式问答与分析。
• MCP 协议与传输
  • 实现基于 rmcp 的 MCP 服务器框架，支持 JSON-RPC 请求/响应的序列化与反序列化，具备错误处理、参数校验和结果序列化能力。
• 会话与安全
  • 服务器具备会话上下文管理、符号解析和跨符号数据路径解析，确保数据在多符号场景下的一致性与隔离性。
• 部署与运行模式
  • 支持本地开发的 stdio 模式，以及在云端部署的 HTTP 服务模式（通过 PORT 环境变量触发 HTTP 服务）。

安装与运行步骤

• 获取源码并编译
  • 将仓库克隆到本地，进入项目根目录，执行 cargo build --release。
• 运行模式
  • 本地开发/Claude Desktop 调试：以 stdio 模式启动，服务器将通过标准输入/输出与 MCP 客户端通信。
  • 云端/HTTP 模式：设置环境变量 PORT，例如 PORT=8080，则服务器以 HTTP 服务方式启动，通过 /mcp 路径对外提供 MCP 服务。
• 数据准备
  • 将选项数据放在本地 Parquet 缓存（默认 ~/.optopsy/cache），也可通过 inflow 下载并缓存数据。
• 启动参数与环境
  • 数据缓存路径可通过 DATA_ROOT 环境变量进行覆盖，示例：DATA_ROOT=/path/to/cache。
• 常用客户端配置
  • Claude Desktop 等 MCP 客户端通过配置项连接到服务器的启动命令与参数即可与 MCP 服务器建立通信（见下方的服务器配置示例）。

服务器配置（用于 MCP 客户端的启动信息，JSON 形式）

• server name: optopsy
• command: /path/to/optopsy-mcp/target/release/optopsy-mcp
• args: []
• 注解：若需要在容器或云环境中运行，请将 command 指向编译产物所在路径，必要时通过 env 设置 DATA_ROOT 指向数据缓存目录。
• 说明：MCP 客户端只需提供服务器名称与启动命令即可与服务器建立连接，具体参数按客户端需要传递的请求来进行通信。

基本使用方法

• 启动后：
  • 使用 MCP 客户端连接，按需要选择是否使用数据缓存或在线数据源。
  • 通过工具列表（list_strategies、list_signals 等）了解可用工具与参数。
  • 发送 run_backtest、compare_strategies、parameter_sweep 等请求，服务器将返回结构化的 JSON 响应和/或 AI 辅助的结果摘要。
• 数据与符号管理：
  • 如未加载符号数据，某些请求会自动从缓存中加载（需要提供 symbol）。
  • 支持多符号场景，服务器会自动解析跨符号的 OHLCV 路径并返回结果。
• 开发与扩展：
  • 服务器使用 rmcp 的工具路由机制，新增工具时只需在服务器实现中注册新工具即可暴露给 MCP 客户端。

备注

• 当前实现处于积极开发阶段，API 和行为在后续版本中可能存在 Breaking Changes，请在测试环境中使用并关注变更日志。