Stealth Agent MCP 服务器集合
使用说明
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项目简介
- 该仓库实现了基于 MCP 的服务器端组件，核心是通过 FastMCP 框架定义 MCP 服务，并使用装饰器 @mcp.tool() 将函数暴露为可远程调用的工具方法。
- 服务器之间独立运行，彼此解耦，便于在 LLM 场景中按需注册数据源、工具和数据接口，支持多种传输通道（如 STDIO）。
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主要功能点
- 以 MCP 协议提供资源、工具和数据查询能力，核心在 mcp_servers 目录下的多个 MCP 服务实现。
- 每个 MCP 服务器对外暴露一组工具函数，例如获取股票历史、分红与拆分、公司信息、新闻等数据，面向 LLM 客户端的上下文能力注入。
- 服务器以 FastMCP 框架实现，使用 mcp.tool 装饰器注册工具，便于客户端发现和调用。
- 支持通过 STDIO 作为传输通道运行，便于在容器化、沙盒或本地开发环境中嵌入到其他进程。
- 结构清晰，易扩展：新增 MCP 服务只需新增一个类似的脚本、并实现相应的工具函数即可。
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安装步骤
- 安装前提：需要 Python3 环境。
- 安装 MCP 服务器运行所需依赖（如 mcp、yfinance、pandas 等，视具体服务器而定）。
- 下载或克隆仓库后，进入对应 MCP 服务器脚本所在目录，直接运行脚本启动服务器，例如：
- 运行 Yahoo Finance MCP 服务器: python mcp_servers/yfinance_mcp_server.py
- 运行 Tickertick MCP 服务器: python mcp_servers/tickertick_mcp_server.py
- 服务器启动后将以 STDIO 传输对外暴露，MCP 客户端可以通过配置连接到该服务器。
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服务器配置（MCP 客户端配置示例，JSON 形式） 说明：以下 JSON 配置用于 MCP 客户端连接与注册服务器的启动信息。实际客户端无需使用该配置来运行服务器，仅用于了解服务器启动的参数化信息。
{ "servers": [ { "server_name": "YahooFinanceMCP", "command": "python", "args": ["mcp_servers/yfinance_mcp_server.py"], "description": "Yahoo Finance MCP 服务，提供股票历史、股息、公司信息等工具函数。" }, { "server_name": "TickertickMCP", "command": "python", "args": ["mcp_servers/tickertick_mcp_server.py"], "description": "Tickertick MCP 服务，提供综合新闻、行情与公司信息等数据工具。" }, { "server_name": "FundamentalsMCP", "command": "python", "args": ["mcp_servers/fundamentals_mcp_server.py"], "description": "Fundamentals MCP 服务，提供金融报表、估值、新闻等工具。" }, { "server_name": "PriceDataMCP", "command": "python", "args": ["mcp_servers/price_data_mcp_server.py"], "description": "Price Data MCP 服务，提供股票及其他资产的 OHLCV 数据。" } ] }
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基本使用方法
- 启动与对接
- 在服务端分别启动上述 MCP 服务器脚本（如 python mcp_servers/yfinance_mcp_server.py）。
- MCP 客户端在实现时需要将上面的 server_name、command、args 作为连接源进行注册，客户端会通过 JSON-RPC 方式对 MCP 服务器发起请求来读取资源、调用工具等。
- 调用与扩展
- 客户端通过 MCP 协议向服务器发送请求，服务器将返回对应的 JSON-RPC 响应或事件通知。
- 如需扩展新的数据源或工具，可以在对应的 MCP 服务器中新增一个 @mcp.tool()-装饰的方法，客户端即可通过 RPC 调用该工具。
- 运行环境与部署
- 可以在本地开发环境直接以 STDIO 传输启动和测试，也可以在容器化环境中通过 STDIO 传输接入到更复杂的工作流中。
- 若将 MCP 服务器集成到 LangGraph/LLM 工作流中，确保客户端配置中包含服务器名称、启动命令和参数等信息，以便运行时正确连接。
- 启动与对接