Stockscreen MCP服务器使用说明

项目简介

Stockscreen MCP服务器是一个基于Model Context Protocol (MCP) 构建的应用后端，旨在为大型语言模型 (LLM) 提供全面的股票筛选能力。它利用Yahoo Finance的数据，允许LLM根据技术分析、基本面数据、期权指标以及新闻事件等多维度条件筛选股票，并支持创建和管理股票观察列表，以及存储筛选结果。

主要功能点

多类型股票筛选:
- 技术分析筛选: 基于价格、成交量、移动平均线 (SMA)、相对强弱指标 (RSI)、平均真实波幅 (ATR) 等技术指标进行筛选。
- 基本面筛选: 基于市值、市盈率 (P/E)、股息率、营收增长率以及ETF的资产管理规模 (AUM) 和费用率等基本面指标进行筛选。
- 期权筛选: 基于隐含波动率 (IV)、期权成交量、未平仓合约量、看跌/看涨期权比率、买卖价差和财报发布日期等期权相关指标进行筛选。
- 新闻筛选: 基于新闻关键词、排除关键词、新闻发布时间范围和管理层变动等新闻事件进行筛选。
- 自定义筛选: 灵活组合技术、基本面、期权和新闻等多种筛选条件。
数据管理:
- 观察列表管理: 创建、更新、删除和获取股票观察列表。
- 筛选结果存储: 保存和检索历史股票筛选结果。
- 默认股票分类: 提供Mega Cap、Large Cap、Mid Cap、Small Cap、Micro Cap 和 ETF 等预定义的股票市值分类，方便用户进行分类筛选。

安装步骤

克隆仓库

git clone https://github.com/twolven/mcp-stockscreen.git
cd mcp-stockscreen

安装依赖

pip install -r requirements.txt

服务器配置

要将Stockscreen MCP服务器添加到MCP客户端（例如Claude），您需要在客户端的配置文件中指定服务器的启动命令。在 'claude-desktop-config.json' 文件的 'mcpServers' 部分添加以下配置：

{
    "mcpServers": {
        "stockscreen": {
            "command": "python",
            "args": ["path/to/stockscreen.py"]
            // 请将 "path/to/stockscreen.py" 替换为 stockscreen.py 文件的实际路径
        }
    }
}

配置参数说明:

'server name': 'stockscreen' (服务器名称，在客户端配置中用于标识该服务器)
'command': 'python' (启动服务器的命令，这里使用 Python 解释器)
'args': '["path/to/stockscreen.py"]' (传递给 'command' 的参数，即 'stockscreen.py' 脚本的路径。请务必将 'path/to/stockscreen.py' 替换为 'stockscreen.py' 文件在您本地文件系统中的完整路径)

基本使用方法

确保MCP客户端已正确配置并连接到Stockscreen MCP服务器。
通过MCP客户端，您可以调用以下工具 (Tools) 来执行股票筛选和数据管理操作：
- 'run_stock_screen': 运行股票筛选，需要指定筛选类型 ('screen_type') 和筛选条件 ('criteria')。
- 'manage_watchlist': 管理股票观察列表，可以创建、更新、删除或获取观察列表。
- 'get_screening_result': 获取已保存的筛选结果，需要指定结果名称 ('name')。
- 'get_stock_news': 获取股票的最新新闻和更新，需要指定股票代码 ('symbol')。
您可以使用自然语言提示引导LLM调用这些工具，例如：
- "使用 'run_stock_screen' 工具，筛选技术指标为价格高于200日均线的股票。"
- "使用 'manage_watchlist' 工具，创建一个名为 'MyWatchlist' 的观察列表，包含股票代码 'AAPL', 'MSFT', 'GOOG'."
- "使用 'get_screening_result' 工具，获取名为 'TechBreakout' 的筛选结果。"
请参考仓库 'README.md' 文件中 "Available Tools" 和 "Usage Prompt for Claude" 部分，获取更详细的工具参数和使用示例。

注意事项

该服务器的数据来源为Yahoo Finance，数据可能存在延迟。
受限于Yahoo Finance API的限制，可能存在请求频率限制。
期权数据可用性取决于市场交易时间。
部分财务指标数据可能存在延迟或不可用情况。

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