tvscreener MCP 服务端

关键词

模型上下文协议JSON-RPC资源发现自定义查询价格筛选

使用说明

  • 说明概况

    • 该仓库实现了一个 MCP（模型上下文协议）服务器，用于 tvscreener 库的功能暴露，供 AI 助手（如 Claude、 Claude Code 等）通过 MCP 客户端进行查询、字段发现和灵活筛选等操作。服务器端通过 JSON-RPC 接收请求、返回结果或发送通知，并提供会话管理与能力声明等能力。

  • 主要功能点

    • 字段发现与类别查询
      • discover_fields: 根据关键词在不同资产类型（股票、加密货币、外汇等）中检索可用字段/指标。
      • list_field_types: 按资产类型列出字段类别及示例字段，帮助客户端了解可用的字段分组。
    • 灵活筛选查询
      • custom_query: 提供对不同资产类型的自定义查询，支持字段选择、过滤条件、排序和结果条数限制，返回格式为 Markdown 表格（便于直接显示给人类查看，实际 MCP 客户端可将结果渲染/转化为图形界面）。
    • 现货/合约筛选工具
      • search_stocks, search_crypto, search_forex: 针对股票、加密货币、外汇对的简化筛选入口，返回结果表格。
    • 常用查询工具
      • get_top_movers: 获取涨幅/跌幅前列资产（股票或加密货币）。
      • list_sectors, list_filter_operators: 提供行业分类和可用过滤操作符列表，便于客户端构造复杂查询。
    • 服务器入口
      • 通过 tvscreener 的 MCP 服务启动入口 tvscreener-mcp（CLI），或通过 python -m tvscreener.mcp 直接运行。
    • 服务器实现通过 mcp.FastMCP 提供的装饰器 @mcp.tool() 将函数暴露为 MCP 工具。

  • 安装步骤

    1. 安装 tvscreener，若需要 MCP 支持，请使用包含 MCP 的扩展：pip install tvscreener[mcp]
    2. 根据需要启动 MCP 服务器：
      • 直接运行：tvscreener-mcp
      • 或通过模块运行：python -m tvscreener.mcp
    3. 将服务器注册到你的对话式助手（如 Claude Code），按相应教程进行注册。

  • 服务器配置（MCP 客户端连接该服务器时需要的配置示例，客户端不需要你实现代码） { "server_name": "tvscreener-mcp", "command": "tvscreener-mcp", "args": [] // 注：args 可以为空，默认监听 MCP 客户端约定的端口和协议。若需要自定义端口，请在启动命令中通过参数指定。 }

  • 基本使用方法

    • 客户端与服务器建立连接后，可以请求以下工具：
      • discover_fields，用于快速了解字段集合与可用字段。
      • list_field_types，查看字段类别与示例字段分布。
      • custom_query，构造任意字段、过滤条件和排序，获取结果表格。
      • search_stocks/search_crypto/search_forex，获取简化筛选结果。
      • get_top_movers，查看涨跌幅榜。
    • 返回数据通常为文本或 Markdown 表格，LLM 客户端可将其渲染给用户，或进一步解析生成结构化数据用于对话上下文。

提醒

  • MCP 服务器的实现是完整且可运行的，包含服务器启动入口、工具定义及辅助工具函数。
  • 确保在部署时网络可达，且依赖库（如 mcp）可用。

服务器信息

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