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项目简介

这是一个基于Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现，旨在将流行的在线社区 WallStreetBets (WSB) 的实时数据和分析能力连接到支持MCP的大型语言模型（LLM）客户端，例如Claude Desktop。它允许LLM通过标准接口访问WSB帖子、评论、链接等信息，并使用提供的工具进行分析。

主要功能点

  • 获取WSB帖子: 根据点赞数、评论数等条件过滤和抓取WSB社区的最新帖子。
  • 详细帖子分析: 获取单个或批量帖子的详细内容，包括帖子的自文本、得分、链接以及高赞评论。
  • 提取外部链接: 从热门WSB帖子及其评论中收集并列出用户分享的外部网站链接。
  • 发现热门股票: 利用外部数据源（如ApeWisdom）结合NASDAQ列表，识别WSB社区中讨论最热门的股票代码。
  • Prompt模板: 提供预设的Prompt模板，引导LLM进行结构化的WSB市场情绪分析或特定股票的关注点分析。
  • 实时进度报告: 在数据抓取和处理过程中向客户端报告实时进度。

安装步骤

  1. 克隆仓库: 将项目的源代码下载到本地计算机。 
    git clone https://github.com/ferdousbhai/wsb-analyst-mcp
cd wsb-analyst-mcp
  2. 安装Python依赖: 确保您已安装Python 3.10或更高版本。推荐使用 'uv' 进行依赖安装： 
    uv sync
    如果使用pip，可以创建虚拟环境并安装： 
    python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # macOS/Linux
# .venv\Scripts\activate # Windows
pip install -r requirements.txt
  3. 设置Reddit API凭据: 访问 Reddit 的应用注册页面 (https://www.reddit.com/prefs/apps) 创建一个"script"类型的应用。记下您获得的 'client_id' 和 'client_secret'。这些信息需要配置到MCP服务器的环境变量中。

服务器配置

要让您的MCP客户端（如Claude Desktop）连接到此服务器，需要在客户端的配置中添加服务器信息。典型的配置是一个JSON对象，包含以下关键部分：

  • 服务器名称: 例如 '"wsb-analyst"'，这是您在客户端中识别此服务器的名称。
  • 启动命令 ('command'): 启动服务器脚本的命令，例如如果您使用uv运行脚本，可能是 '"uv"'。
  • 启动参数 ('args'): 传递给启动命令的参数列表。这通常包括运行脚本所需的指令和脚本文件的路径。例如，可能包含 '--directory' 指定项目根目录，然后是 'run mcp_wsb_server.py' 来执行服务器脚本。请确保路径是绝对路径。
  • 环境变量 ('env'): 一个JSON对象，用于设置服务器运行时所需的环境变量。您需要在此处设置您的Reddit API凭据：'"REDDIT_CLIENT_ID": "您的client_id"' 和 '"REDDIT_CLIENT_SECRET": "您的client_secret"'。

配置完成后，重启您的MCP客户端。

基本使用方法

在支持MCP的客户端中（例如Claude Desktop），您应该能够看到可用的工具和Prompt模板。

  • 使用工具: 通常通过客户端界面上的特定图标（如小锤子）来访问可用的工具列表。选择一个工具并按提示填写参数即可执行。
  • 使用Prompt模板: Prompt模板通常可以通过在输入框中使用斜杠命令 ('/') 来访问。输入 '/' 可能会弹出一个列表显示可用的Prompt模板（例如 '/analyze_wsb_market'）。选择一个模板即可加载预设的Prompt文本到输入框中，您可以直接发送或进一步编辑。

通过结合使用这些工具和Prompt，您可以指导LLM分析WallStreetBets社区的动态，获取市场洞察。

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