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Financial MCP Server

Financial MCP Server 是一个基于多模态大模型的金融技术分析工具，能够从 Yahoo Finance 下载股票数据，计算技术指标，生成专业的 K 线图，并利用 Qwen2.5-VL 等多模态大模型对图表进行分析，生成专业的金融分析报告。

项目简介

本项目旨在为金融分析师和投资者提供一个自动化技术分析工具，通过以下流程实现智能化金融分析：

1. 数据获取：从 Yahoo Finance 实时获取股票历史数据
2. 技术指标计算：计算包括 EMA、SMA、MACD、RSI、KDJ、布林带、ATR、OBV 等多种技术指标
3. 图表生成：生成包含主图 K 线和多个技术指标副图的专业金融图表
4. 智能分析：利用多模态大模型（如 Qwen2.5-VL）对生成的图表进行深度分析
5. 报告生成：输出专业的金融分析报告，包括趋势分析、买卖信号、风险评估等

核心特性

• 多模态分析：支持图像和文本的多模态大模型分析
• 丰富技术指标：内置多种常用技术指标计算
• 专业图表：生成符合金融行业标准的专业 K 线图

工具

部署指南

环境要求

• Python 3.12+
• pip 包管理器
• ta-lib 金融量化技术分析库

配置文件

你需要一个 YAML 配置文件来配置服务器,在 config_demo.yml 中提供了一个默认配置文件，内容如下：

transport: "sse" # 支持stdio、sse、streamable-http
mcp:
  host: "0.0.0.0"
  port: 8000

stock:
  source: "yahoo" # 数据源，支持 yahoo 或 local
  data_dir: /app/data # 存放股票数据、k线图的目录
  public_base_url: "http://your-domain.com"  # 用于生成图片的 URL
llm:
  base_url: "https://api.openai.com/v1" # API 基础 URL
  api_key: ${API_KEY} # API 密钥, 请在.env 或 环境变量中设置
  model: "Qwen/Qwen2.5-VL-72B-Instruct" # 使用的模型
  temperature: 0.7 # 生成温度
  max_tokens: 4096 # 最大令牌数

MCP 配置

你可以将传输协议设置为stdio、sse、streamable-http。

STDIO

对于 stdio 协议，你可以这样设置:

transport: "stdio"
  

SSE

对于 sse 协议，你可以这样设置:

transport: "sse"
mcp:
  host: "0.0.0.0"
  port: 8000

LLM 配置

model 是要使用的模型名称, api_key 是模型的 API 密钥, base_url 是模型的 API 地址。我们支持以下模型。

• OpenAI 系列：GPT-4, GPT-4o, GPT-4o-mini 等
• Qwen 系列：Qwen2.5-VL, Qwen-VL 等多模态模型

启动服务

YML=config.yml python -m fin_mcp_server

stock 配置

stock:
  source: "yahoo" #目前只支持 Yahoo Finance
  data_dir: /app/data # 存放股票数据、k线图的目录
  public_base_url: "http://your-domain.com"  # 用于生成图片的 URL

输出示例

生成的分析报告包含以下内容：

1. 公司信息
2. 近期季度资产负债信息
3. 近期股票数据
4. 近期K线图
5. 价格趋势分析：短期、中期、长期趋势判断
6. 技术指标解读：MACD、RSI、KDJ 等指标协同验证
7. 量价关系分析：成交量与价格的配合关系
8. 支撑压力位：动态计算关键支撑和阻力位
9. 风险预警：潜在风险信号识别
10. 交易策略：具体的入场、止损、止盈建议
11. 置信度评估：A/B/C 三级置信度评级

注意事项

1. 数据源限制：Yahoo Finance 对请求频率有限制，请合理使用
2. API 成本：使用商业 API 会产生相应费用
3. 模型能力：不同模型的图像理解能力有所差异
4. 网络环境：确保网络连接稳定以获取数据和调用 API

许可证

本项目采用APACHE许可证，详情请参见 LICENSE 文件。