Pylab MCP AI代理培训文档
用于培训AI代理通过Pylab MCP服务器查询财务数据库的专业文档
该存储库为使用Pylab MCP构建AI驱动的财务分析工具提供了全面的模式文档和查询最佳实践。
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📚 文档文件
AI代理阅读顺序
- MCP_TOOLS.md -从这里开始（工具参考）
- DATABASE_SCHEMA.md -当您需要模式详细信息时
- 查询_BEST_PRACTICES.md -编写查询时
MCP_TOOLS.md
入口点 对于AI代理。Pylab MCP服务器工具的快速参考：表发现、SQL、MongoDB、Python执行器、代理共识、F319论坛分析和Zalo组信号。
DATABASE_SCHEMA.md
完整的数据库模式参考，涵盖Azure SQL（44个表）和MongoDB（6个集合）。包括市场数据、财务、行业运营、大宗商品、宏观指标、公司模型和房地产估值。
查询_BEST_PRACTICES.md
SQL和Python执行器的经过实战测试的查询模式。涵盖了有效/失败的方法、工具选择、JOIN、窗口函数、聚合和上下文缩减技术。
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🎯 用例
- 财务分析：自动化股票研究、行业分析、估值筛选
- 替代数据：季度收益前的运营指标跟踪
- 宏观经济学：经济指标监测和相关性分析
- 风险管理：投资组合分析和风险因素建模
- 交易信号：定量战略制定和回溯测试
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🔑 主要特点
经过测试的查询模式
每个查询示例都已针对生产MCP服务器进行了验证，以确保可靠性。
性能优化
包括关于MCP环境的索引、聚合策略和查询复杂性管理的具体指导。
专业代理
文档支持创建具有受限数据访问权限的专注AI代理，以获得安全性和性能优势。
真实世界的例子
基于实际财务分析工作流程的查询模式，包括收益分析、行业轮换和估值筛选。
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📊 数据覆盖
- 地理焦点：越南股市与全球大宗商品基准
- 时间范围：2004年的历史数据，到2030年的预测
- 行业：银行、保险、经纪、大宗商品、能源、农业、航空、航运、零售
- 频率：根据数据类型，从每日到每季度
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🛠 技术栈
- MCP服务器：Pylab MCP(
pylab-mcp)-统一访问SQL、MongoDB、Supabase - 数据库：Azure SQL、MongoDB Atlas、Supabase PostgreSQL
- 人工智能平台：克劳德桌面，克劳德代码
- 查询语言：T-SQL、MongoDB查询、Python执行器
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📖 文档哲学
- 准确性第一：仅验证模式和示例
- MCP特定：解决了MCP查询的独特限制和功能
- 生产就绪：实际部署的优化提示
- 全面的：从基本模式到高级时间序列分析
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🤝 贡献
欢迎捐款：
- 其他查询优化技术
- 新用例示例
- 文档改进
- 错误报告
请提交带有测试示例和清晰描述的拉取请求。
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📝 版本历史
- v3.2 （2026-04-13）：新增9个工具（get_stock_snapshot、query_banking_credit、dashboard_retrieve、suppase_market_width、suabase_sector_mfi、website_market_view、f319_stock_discussion_points、zalo_daily_market_metition、zalo_stock_readmission）；删除感伤_留言板_集和zalo-market_sentiment_current
- v3.1 （2026-02-23）：更名为Pylab MCP；删除PostgreSQL CVD工具（不再在服务器上）；已更新所有文档
- v3.0 （2026-02-03）：新增F319论坛工具（5个）、Zalo群组工具（5）、情绪仪表板；添加了CEODatabase（VEIL基金数据）；重命名为通用MCP_TOOLS.md
- v2.0 （2025-12-17）：合并为3个核心文件（MCP_TOOLS→ 数据库模式→ 查询_测试_实践）
- v1.5 （2025-12-17）：删除IRIS手册数据指南（表格缩小）；添加MCP工具文档
- v1.4 （2025-12-17）：将MongoDB集合模式添加到DATABASE_SCHEMA.md
- v1.3 （2025-11-12）：增加IRIS手册数据文件
- v1.2 （2025-11-12）：新增越南宏观数据专业指南
- v1.1 （2025-11-11）：针对浮点数据类型进行了更新
- v1.0 （2025-11-10）：首次发布
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⚖️ 许可证
文档：MIT许可证 数据：专有-不包含在存储库中
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🌟 致谢
- Anthropic -模型上下文协议
- 微软 -SQL Server MCP实现
- CEIC -经济数据标准
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最后更新: 2026-04-13 仓库: