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MCP Server · 金融服务

MCP Cleaned

Infinity XOS MCP是一个集交易、智能分析和预测功能于一体的统一服务平台,适用于金融交易和智能决策场景。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 15
金融交易Python金融数据

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作者 / 组织
InfinityXOneSystems
提供方
InfinityXOneSystems
运行时
Python

工具数量

15

来源目录标注

资源数量

0

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提示词数量

0

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1 个

MCP World

选型结论

MCP Cleaned 属于金融服务类 MCP Server,公开资料标注 15 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 OAuth 授权。

分类

金融服务

传输方式

stdio

认证方式

OAuth 授权

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python api_gateway.py

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "mcp-cleaned": {
      "command": "python",
      "args": [
        "api_gateway.py"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例,字段名和参数以仓库 README 为准;带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 15 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

无限XOS MCP

该仓库包含Infinity XOS MCP服务器和用于交易、情报和预测(SPA)的统一仪表板。

请参阅快速系统索引: INDEX.md

权威操作指南(用于演示和本地运行)

本节详细描述了如何 mcp 系统运行和关键工件的位置。

  1. 服务和如何运行
  • 网关(FastAPI): api_gateway.py --在港口运行 8000 默认情况下。
  • 仪表板API: dashboard_api.py --港口 8001 (UI内容位于 /dashboard.html).
  • 智能API: intelligence_api.py --港口 8002.
  • 本地代理(登录页面): local_proxy.py --港口 8080 (镜像登录页面和代理管理路由)。

运行示例(PowerShell):

python api_gateway.py
python dashboard_api.py
python intelligence_api.py
  1. 记忆系统
  • 本地SQLite: mcp_memory.db --本地情报和作业存储(参见 scripts/init_db.py 初始化)。
  • 外部存储服务(可选):平台可以通过以下方式配置为使用外部存储服务 SERVICES 映射到 api_gateway.py.
  1. 环境变量和 .env.example
  • 将凭据和配置放入环境变量或 .env 文件。示例文件: .env.example 在......下面
  1. 凭证和帐户位置(本地)
  • Google服务帐户JSON:引用的路径 GOOGLE_SERVICE_ACCOUNT_JSON env-var(推荐位置: credentials/service-account.json).
  • GitHub令牌: GITHUB_TOKEN 有人是。
  • OAuth令牌: GOOGLE_OAUTH_TOKEN 有人是。
  • 当地秘密: local_secrets/ (忽略了)。将此文件夹用于演示期间使用的本地凭据文件。
  1. 管理和文档演变控制
  • 管理用户界面: http://localhost:8000/admin --无限监视器。
  • 文档演化端点:

- POST /admin/doc/ingest {源,元数据} - POST /admin/doc/evolve {doc_id,策略} - POST /admin/doc/sync {目标} - GET /admin/doc/mode --当前模式 - POST /admin/doc/mode {mode,path_override}——设置模式和可选路径

  1. URL和本地端点
  • 网关UI: http://localhost:8000/admin
  • 健康: http://localhost:8000/health
  • 仪表板: http://localhost:8001/
  • 情报: http://localhost:8002/
  1. 如何使用索引
  • 这 INDEX.md 是演示的单页快速索引。在投资者演示中使用它作为谈话要点。
  • 对于开发人员操作,请咨询 docs/BLUEPRINT.md (建筑)和 docs/MANIFEST.yaml (组件列表)。
  1. 安全和最佳做法
  • 违约: DOC_EV_MODE = safe (无外部写入)。仅在审核后通过管理UI进行更改。
  • 使用 DOC_EV_PATH_OVERRIDE 如果你想测试实时模式,可以指向外部文档演化代码,但不要启用 live 没有审计。
  1. 联系与交接
  • 开发负责人:请参阅 DEVELOPER_HANDOFF.md 获取联系方式和部署说明。

______________________________________________________________________

下面是一个最小环境示例(参见 .env.example)

快速开始

先决条件: Python 3.11+,Windows上的PowerShell

重要提示: 数据库(mcp_memory.db)由于大小(472MB),从Git中排除。您将在本地创建它。

设置

  1. 安装依赖项:
pip install -r requirements.txt
  1. 初始化数据库架构(创建空表):
python -c "import sqlite3; conn = sqlite3.connect('mcp_memory.db'); conn.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS memory (id INTEGER PRIMARY KEY, key TEXT, value TEXT)'); conn.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS paper_accounts (id INTEGER PRIMARY KEY, account_name TEXT, account_type TEXT, starting_balance REAL, current_balance REAL, created_at TEXT, updated_at TEXT)'); conn.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS paper_positions (id INTEGER PRIMARY KEY, account_id INTEGER, asset TEXT, asset_type TEXT, direction TEXT, entry_price REAL, position_size REAL, quantity REAL, opened_at TEXT, status TEXT, entry_reason TEXT)'); conn.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS paper_trades (id INTEGER PRIMARY KEY)'); conn.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS paper_snapshots (id INTEGER PRIMARY KEY)'); conn.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS predictions (id INTEGER PRIMARY KEY)'); conn.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS jobs (id INTEGER PRIMARY KEY)'); conn.commit(); conn.close(); print('Database initialized')"

或者使用附带的脚本:

python scripts/init_db.py
  1. (可选)种子智能内存,包含1271个已爬网源:
python scripts/analyze_intelligence.py
  1. (可选)种子模拟交易账户:
python scripts/seed_accounts.py

运行平台

  • 启动交易仪表板API(端口8001):
python dashboard_api.py
  • 启动智能API(端口8002):
python intelligence_api.py
  • 或者使用启动器(启动两者并打开浏览器):
.\start_servers.ps1
  • 打开统一SPA:

- 交易仪表板:http://localhost:8001/ - 智能浏览器:http://localhost:8002/ - SPA文件: command_center_spa.html

MCP服务器

标准MCP(仅限编排器)

  • 运行基本MCP服务器(stdio):
python main.py
  • 可选:设置编排器端点
$env:ORCHESTRATOR_URL = "https://orchestrator-896380409704.us-east1.run.app/execute"
python main.py

基本MCP服务器公开了一个工具 execute(command, payload) 然后转发给编排器。

🌌 全向中心(完全集成)

扩展的MCP创建了一个 全方位人工智能中心 连接多个系统以获得最大的自主能力。

  • 运行Omni Hub:
$env:GITHUB_TOKEN = "your_github_token"
python main_extended.py
  • 测试轮毂:
python test_omni_hub.py

4个系统中的15个工具:

🔧 编排器 (1个工具)

  • execute -将命令转发到Infinity XOS云

🐙 GitHub (3个工具)

  • github_create_issue -在任何仓库中创建问题
  • github_search_code -在GitHub上搜索代码
  • github_get_file_content -获取文件内容

🐳 码头工人 (9个工具)

  • docker_list_containers -列出所有容器
  • docker_container_action -启动/停止/重新启动/删除
  • docker_run_container -启动新容器
  • docker_list_images -列出Docker镜像
  • docker_pull_image -从注册表中提取
  • docker_container_logs -查看日志
  • docker_container_inspect -检查细节
  • docker_list_networks -列出网络
  • docker_list_volumes -列出卷

🧠 本地情报 (2个工具)

  • query_intelligence -搜索1271个情报来源
  • get_portfolio_status -获取交易组合统计数据

先决条件:

  • Docker桌面运行(适用于Docker工具)
  • mcp_mery.db已初始化(用于智能工具)
  • GitHub令牌集(用于GitHub工具)

两台MCP服务器可以安全地并排运行(在MCP客户端中使用不同的名称)。

自定义GPT附件

  • MCP HTTP适配器通过HTTP/OpenAPI公开MCP工具,用于自定义GPT风格的集成。
  • 适配器基路径: /mcp (例如。 http:///mcp).
  • OpenAPI规范(已准备就绪): GET /mcp/openapi 或 GET /mcp/schema.
  • 发现终结点:

- GET /mcp/health --适配器健康状况 - GET /mcp/tools --列出可用工具和元数据 - POST /mcp/execute --执行工具(主体: { "tool_name": "...", "arguments": {...} }) - POST /mcp/execute/{tool_name} --按名称执行特定工具

  • 安全:设置 MCP_API_KEY env var并提供 X-MCP-KEY 头球默认 SAFE_MODE=true 阻止未经身份验证的呼叫。
  • 审批流程:关键操作可能会返回 { "approval_required": true } 并在下持久化本地内存条目 data/ 手动批准。

使用部署适配器 python -m uvicorn omni_gateway:app --host 0.0.0.0 --port $PORT 云运行兼容性。确保 SAFE_MODE 和 MCP_API_KEY 设置在环境中。

工具与能力

工具数量

15

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

金融交易Python本地部署智能分析预测服务统一仪表盘API网关

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

行情与财报查询

拉取价格、财报和指标,让模型做对比解读。

持仓与流水

在授权范围内查询持仓、生成流水说明。

风险提示

结合数据给出波动和敞口提醒。

选择建议

值得选的地方

  • 工具数量 15 个,一次接入能覆盖的操作比单点工具更全。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备OAuth 授权,没有凭据没法直接试。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。

更适合

  • 需要在金融服务场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 暂时拿不到OAuth 授权的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

MCP Cleaned 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python api_gateway.py,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

MCP Cleaned 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

MCP Cleaned 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

MCP Cleaned 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是OAuth 授权,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

MCP Cleaned 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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