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MCP Server · 金融服务

Technical Analysis

一个提供股票和加密货币技术分析数据的开源服务器,包含本地缓存、模块化设计和情感分析功能。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 4
金融数据Python模块化设计

快速开始

作者 / 组织
alejandroclaro
提供方
alejandroclaro
运行时
Python

工具数量

4

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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仓库热度

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1 个

MCP World

选型结论

Technical Analysis 属于金融服务类 MCP Server,公开资料标注 4 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;接入前先确认权限范围。

分类

金融服务

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

uv run repl

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

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 4 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

MCP服务器技术分析

:望远镜:概述

技术分析MCP服务器是一个尖端项目,旨在提供 用于获取和计算股票技术分析数据的强大工具 以及加密货币。

:图钉:目的

与其他MCP和Alpha Vantage等昂贵的服务不同,该项目提供了 利用免费信息源和 数学计算,提供一流的工具和功能,而无需 高昂的价格标签。

它不会就此止步。此项目包括一个缓存和本地数据库,用于 存储以前获取的数据,确保闪电般快速地访问信息 没有重复的互联网请求。这意味着您可以在以下情况下获得所需的数据 你需要它,没有等待或达到速率限制。

这还不是全部。我们还纳入了非技术指标,如 情绪和其他来自免费信息来源的信号,给予 您将全面了解市场格局。

:闪光:特征

  • 全面的数据获取:实时检索详细的财务信息

特定金融工具或公司的描述性信息。

  • 本地数据库和缓存:将以前获取的数据存储在本地以避免

重复的互联网请求。

  • 模块化设计:组织成模块化工具。
  • 结构化数据:使用结构化的应对措施来提高可预测性和

LLM处理。

  • 错误处理:错误将作为结构化对象返回,而不是

提出例外情况。

  • 类型提示:广泛使用类型提示,以更好地理解LLM

以及处理。

  • 输入验证:在处理之前验证输入并处理边缘

案件优雅。

  • 情绪与信号分析:纳入非技术指标,如

情绪和其他来自免费信息来源的信号。

:火箭:开始

您可以通过uv或本地在客户端中使用此MCP服务器 发展。

通过紫外线

{
  "mcpServers": {
    "ta": {
      "command": "uvx",
      "args": ["technical-analysis-mcp"]
    }
  }
}

本地开发

{
  "mcpServers": {
    "ta": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--directory",
        "/path/to/Technical-analysis-mcp",
        "server"
      ]
    }
  }
}

:chart_with_upwards_trend:MCP工具

此MCP服务器中提供以下工具:

工具名称描述
ticker_information检索特定金融工具或公司的详细财务、元数据和实时描述性信息。
asset_price_history获取全面的历史定价信息,包括OHLC价格、交易量、股息和股票分割。
sma计算简单移动平均线(SMA)技术指标,用于趋势分析和支撑/阻力位。
rsi计算相对强弱指数(RSI)动量振荡器,以识别超买/超卖情况。

:计算机:交互式REPL

此项目包括一个REPL(读取-评估-打印循环)客户端,允许您 直接与MCP服务器交互以进行测试和探索。

启动REPL

uv run repl

启动后,您将看到一个提示: mcp>

基本REPL命令

  • help 或 ? -列出所有可用命令
  • get_instructions -查看服务器说明和功能
  • list_tools -显示所有可用的MCP工具
  • get_tool_description -获取有关的详细信息

专用工具

  • call_tool -使用参数执行工具
  • history -显示命令历史记录
  • exit, quit,或 Ctrl+D -退出REPL

示例用法

mcp> list_tools
- ticker_information
- asset_price_history
- sma
- rsi

mcp> call_tool ticker_information '{"ticker": "AAPL"}'
{"symbol": "AAPL", "name": "Apple Inc.", ...}

:white_check_mark:执行状态

  • 核心数据获取工具:

- \[X\] 票务信息检索(公司详细信息、行业、市值等) - \[X\] 历史价格数据(OHLC、交易量、股息、拆分)

  • 趋势指标

- \[X\] SMA(简单移动平均线) - \[\]EMA(指数移动平均线) - \[\]WMA(加权移动平均线) - \[\]DEMA(双指数移动平均线) - \[\]TEMA(三重指数移动平均线) - \[\]TRIMA(三角移动平均线) - \[\]考夫曼自适应移动平均线 - \[\]T3(三重指数移动平均线–T3) - \[\]ADX(平均方向移动指数) - \[\]ADXR(平均方向移动指数评级) - \[\]阿罗恩 - \[\]AROONOSC - \[\]SAR(抛物线SAR)

  • 动量指标

- \[X\] 怀尔德RSI(相对强弱指数) - \[\]基于EMA的RSI(相对强弱指数) - \[\]妈妈(动量) - \[\]CMO(Chande动量振荡器) - \[\]ROC(变化率) - \[\]ROCR(变化率比率) - \[\]货币流量指数 - \[\]TRIX - \[\]ULTOSC(终极振荡器) - \[\]威尔(威廉姆斯%R)

  • 振荡器

- \[\]MACD(移动平均线收敛/发散) - \[\]MACDEXT - \[\]股票(随机振荡器) - \[\]股票(快速随机) - \[\]斯托克西

  • 波动性指标

- \[\]ATR(平均真实范围) - \[\]NATR(归一化平均真实范围) - \[\]BBANDS(布林带) - \[\]带宽

  • 音量指示器
  • \[\]OBV(平衡交易量)

- \[\]AD(累积/分配线) - \[\]ADOSC(累积/分配振荡器) - \[\]VWAP(成交量加权平均价格)

  • 情绪和信号分析:

- \[\]免费提供的非技术指标

  • 性能优化:

- \[\]缓存策略和速率限制

  • 基础设施:

- \[X\] 使用Pydantic模型的结构化数据响应 - \[X\] 全面的错误处理 - \[X\] 在整个代码库中键入提示 - \[X\] 使用枚举和约束进行输入验证 - \[X\] 模块化设计,关注点分开

:锤子:开发

安装

开始使用技术分析MCP服务器轻而易举。只管跟随 这些简单的步骤:

  1. 克隆存储库:
   git clone https://github.com/yourusername/technical-analysis-mcp.git
   cd technical-analysis-mcp
  1. 使用uv安装依赖项:
   uv sync
   uv pip install -e .

运行测试

要运行单元测试,请使用以下命令:

uv run pytest

要运行覆盖率测试,请使用:

uv run pytest --cov=src/technical_analysis_mcp --cov-report=markdown

这将生成Markdown格式的覆盖率报告并在终端中显示。

装订和格式化

# To run basic linting, use:
uv run ruff check

# To run type checking, use:
uv run pyright

# To run markdown linting, use:
uv run pymarkdown scan .

发展提示

添加新工具时,请遵循现有模式:

  1. 在中创建Pydantic数据结构 src/technical_analysis_mcp/models/
  2. 在中实现工具逻辑 src/technical_analysis_mcp/tools/
  3. 在中注册工具 src/technical_analysis_mcp/server/server.py
  4. 在中编写综合测试 tests/tools/, tests/models/,

tests/servers/等等

  1. 用新的工具信息更新此README

:礼物:贡献

我们欢迎对技术分析MCP服务器的贡献!无论你是 无论是经验丰富的开发人员还是刚刚起步的开发人员,我们都非常感谢您的帮助。请 遵循以下准则:

  1. 克隆该仓库 并为您的功能或错误修复创建一个新的分支。
  2. 提交您的更改 以下是清晰简洁的提交消息

约定式提交 规范。

  1. 推动您的更改 到你的叉子上并提交一个pull请求。

:speech_balloon:支持

如需支持,请在GitHub存储库上打开问题或联系 维护人员直接。我们是来帮忙的!

:clap:致谢

非常感谢这个项目的所有贡献者和支持者。你的 帮助和反馈是无价的!

工具与能力

工具数量

4

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

金融分析Python本地部署技术指标本地缓存模块化设计情感分析

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

  • 只提供 4 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 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。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

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。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Technical Analysis 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run repl,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。

Technical Analysis 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。

Technical Analysis 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。

Technical Analysis 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Technical Analysis 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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