Zentickr Yahoo Query

Zentickr-雅虎金融MCP服务器

一个强大的模型上下文协议（MCP）服务器，通过yahooquery库提供对雅虎财经数据的全面访问。该服务器公开了广泛的财务数据、市场信息和股票分析工具，这些工具可以与人工智能助手和应用程序集成。

⚠️ 重要免责声明

此软件仅用于教育和信息目的

Zentickr提供财务数据和市场信息，但 不提供财务建议通过此服务器生成的数据、分析和见解不应被视为：

• 投资建议
• 交易建议
• 财务规划指导
• 专业财务顾问

要点：

• 所有财务数据均按“原样”提供，不作任何保证
• 过去的表现并不能保证未来的结果
• 在做出投资决策之前，始终咨询合格的金融专业人士
• 用户全权负责其投资和交易决策
• 作者和贡献者不对任何经济损失负责

数据准确性： 虽然我们力求准确，但财务数据可能会延迟、不完整或包含错误。始终核实官方来源的关键信息。

🚀 特性

核心财务数据

• 实时股票价格 -当前市场价格和交易数据
• 财务报表 -损益表、资产负债表和现金流量表
• 公司信息 -详细的公司简介、高管和业务描述
• 历史数据 -具有可定制间隔的全面历史价格数据

高级分析

• 估值指标 -市盈率、市值、企业价值等
• 收益数据 -季度和年度收益及趋势分析
• 分析师覆盖范围 -专业建议和价格目标
• 技术见解 -技术分析和市场指标

所有权和治理

• 机构控股 -主要机构投资者和持股比例
• 内幕信息 -公司内部人员持股和最近的交易
• 基金所有权 -共同基金和ETF持有量
• ESG得分 -环境、社会和治理评级

市场情报

• 日历事件 -即将到来的收益日期和公司活动
• 符号搜索 -按公司名称或股票代码查找股票
• 多个时间范围 -支持从1分钟到每月的各种数据间隔

🛠️ 安装

先决条件

• Python 3.10或更高版本
• pip包管理器

快速开始

1. 克隆存储库

   git clone 
   cd Zentickr

1. 创建虚拟环境

   python -m venv env
   source env/bin/activate  # On Windows: env\Scripts\activate

1. 安装依赖项

   pip install -r requirements.txt

1. 运行服务器

选项1：使用运行脚本（推荐）

运行服务器最简单的方法是使用提供的运行脚本：

- 视窗:

     .\run_server.bat

- Unix/Linux/macOS:

     ./run_server.sh

这些脚本会自动激活虚拟环境并运行服务器。

选项2：手动执行

1. 激活虚拟环境：

      source env/bin/activate  # On Windows: env\Scripts\activate

1. 运行服务器：

      python run_server.py

📖 用法

作为MCP服务器运行

服务器通过stdio传输进行通信，可以与MCP兼容的客户端集成：

python run_server.py

🎯 演示和示例

以下是展示Zentickr功能的实际工作示例：

📊 库存基础数据查询

查询： 获取苹果、微软和谷歌的当前财务数据

get_financial_data("AAPL,MSFT,GOOGL")

样本响应：

{
  "AAPL": {
    "currentPrice": 189.84,
    "targetHighPrice": 250.0,
    "targetLowPrice": 158.0,
    "targetMeanPrice": 201.32,
    "recommendationMean": 2.1,
    "recommendationKey": "buy",
    "numberOfAnalystOpinions": 35,
    "totalCash": 62639001600,
    "totalDebt": 104590000128,
    "totalRevenue": 394328993792,
    "debtToEquity": 184.37,
    "revenuePerShare": 25.42,
    "returnOnAssets": 0.22689,
    "returnOnEquity": 1.56456,
    "grossProfits": 169148000000,
    "freeCashflow": 84726874112,
    "operatingCashflow": 118287998976,
    "earningsGrowth": 0.11,
    "revenueGrowth": 0.061,
    "grossMargins": 0.45962,
    "ebitdaMargins": 0.33826,
    "operatingMargins": 0.30743
  }
}

📈 历史价格数据

查询： 获取苹果公司6个月的每日价格历史记录

get_historical_prices("AAPL", period="6mo", interval="1d")

样本响应：

[
  {
    "symbol": "AAPL",
    "date": "2024-12-18",
    "open": 188.89,
    "high": 190.32,
    "low": 188.44,
    "close": 189.84,
    "volume": 45234567,
    "adjclose": 189.84
  },
  {
    "symbol": "AAPL",
    "date": "2024-12-17",
    "open": 187.23,
    "high": 189.15,
    "low": 186.98,
    "close": 188.89,
    "volume": 52341789,
    "adjclose": 188.89
  }
]

🏢 公司简介和领导层

查询： 获取特斯拉的详细公司信息

get_company_profile("TSLA")
get_company_officers("TSLA")

样本响应：

{
  "asset_profile": {
    "TSLA": {
      "address1": "1 Tesla Road",
      "city": "Austin",
      "state": "TX",
      "zip": "78725",
      "country": "United States",
      "phone": "512 516 8177",
      "website": "https://www.tesla.com",
      "industry": "Auto Manufacturers",
      "sector": "Consumer Cyclical",
      "longBusinessSummary": "Tesla, Inc. designs, develops, manufactures, leases, and sells electric vehicles, and energy generation and storage systems...",
      "fullTimeEmployees": 140473,
      "companyOfficers": [
        {
          "maxAge": 1,
          "name": "Mr. Elon R. Musk",
          "age": 52,
          "title": "Chief Executive Officer & Director",
          "yearBorn": 1971,
          "fiscalYear": 2023,
          "totalPay": 0,
          "exercisedValue": 0,
          "unexercisedValue": 0
        }
      ]
    }
  }
}

💰 财务报表分析

查询： 获取Netflix的季度损益表

get_income_statement("NFLX", frequency="quarterly")

样本响应：

[
  {
    "symbol": "NFLX",
    "asOfDate": "2024-09-30",
    "periodType": "3M",
    "TotalRevenue": 9824569000,
    "CostOfRevenue": 5767234000,
    "GrossProfit": 4057335000,
    "OperatingExpense": 2892456000,
    "OperatingIncome": 1164879000,
    "NetIncome": 2364391000,
    "EPS": 5.4,
    "DilutedEPS": 5.38
  }
]

🎯 分析师建议

查询： 获取当前分析师对亚马逊的建议

get_recommendations("AMZN")
get_recommendation_trend("AMZN")

样本响应：

{
  "recommendations": [
    {
      "firm": "Morgan Stanley",
      "toGrade": "Overweight",
      "fromGrade": "Equal-Weight",
      "action": "up",
      "date": "2024-12-15"
    },
    {
      "firm": "Goldman Sachs",
      "toGrade": "Buy",
      "fromGrade": "Buy",
      "action": "main",
      "date": "2024-12-10"
    }
  ],
  "recommendation_trend": {
    "period": "0m",
    "strongBuy": 15,
    "buy": 25,
    "hold": 8,
    "sell": 1,
    "strongSell": 0
  }
}

🔍 符号搜索

查询： 搜索与“人工智能”相关的公司

search_symbols("nvidia")

样本响应：

[
  {
    "symbol": "NVDA",
    "name": "NVIDIA Corporation",
    "type": "EQUITY",
    "exchange": "NMS"
  },
  {
    "symbol": "NVDL",
    "name": "GraniteShares 1.5x Long NVDA Daily ETF",
    "type": "ETF",
    "exchange": "NMS"
  }
]

🌱 ESG得分

查询： 获得环境、社会和治理评级

get_esg_scores("MSFT")

样本响应：

{
  "MSFT": {
    "totalEsg": 18.12,
    "environmentScore": 2.89,
    "socialScore": 8.45,
    "governanceScore": 6.78,
    "esgPerformance": "OUTPERFORM",
    "peerCount": 157,
    "peerGroup": "Software",
    "percentile": 8.92,
    "peerEsgScorePerformance": {
      "min": 7.32,
      "avg": 24.56,
      "max": 58.43
    }
  }
}

⏰ 即将举行的活动

查询： 获取即将到来的收益和活动

get_calendar_events("AAPL")

样本响应：

{
  "AAPL": {
    "earnings": {
      "earningsDate": ["2025-01-30"],
      "earningsAverage": 2.35,
      "earningsLow": 2.28,
      "earningsHigh": 2.42,
      "revenueAverage": 124500000000,
      "revenueLow": 121200000000,
      "revenueHigh": 127800000000
    },
    "exDividendDate": "2024-11-08",
    "dividendDate": "2024-11-14"
  }
}

📊 多种股票比较

查询： 比较科技巨头的关键指标

get_valuation_measures("AAPL,MSFT,GOOGL,AMZN,META")

样本响应：

{
  "AAPL": {
    "marketCap": 2945234567890,
    "enterpriseValue": 2987654321098,
    "trailingPE": 28.42,
    "forwardPE": 25.67,
    "pegRatio": 2.34,
    "priceToBook": 45.23,
    "priceToSalesTrailing12Months": 7.89
  },
  "MSFT": {
    "marketCap": 2834567890123,
    "enterpriseValue": 2845678901234,
    "trailingPE": 32.15,
    "forwardPE": 28.94,
    "pegRatio": 1.98,
    "priceToBook": 12.45,
    "priceToSalesTrailing12Months": 11.23
  }
}

🚀 高级用法：日内交易数据

查询： 获得5分钟的实时日内交易间隔

get_historical_prices("SPY", period="1d", interval="5m")

样本响应：

[
  {
    "symbol": "SPY",
    "date": "2025-06-18 09:30:00-04:00",
    "open": 542.15,
    "high": 542.89,
    "low": 541.78,
    "close": 542.34,
    "volume": 2456789
  },
  {
    "symbol": "SPY",
    "date": "2025-06-18 09:35:00-04:00",
    "open": 542.34,
    "high": 543.12,
    "low": 542.01,
    "close": 542.98,
    "volume": 1987654
  }
]

可用工具

基本库存数据

# Get current financial data
get_financial_data("AAPL,GOOGL,MSFT")

# Get current stock prices
get_price_data("AAPL")

# Search for stock symbols
search_symbols("Apple Inc")

财务报表

# Get annual income statement
get_income_statement("AAPL", frequency="annual")

# Get quarterly balance sheet
get_balance_sheet("AAPL", frequency="quarterly")

# Get cash flow statement
get_cash_flow("AAPL", frequency="annual")

历史数据

# Get 1-year daily prices
get_historical_prices("AAPL", period="1y", interval="1d")

# Get custom date range
get_historical_prices("AAPL", start_date="2024-01-01", end_date="2024-12-31")

# Get intraday data
get_historical_prices("AAPL", period="1d", interval="5m")

公司分析

# Get company profile and details
get_company_profile("AAPL")

# Get executive team information
get_company_officers("AAPL")

# Get valuation metrics
get_valuation_measures("AAPL")

投资研究

# Get analyst recommendations
get_recommendations("AAPL")

# Get earnings data and trends
get_earnings("AAPL")
get_earnings_trend("AAPL")

# Get institutional ownership
get_institution_ownership("AAPL")

# Get ESG scores
get_esg_scores("AAPL")

支持的数据间隔

• 日内：1米、2米、5米、15米、30米、60米、90米
• 每日：1d、5d
• 周刊：1周
• 每月：1个月，3个月

支持的时间段

• 短期的：1d、5d、1mo、3mo、6mo
• 长期：1年、2年、5年、10年，最大值

🔧 配置

环境设置

可以通过环境变量或修改服务器配置来配置服务器：

# In your MCP client configuration
{
  "mcpServers": {
    "zentickr": {
      "command": "python",
      "args": ["path/to/zentickr/run_server.py"],
      "env": {}
    }
  }
}

与Claude Desktop集成

要将此MCP服务器与Claude Desktop一起使用，请将以下配置添加到您的Claude Desktop配置文件中：

选项1：使用运行脚本（推荐）

{
  "mcpServers": {
    "zentickr": {
      "command": "/path/to/Zentickr/run_server.sh" // On Windows: "C:\\path\\to\\Zentickr\\run_server.bat"
    }
  }
}

选项2：直接执行Python

{
  "mcpServers": {
    "zentickr": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/Zentickr/run_server.py"], // Update with your actual path
      "cwd": "/path/to/Zentickr"
    }
  }
}

Windows示例：

{
  "mcpServers": {
    "zentickr": {
      "command": "C:\\path\\to\\Zentickr\\run_server.bat"
    }
  }
}

📊 数据源

此服务器利用了强大的 yahooquery 图书馆，提供以下访问权限：

• 雅虎财经实时和历史数据
• 综合财务报表
• 市场数据和分析
• 公司基本面和指标

所有数据均来自雅虎财经，并受其服务条款和数据使用政策的约束。

🏗️ 项目结构

Zentickr/
├── src/
│   └── stock_mcp/
│       ├── __init__.py
│       └── server.py          # Main MCP server implementation
├── env/                       # Virtual environment
├── project.toml              # Project configuration
├── requirements.txt          # Python dependencies
├── run_server.py            # Server entry point
├── run_server.bat           # Windows startup script
├── run_server.sh            # Unix startup script
└── README.md               # This file

🔒 安全和速率限制

• 服务器遵守雅虎财经的利率限制政策
• 所有数据请求都是异步处理的，以获得最佳性能
• 错误处理确保了数据不可用时的优雅降级
• 不需要API密钥-使用公共Yahoo Finance端点

🤝 贡献

我们欢迎为改善Zentickr做出贡献！以下是您可以提供帮助的方式：

1. 分叉存储库
2. 创建要素分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 提交您的更改 (git commit -m 'Add amazing feature')
4. 推到分支 (git push origin feature/amazing-feature)
5. 打开拉取请求

开发指南

• 遵循PEP 8风格指南
• 将文档字符串添加到所有函数中
• 包括外部API调用的错误处理
• 使用多个股票代码进行测试

📝 许可证

此项目根据MIT许可证获得许可-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

法律免责声明

本软件按“原样”提供，不提供任何明示或暗示的保证，包括但不限于适销性、特定用途适用性和非侵权性的保证。在任何情况下，作者或版权持有人均不对因软件或软件的使用或其他交易而产生或与之相关的任何索赔、损害赔偿或其他责任承担责任，无论是在合同、侵权或其他诉讼中。

通过此软件提供的财务数据仅供参考，不应被视为财务建议。用户承担与使用本软件相关的所有风险以及基于所提供数据做出的任何财务决策。

📞 支持

• 问题：通过GitHub Issues报告错误和请求功能
• 文档：检查中的内联文档 server.py
• 雅虎财经：有关数据的问题，请参阅雅虎财经文档

🙏 致谢

• yahooquery -提供核心雅虎金融API集成
• FastMCP -使MCP服务器易于实施
• 熊猫 -支持数据操作和格式化
• 雅虎财经 -财务数据的最终来源

📈 未来的增强功能

• \[\]实时流数据支持
• \[\]高级图表功能
• \[\]投资组合跟踪和分析
• \[\]期权和衍生品数据
• \[\]加密货币支持
• \[\]市场新闻整合
• \[\]自定义警报和通知

______________________________________________________________________

内置于❤️ 靠近 金坛迪瓦卡尔

_Zentickr-通过AI集成增强财务分析能力_