ifind-finance-data（ifind 财务数据）

iFinD Financial Data Query (同花顺金融数据查询)

本技能用于查询股票、基金、宏观经济、行业经济及新闻公告数据。 This skill queries stock, fund, macroeconomic, industry economic data and news/announcements.

• 核心能力 / Core Capabilities：智能选股选基，金融数据查询，公告资讯搜索，宏观行业指标搜索

- Smart stock/fund screening, financial data queries, announcement search, macro/industry indicator search

• 数据范围 / Data Coverage：股票、基金、宏观经济、行业经济及新闻公告数据

- Stocks, funds, macroeconomics, industry economics, news and announcements

使用方法 / Usage

本 skill 封装了同花顺金融数据MCP服务的调用接口，支持 Python 和 Node.js 两种调用方式： This skill encapsulates the iFinD Financial Data MCP service, supporting both Python and Node.js:

• Node.js方案 / Node.js Solution：使用 call-node.js 脚本（无需额外依赖，使用内置模块）

- Use call-node.js (no extra dependencies, uses built-in modules)

• Python方案 / Python Solution：使用 call.py 脚本（需安装 requests 库）

- Use call.py (requires requests library)

• 推荐方案 / Preferred：当用户未指定python，或不确定python环境时，优先使用Node.js方案

- When user doesn't specify Python or environment is unclear, prefer Node.js solution

• query参数说明 / Query Note：股票基金数据查询工具的 query 参数一般支持多主体、多指标，但不宜超过 10 个

- Query supports multiple subjects and indicators, but keep under 10 for best results

首次使用 / First-Time Setup

• 配置密钥 / Configure Token：mcp_config.json 用于存储用户密钥，如不存在有效密钥，需提示用户到"iFinD终端-工具-常用工具-数据MCP"获取密钥，帮助其完成密钥写入，或手动写入

- mcp_config.json stores the user auth token. If no valid token exists, guide user to obtain one from "iFinD Terminal - Tools - Common Tools - Data MCP"

数据范围 / Data Coverage

• 股票数据 / Stock Data：股票搜索、基本信息、财务数据、行情、股东、风险指标、ESG评级、重大事件等

- Stock search, basic info, financial data, quotes, shareholders, risk indicators, ESG ratings, major events

• 基金数据 / Fund Data：基金搜索、基金资料、基金行情、持仓明细、持有人结构、基金公司信息等

- Fund search, fund profile, fund quotes, holdings, holder structure, fund company info

• 宏观经济数据 / Macro Data：GDP、CPI、PPI、行业经济指标、大宗商品数据等

- GDP, CPI, PPI, industry economic indicators, commodity data

• 新闻公告 / News & Announcements：财经新闻、上市公司公告、热点事件等

- Financial news, listed company announcements, trending events

使用技巧 / Tips

1. 先搜再查 / Search First：针对宏观行业经济指标，当你无法确定用户具体想要的指标，可以先采用 search_edb 进行搜索，然后根据搜索结果指标结合上下文再发起数据查询 get_edb_data

- For macro/industry indicators, when unsure of specific indicator, search first with search_edb then query with get_edb_data

1. 查询合并 / Combine Queries：股票基金数据查询支持多主体、多指标查询，主体数、指标数控制在 5 个以内效果最佳

- Stock/fund queries support multiple subjects and indicators; keep to 5 or fewer for best results

1. 板块类股票主体 / Sector Stocks：股票数据查询支持直接以行业板块类股票作为主体，但需注意行业范围或时间范围不宜过大，以免触发超长截断

- Stock queries support sector/stock category as subject; avoid overly broad industry or time ranges

核心函数 / Core Functions

call(server_type, tool_name, params)

发起金融数据请求 / Make financial data request.

参数 / Parameters：

• server_type (str): 服务类型 / Service type:

- "stock" - 股票服务 / Stock service - "fund" - 基金服务 / Fund service - "edb" - 宏观经济/行业经济指标服务 / Macro/industry economic indicator service - "news" - 新闻公告服务 / News/announcement service

• tool_name (str): 工具名称 / Tool name (see tool lists below)
• params (dict): 请求参数 / Request parameters

返回值 / Returns：

{
    "ok": True/False,
    "status_code": HTTP状态码/HTTP status code,
    "data": ...,      # ok=True时返回/when ok=True
    "error": ...,     # ok=False时返回/when ok=False
    "raw": ...        # 原始响应/raw response
}

list_tools(server_type)

列出指定服务类型的所有可用工具 / List all available tools for a service type.

股票服务工具 / Stock Service Tools (server_type="stock")

选股查询示例 / Stock Screening Example

# 智能选股 / Smart stock screening
call("stock", "search_stocks", {"query": "汽车零部件行业市值大于1000亿的股票"})

基金服务工具 / Fund Service Tools (server_type="fund")

宏观经济/行业经济指标服务 / Macro/Industry Economic Indicator Service (server_type="edb")

• 宏观行业经济指标支持"先搜索再取数"，当你不明确具体指标时，可以先发起搜索请求，再结合用户需求选择具体指标查询
• Macro/industry indicators support "search first, then query". When unsure of specific indicator, search first then select based on user needs

EDB查询示例 / EDB Query Example

# 搜索可能的指标 / Search possible indicators
call("edb", "search_edb", {"query": "新能源汽车产量相关指标"})

# 获取具体数据 / Get specific data
call("edb", "get_edb_data", {"query": "新能源汽车产量当月值（202301-202506）"})

新闻公告服务 / News & Announcement Service (server_type="news")

• 新闻公告服务内置语义检索能力，支持输入需要查询的内容，返回相关段落，而非公告全文
• News/announcement service has built-in semantic search, returning relevant paragraphs not full texts
• 热点事件查询工具注重时效性，参数限制不宜过多，否则容易无结果
• Trending events query focuses on timeliness; too many parameter restrictions may result in no results
• query 字段支持同时输入报告元数据要求及查询内容
• Query field supports both report metadata and search content

新闻查询示例 / News Query Examples

# 财经新闻 / Financial news
call("news", "search_news", {
    "query": "脑机接口技术最新进展",
    "time_start": "2025-01-01",
    "time_end": "2026-01-01",
    "size": 5
})

# 上市公司公告 / Listed company announcements
call("news", "search_notice", {
    "query": "光迅科技2024年度报告 光模块技术",
    "time_start": "2025-01-01",
    "time_end": "2026-01-01",
    "size": 5
})

# 热点事件 / Trending events
call("news", "search_trending_news", {
    "keyword": "智能体",
    "industry_name": "计算机",
    "time_scope": "24小时",
    "size": 5
})

使用示例 / Usage Examples

本skill提供两种调用方案，请根据您的环境选择（用户未指定且不明确python环境时，优先选择 Node.js 方案）： This skill provides two invocation methods. Choose based on your environment (prefer Node.js when user doesn't specify and Python environment is unclear):

方案1：Node.js脚本调用方式 / Method 1: Node.js Script

const { call, listTools } = require('./call-node.js');

async function main() {
    // 查询股票数据 / Query stock data
    const result1 = await call("stock", "search_stocks", { query: "电子行业市值排名前20的股票" });
    console.log(JSON.stringify(result1, null, 2));

    // 查询基金数据 / Query fund data
    const result2 = await call("fund", "search_funds", { query: "南方基金的新能源ETF" });
    console.log(JSON.stringify(result2, null, 2));

    // 查询宏观经济数据 / Query macroeconomic data
    const result3 = await call("edb", "get_edb_data", { query: "光伏电池产量当月值（202301-202506）" });
    console.log(JSON.stringify(result3, null, 2));

    // 查询新闻 / Query news
    const result4 = await call("news", "search_news", {
        query: "人工智能行业动态",
        time_start: "2025-01-01",
        time_end: "2026-01-01",
        size: 5
    });
    console.log(JSON.stringify(result4, null, 2));
}

main().catch(console.error);

方案2：Python脚本调用方式 / Method 2: Python Script

from call import call, list_tools

# 查询股票数据 / Query stock data
result = call("stock", "search_stocks", {"query": "电子行业市值排名前20的股票"})
print(result)

# 查询基金数据 / Query fund data
result = call("fund", "search_funds", {"query": "南方基金的新能源ETF"})
print(result)

# 查询宏观经济数据 / Query macroeconomic data
result = call("edb", "get_edb_data", {"query": "光伏电池产量当月值（202301-202506）"})
print(result)

# 查询新闻 / Query news
result = call("news", "search_news", {
    "query": "人工智能行业动态",
    "time_start": "2025-01-01",
    "time_end": "2026-01-01",
    "size": 5
})
print(result)

Node.js方案特点 / Node.js Solution Features：

• 无需安装额外依赖库，使用Node.js内置的 http/https 模块

- No extra dependencies, uses Node.js built-in http/https modules

• 异步函数设计，支持 async/await 语法

- Async function design with async/await syntax

• 与Python方案使用相同的配置文件 mcp_config.json

- Uses same mcp_config.json as Python solution

注意事项 / Notes

1. 配置文件 mcp_config.json 需要包含有效的 auth_token（两个方案共用）

- mcp_config.json requires a valid auth_token (shared by both solutions)

1. 请求地址已经内置在请求脚本 call.py 和 call-node.js 内部，无需重新配置

- Request URLs are built into scripts, no need to reconfigure

1. 所有函数返回结果需检查 ok 字段确认请求是否成功

- Always check ok field in response to confirm request success

1. 时间参数格式 / Time parameter format：YYYY-MM-DD
2. search_edb 可用于不确定具体指标名称时的模糊搜索

- search_edb can be used for fuzzy search when exact indicator name is unknown

1. 如无Python环境，可使用Node.js方案（call-node.js），无需安装任何依赖

- If no Python environment, use Node.js solution (call-node.js), no dependencies needed

1. 单次请求完成后，请帮助用户清除你临时生成的取数脚本

- After request completion, help user clean up temporary data-fetching scripts