使用 Azure Functions 的 AlphaVantage MCP 服务器

此项目实现了一个 Azure 函数，该函数作为代理与 AlphaVantage 财务 API 之间的桥梁。它允许 AI 代理通过 MCP 访问财务数据并执行金融分析。

该 Azure 函数公开了以下财务数据端点作为 MCP 工具：

• 公司概览
• 收入报表
• 资产负债表
• 现金流量表
• 盈利报告

在 agent 目录中有一个使用 PydanticAI 创建的演示代理，可用于测试 MCP 服务器。更多相关信息 演示代理 文件。

先决条件

• Azure 订阅
• Azure 开发 CLI（azd）
• Azure Functions 核心工具
• Python 3.11
• AlphaVantage API 密钥（见 AlphaVantage）

本地开发

1. 克隆此仓库
2. 创建虚拟环境并安装依赖项：

uv sync --frozen

3. 在 src 目录中创建一个 local.settings.json 文件，添加您的 AlphaVantage API 密钥：

{
  "IsEncrypted": false,
  "Values": {
    "FUNCTIONS_WORKER_RUNTIME": "python",
    "AzureWebJobsStorage": "UseDevelopmentStorage=true",
    "ALPHAVANTAGE_API_KEY": "your-alphavantage-api-key"
  }
}

4. 在本地运行函数：

cd src
func start

部署

1. 登录 Azure：

azd auth login

2. 部署应用程序：

azd up

这将配置必要的 Azure 资源并部署功能应用。

**注意：**有关设置环境变量的详细信息，请参阅 添加环境变量 部分。

获取 MCP 端点 URL

部署完成后，获取您的 MCP 扩展系统密钥：

az functionapp keys list \
  --resource-group <资源组> \ 
  --name <函数应用名称>

您的 MCP 端点 URL 将为：

https://<funcappname>.azurewebsites.net/runtime/webhooks/mcp/sse?code=<your-mcp-extension-system-key>

添加环境变量

• AZURE_STORAGE_ACCOUNT：用于存储的Azure存储账户名称。
• AZURE_STORAGE_KEY：与存储账户关联的密钥。

VS Code 配置

在 src/.vscode/settings.json 中添加以下内容以配置 Python 环境：

{
  "python.defaultInterpreterPath": "${fileDirname}/envs/myenv/Scripts/python.exe"
}

演示代理

在 agent 目录中有一个使用 FastAPI 创建的演示代理，您可以运行以下命令测试其功能：

uvicorn agent.main:app --reload

访问 http://localhost:8000 查看文档。

参考资料

• Azure Functions 文档
• FastAPI 文档
• AlphaVantage API 文档