MCP 协议与智兔数服 API 集成指南

项目简介 (Project Introduction)

欢迎使用基于 MCP 协议与智兔数服 API 的集成方案！本项目旨在通过 MCP（Multi-Modal Protocol）协议，实现 AI 助手与智兔数服提供的沪深股票数据服务的无缝对接。通过这一方案，AI 可以直接调用实时股票数据和市场信息，为投资分析和决策提供强大支持。

安装指南 (Installation Guide)

1. 环境要求 (Environment Requirements)

• Python 版本: Python 3.6 或更高版本。
• MCP 协议库: 需要安装 mcp-client 库以实现与 AI 代理的通信。

2. 安装步骤 (Installation Steps)

# 安装 MCP 客户端库
pip install mcp-client

# 克隆本项目仓库
git clone https://github.com/your-username/mcp-trading.git
cd mcp-trading

快速开始 (Quick Start)

1. 初始化 MCP 服务

在项目的主文件中，初始化一个 MCP 代理实例：

from mcp import Agent

# 创建 MCP 代理实例
agent = Agent(
    name="TradingAssistant",
    description="A comprehensive trading assistant integrating with MCP protocol.",
    tools=TOOLS.values()
)

2. 定义可用工具 (Defining Available Tools)

在 mcp_z兔_server.py 文件中定义可使用的工具：

# 工具列表
TOOLS = {
    "get_stock_list": get_stock_list,
    "get_new_stock_calendar": get_new_stock_calendar,
    "get_company_profile": get_company_profile,
    "get_capital_daily_trend": get_capital_daily_trend,
    "get_all_announcements": get_all_announcements
}

3. 启动服务

启动 MCP 代理服务：

if __name__ == "__main__":
    agent.run()

工具列表 (Tools Available)

当前已实现的工具如下：

扩展指南 (Extension Guide)

1. 查阅智兔 API 文档

访问 智兔数服 API 文档 查找所需功能的 API 端点。

2. 实现新工具函数

在 mcp_z兔_server.py 中，按照现有工具函数的模式，开发新的 Python 函数以调用目标 API。确保处理好参数和返回值，并添加清晰的注释。

3. 注册新工具

将新工具注册到 TOOLS 字典中：

# 新工具示例
def new_tool_function(params):
    # 实现逻辑
    pass

TOOLS["new_tool"] = new_tool_function

配置指南 (Configuration Guide)

1. MCP 客户端配置

创建一个配置文件 config.json：

{
    "mcp": {
        "host": "localhost",
        "port": 5000,
        "timeout": 30
    },
    "api_key": "your_api_key_here"
}

错误处理 (Error Handling)

1. 常见错误

• API 调用失败: 检查网络连接和 API 密钥的有效性。
• 工具未注册: 确保所有工具已正确添加到 TOOLS 字典中。

许可证 (License)

本项目遵循 MIT 协议。请查看 LICENSE 文件获取详细信息。

贡献指南 (Contributing Guide)

欢迎贡献！请参考 CONTRIBUTING.md 获取参与方式。

通过以上步骤，您可以轻松地将 MCP 协议与智兔数服 API 集成，为您的 AI 项目增添强大的金融数据处理能力。