MCP Server AlphaVantage

🚀 股票市场分析的MCP服务器

本项目所实现的模型上下文协议（MCP）服务器，专为股票市场分析而设计。它能够提供实时的股票价格数据，计算移动平均线和相对强弱指数（RSI）等关键技术指标，还能借助AlphaVantage API检测股票趋势。此外，该服务器可与Claude等大型语言模型集成，为用户带来更深入的财务见解。

🚀 快速开始

先决条件

若要运行此项目，您需要具备以下环境：

• Python 3.8及以上版本
• 安装MCP SDK
• AlphaVantage API密钥

安装指南

安装依赖项

使用以下命令安装所需的库：

pip install mcp-server requests

设置环境变量

将您的AlphaVantage API密钥设置为环境变量：

export ALPHAVANTAGE_API_KEY=your_api_key_here

运行MCP服务器

启动MCP服务器有多种方式，推荐使用以下命令：

mcp-server --port 5000

这将在本地运行一个Web界面，您可以通过浏览器访问http://localhost:5000。

✨ 主要特性

• 获取实时股票数据：使用AlphaVantage API获取最新的股票数据。
• 计算移动平均线：可计算短期及长期移动平均线，用于分析股票趋势。
• 检测趋势交叉：能够检测黄金交叉及死亡交叉等趋势变化。
• 计算相对强弱指数（RSI）：通过计算RSI确定股票的超买/超卖状态。
• 暴露MCP工具和资源：方便与大型语言模型集成，增强财务见解。
• 未来的改进方向：计划增加更多技术指标、回测功能以及与交易平台的整合。

🔧 技术细节

工作原理

获取实时股票数据

通过AlphaVantage API获取实时股票数据：

import requests

def get_stock_data(symbol):
    response = requests.get(
        f'https://www.alphavantage.co/query',
        params={
            'function': 'TIME_SERIES_INTRADAY',
            'symbol': symbol,
            'apikey': os.getenv('ALPHAVANTAGE_API_KEY')
        }
    )
    return response.json()

计算移动平均线

def calculate_moving_average(prices, window_size):
    return [average(prices[i:i+window_size]) for i in range(len(prices)-window_size)]

检测趋势交叉

def detect_trend_changes(data):
    # 逻辑实现趋势交叉检测
    pass

计算相对强弱指数（RSI）

def calculate_rsi(prices, period=14):
    # RSI计算逻辑
    pass

超买/超卖状态

• RSI > 70 → 超买（潜在卖出信号）
• RSI < 30 → 超卖（潜在买入信号）

📚 详细文档

我为什么创建它

开发此MCP服务器的目的在于简化股票市场分析。通过自动化数据获取和技术指标计算，帮助交易员和投资者做出基于数据的决策。目标是利用AI辅助见解，使用户能够连接到MCP并实时检索和分析财务数据。

未来改进方向

此MCP服务器可以扩展的功能包括：

• 更多技术指标：如MACD、布林带等。
• 回测功能：模拟过去交易以验证策略。
• 交易平台集成：连接经纪商进行实时交易。

🤝 贡献指南

欢迎通过提交拉取请求或报告问题为项目做贡献。让我们一起让股票市场分析更加智能化和普及化！

📞 联系方式

如有任何疑问或建议，请随时联系我！

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