MCP Fintechco

MCP FinTechCo服务器

基于FastMCP 2.0构建的生产就绪模型上下文协议（MCP）服务器，提供全面的金融技术和经济数据工具。

概述

MCP FinTechCo是一款功能强大、可扩展的金融科技和经济数据MCP服务器，专为现实世界的金融应用、算法交易、投资组合管理、市场分析和经济研究而设计。

什么是MCP？ 模型上下文协议是一种将大型语言模型（LLM）连接到外部工具和数据源的标准化方法。可以把它想象成“人工智能的USB-C端口”——它为人工智能应用程序访问财务数据、执行功能和与实时市场信息交互提供了一个统一的接口。

该服务器基于FastMCP 2.0构建，提供对以下内容的强大访问：

• 实时市场数据 通过Alpha Vantage API（股票报价、外汇汇率、加密货币价格）
• 综合经济指标 通过美联储经济数据（FRED）API
• 技术分析 内置指标（SMA、RSI）
• 经济研究 具有历史时间序列数据的工具

主要特点

• FastMCP 2.0框架：针对财务和经济数据优化的现代化、生产就绪的MCP实施
• 阿尔法Vantage集成：全面进入全球金融市场
• FRED API集成：400000多个美国和全球经济指标
• 实时市场数据：股票报价、外汇汇率和加密货币价格
• 经济指标：GDP、CPI、失业率和数千人
• 技术分析：内置指标（SMA、RSI）
• 云就绪：专为在谷歌云平台上部署而设计
• 可扩展架构：易于添加新的金融和经济工具
• 基于标签的发现：所有工具都标记为易于过滤和发现
• 交互式测试：Claude AI提供的CLI聊天界面
• 综合录井：内置监控和调试功能

财务数据工具

股票市场工具

get_stock_quote

获取任何全球股票的实时股票报价。

参数：

• symbol （string）：股票代码（例如，“AAPL”、“MSFT”、“TSLA”）

退货：

{
  "symbol": "AAPL",
  "price": 178.50,
  "change": 2.35,
  "change_percent": "1.33%",
  "volume": 45829304,
  "latest_trading_day": "2025-11-02",
  "previous_close": 176.15,
  "open": 177.20,
  "high": 179.10,
  "low": 176.80
}

get_stock_daily

检索每日时间序列数据（OHLCV-打开、高、低、关闭、音量）。

参数：

• symbol （string）：股票代码
• outputsize （string）：“紧凑型”（100天）或“满型”（20+年）

退货： 带日期的历史每日价格数据，OHLCV值

技术指标

get_sma

简单移动平均线-识别趋势和支撑/阻力位。

参数：

• symbol （string）：股票代码
• interval （string）：“每日”、“每周”、“每月”或日内（“1分钟”、“5分钟”等）
• time_period （int）：数据点数（默认值：20）
• series_type （string）：“关闭”、“打开”、“高”、“低”

退货： SMA值的时间序列

get_rsi

相对强弱指数-衡量动量和超买/超卖情况。

参数：

• symbol （string）：股票代码
• interval （string）：时间间隔
• time_period （int）：回溯期（默认值：14）
• series_type （string）：价格类型

退货： RSI值（0-100分，>70=超买，\ dict: """Implementation of company overview retrieval.""" if not ALPHA_VANTAGE_API_KEY: raise Exception("ALPHA_VANTAGE_API_KEY not configured")

# Implementation logic here return {"symbol": symbol, "data": ...}

Step 2: MCP tool wrapper (exposed to MCP clients)

@mcp.tool() async def get_company_overview(symbol: str) -> dict: """ Get fundamental company data and financial ratios.

Args: symbol: Stock ticker symbol

Returns: Company overview including sector, market cap, P/E ratio, etc. """ return await get_company_overview_impl(symbol)

**为什么是这种模式？**

- 这 `@mcp.tool()` 装饰师创建 `FunctionTool` 不能直接调用的对象
- 分离实现允许 `chat_test.py` 执行交互式测试工具
- MCP服务器向客户端公开装饰版本
- 相同的业务逻辑，两种访问模式

### 测试

运行自动化测试套件：

python test_client.py

对于与Claude AI的交互式测试：

python chat_test.py

## 部署

看 [部署.md](DEPLOYMENT.md) 有关部署到Google Cloud Platform的详细说明。

### 快速部署

./deploy.sh

此脚本自动化了GCP的部署过程。

## API费率限制

**Alpha Vantage免费套餐：**

- 每天25个API请求
- 每分钟5个API请求
- 对于生产用途，考虑升级到高级计划

**FRED API：**

- 每分钟120个API请求（在所有IP地址之间共享）
- 每个IP地址每秒1个API请求
- 无限制的每日请求
- 需要免费注册API密钥

对于高需求的生产使用，可以考虑交错请求或使用批处理端点。

## 用例和组合分析示例

### 综合市场经济分析

此MCP服务器的真正力量在于结合 **实时市场数据** （阿尔法Vantage） **综合经济指标** （FRED）以获取更深入的见解：

**示例1：就业报告影响分析**

"Analyze how the latest nonfarm payroll (PAYEMS) release affected the stock market. Show me Apple stock performance over the same period and calculate RSI to see if the market is overbought or oversold in response."

联合 `get_economic_indicator(PAYEMS)` + `get_stock_daily(AAPL)` + `get_rsi(AAPL)`

**示例2：利率和货币相关性**

"How has the USD to EUR exchange rate changed as the Federal Funds Rate (FEDFUNDS) has been adjusted? Show recent rate changes and FX movements."

联合 `get_fx_rate(USD, EUR)` + `get_series_observations(FEDFUNDS)`

**示例3：通货膨胀和购买力分析**

"Compare inflation trends (CPI) with tech stock performance. Are tech stocks outpacing inflation? Show me the last 24 months of both."

联合 `get_economic_indicator(CPIAUCSL)` + `get_stock_daily(QQQ)` + `get_series_observations(CPIAUCSL, units=pch)`

**示例4：美联储政策和加密货币回应**

"When the Federal Funds Rate changed, how did Bitcoin respond? Show me the rate changes and Bitcoin's price movements during the same periods."

联合 `get_crypto_rate(BTC)` + `get_series_observations(FEDFUNDS)` + `get_economic_indicator(FEDFUNDS)`

**示例5：房地产市场状况**

"Find housing market data (housing starts, mortgage rates). Then compare homebuilder stock (XHB) performance to current mortgage rate trends."

联合 `get_category_series(266)` （住房）+ `get_stock_quote(XHB)` + `get_economic_indicator(MORTGAGE30US)`

**示例6：基于经济周期的部门轮换**

"Is unemployment rising or falling? Based on that trend, which sector is better positioned - Technology (QQQ) or Industrials (IYJ)? Show me RSI for both."

联合 `get_economic_indicator(UNRATE)` + `get_rsi(QQQ)` + `get_rsi(IYJ)`

**示例7：市场时机的领先指标**

"Search for leading economic indicators. Get the recent data on initial jobless claims and consumer confidence, then check if the S&P 500 (SPY) RSI shows overbought/oversold conditions."

联合 `search_fred_series(leading indicators)` + `get_series_observations(ICSA)` + `get_rsi(SPY)`

### 传统用例

**算法交易**

- 交易算法的实时市场数据
- 信号生成的技术指标（SMA、RSI）
- 回溯测试策略的历史数据
- 经济数据作为贸易进入/退出的宏观过滤器

**投资组合管理**

- 实时报价的多资产投资组合跟踪
- 监控经济健康状况（GDP、失业率）以实现投资组合再平衡
- 使用利率来模拟债券/股权分配
- 技术指标风险分析

**市场研究及分析**

- 结合经济背景的历史价格分析
- 不同经济周期中SMA的趋势识别
- 动量分析（RSI）与经济扩张/收缩阶段
- 了解美联储政策变化期间的市场行为

**经济研究与预测**

- 发现预测市场低迷的领先指标
- 分析经济周期中股票行业的表现
- 监控通货膨胀对不同资产类别的影响
- 跟踪货币走势与货币政策变化

**金融应用**

- 按技术指标筛选的股票筛选器
- 将经济数据与价格图表叠加的交易仪表板
- 结合估值与宏观条件的投资分析工具
- 金融科技初创公司的市场数据API
- 展示市场经济关系的教育平台

## 故障排除

### 常见问题

**API密钥错误：**

- 验证 `ALPHA_VANTAGE_API_KEY` 已设置 `.env`
- 检查您的API密钥是否有效
- 确保您没有超过费率限制

**服务器无法启动：**

- 验证Python版本： `python --version` （应为3.11+）
- 检查依赖关系： `pip install -r requirements.txt`
- 验证.env配置

**无效符号错误：**

- 使用正确的股票代码（例如，“AAPL”而不是“Apple”）
- 检查该交易品种是否在受支持的交易所交易
- 验证实时数据的市场交易时间

## 贡献

欢迎投稿！拜托：

1. 分叉存储库
1. 创建要素分支
1. 通过测试进行更改
1. 提交拉取请求

## 资源

- [FastMCP文档](https://gofastmcp.com/getting-started/welcome)
- [FastMCP快速入门](https://gofastmcp.com/getting-started/quickstart)
- [Alpha Vantage API文档](https://www.alphavantage.co/documentation/)
- [FRED API文件](https://fred.stlouisfed.org/docs/api/fred/)
- [FRED数据库浏览器](https://fred.stlouisfed.org/)
- [MCP协议规范](https://modelcontextprotocol.io/)
- [技术分析基础](https://www.investopedia.com/technical-analysis-4689657)
- [经济指标指南](https://www.investopedia.com/economic-indicators-4533392)

## 许可证

该项目根据MIT许可证获得许可。有关详细信息，请参阅LICENSE文件。

## 支持

对于问题、疑问或贡献：

- 在GitHub上打开一个问题
- 检查现有文档
- 查看FastMCP和Alpha Vantage文档

## 路线图

### 即将推出的功能

- **附加技术指标**：EMA、MACD、布林带、随机振荡指标
- **公司基础**：收益、资产负债表、损益表
- **选项数据**：实时期权链和希腊
- **新闻情绪**：财经新闻和情绪分析
- **行业业绩**：行业和部门分析
- **筛选器**：定制库存筛选功能
- **回测工具**：历史策略测试工具
- **风险度量**：风险价值、夏普比率、贝塔系数计算
- **多交换支持**：国际市场数据
- **WebSocket流媒体**：实时数据馈送

## 致谢

- 内置 [FastMCP 2.0](https://gofastmcp.com/)
- 金融市场数据来自 [阿尔法Vantage](https://www.alphavantage.co/)
- 经济数据来自 [美联储经济数据（FRED）](https://fred.stlouisfed.org/)
- 天气数据来自 [开放天气](https://open-meteo.com/) （实用示例）
- 部署在谷歌云平台上
- 由Anthropic的Claude AI提供支持的交互式测试
- 工具标记和可发现性改进，以提高可用性

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**版本：** 2.1.0
**最后更新时间：** 2025-11-03
**主要关注点：** 金融技术与市场数据

**最新增强功能（v2.1.0）：**

- 添加了7个新的FRED工具，用于基于标签的发现、发布管理和数据修订跟踪
- 增强 `get_economic_indicator` 具有可配置的观测限制
- 使用用例和交叉引用改进了所有FRED工具文档字符串
- 所有新工具的全面测试覆盖
- FRED API覆盖率从16%提高到35%