MCP库存分析仪
基于以下内容构建的股票分析工具 FastMCP 和 LangGraph.通过公开市场数据工具 模型上下文协议（MCP），让任何兼容MCP的主机（Cursor、Claude Desktop等）直接从聊天中调用实时股票分析。
它的作用
- 获取 价格历史, 财务数据，以及 新闻 从 Polygon.io
- 计算 50天SMA 本地技术信号
- 运行a LangGraph代理 它将所有信号组合成一个
BUY / HOLD / SELL按驾驶员细分进行评级
建筑
MCP Host (Cursor / Claude Desktop)
└── FastMCP Server (mcp_server.py)
├── price_history → Polygon /v2/aggs
├── financials → Polygon /vX/reference/financials
├── news → Polygon /v2/reference/news
├── sma → local computation over price history
└── short_interest → placeholder (bring your own provider)
LangGraph Agent (agent.py)
├── fetch_all – calls all MCP tools in parallel
└── decide – deterministic scoring → BUY / HOLD / SELL先决条件
- Python 3.11+
uv包管理器- 自由的 Polygon.io API密钥
设置
# 1. Clone the repo
git clone https://github.com/aravind1808v/MCP-Stocks.git
cd MCP-Stocks
# 2. Install dependencies
uv sync
# 3. Set your API key
export POLYGON_API_KEY=your_key_here
# or create a .env file:
echo "POLYGON_API_KEY=your_key_here" > .env运行MCP服务器
uv run python mcp_server.py服务器启动并通过stdio监听MCP工具调用。
连接到游标
将此添加到您的Cursor MCP配置中(~/.cursor/mcp.json):
{
"mcpServers": {
"stock-analyzer": {
"command": "/path/to/MCP-Stocks/run_cursor_mcp.sh"
}
}
}然后重新启动Cursor。你现在可以问这样的问题：
*“适用于NVDA的SMA-50是什么？”* *“给我TSLA的最新消息。”* *“获取AAPL过去4个季度的财务数据。”*
直接运行LangGraph代理
uv run python agent.py这运行 analyze_stock("AAPL") 端到端并打印一个JSON评级对象：
{
"ticker": "AAPL",
"rating": "BUY",
"score": 2,
"drivers": {
"technical": { "pct_vs_sma_50": 4.2, "signal": "bullish" },
"fundamentals": "ok",
"news": { "count": 10, "signal": "mixed" }
},
"sources": ["https://..."]
}可用的MCP工具
| 工具 | 描述 | 关键参数 |
|---|---|---|
price_history | 每日OHLCV酒吧 | ticker, days （默认365） |
financials | 收入/余额/现金流 | ticker, limit （默认值4） |
news | 最近的新闻文章 | ticker, limit （默认值10） |
sma | 简单移动平均线 | ticker, window （默认值50）， days |
short_interest | 短期利息占位符 | ticker |
项目结构
mcp_server.py – FastMCP server with all market data tools
agent.py – LangGraph graph: fetch → decide → rating
main.py – CLI entry point
run_cursor_mcp.sh – Shell wrapper for Cursor MCP config
pyproject.toml – Project metadata and dependencies延伸
- 更好的基本面评分 --解析收入增长、利润率和FCF
financials工具结果为agent.py:decide() - 新闻情绪 --集成NLP模型或LLM调用以替换占位符
"mixed"信号 - 空头利息 --电线
short_interest向Finviz或优质Polygon计划等提供商提供服务 - LLM总结器 --替换确定性
decide具有用于自然语言分析的Claude/GPT调用的节点
许可证
麻省理工学院