MCP Server AlphaVantage

🚀 股票市場分析的MCP服務器

本項目實現的模型上下文協議（MCP）服務器，專為股票市場分析打造。它能提供即時股票價格數據，計算移動平均線、相對強弱指數（RSI）等關鍵技術指標，還可藉助AlphaVantage API檢測趨勢。此外，該服務器能與Claude等大型語言模型集成，為用戶帶來更深入的財務見解。

🚀 快速開始

先決條件

要運行此項目，您需要以下環境：

• Python 3.8及以上版本
• 安裝MCP SDK
• AlphaVantage API密鑰

安裝指南

安裝依賴項

使用以下命令安裝所需的庫：

pip install mcp-server requests

設置環境變量

將您的AlphaVantage API密鑰設置為環境變量：

export ALPHAVANTAGE_API_KEY=your_api_key_here

運行MCP服務器

啟動MCP服務器有多種方式，推薦使用以下命令：

mcp-server --port 5000

這將在本地運行一個Web界面，您可以通過瀏覽器訪問http://localhost:5000。

✨ 主要特性

• 獲取即時股票數據：使用AlphaVantage API獲取即時股票數據。
• 計算移動平均線：可計算短期及長期移動平均線，用於分析趨勢。
• 檢測趨勢交叉：能夠檢測黃金交叉及死亡交叉等趨勢交叉情況。
• 計算相對強弱指數（RSI）：通過計算RSI確定股票的超買/超賣狀態。
• 暴露MCP工具和資源：便於與大型語言模型集成，增強財務見解。
• 未來的改進方向：包括增加更多技術指標、實現回測功能以及與交易平臺進行整合。

💻 使用示例

基礎用法

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()

高級用法

# 計算移動平均線
def calculate_moving_average(prices, window_size):
    return [average(prices[i:i+window_size]) for i in range(len(prices)-window_size)]

# 檢測趨勢交叉
def detect_trend_changes(data):
    # 邏輯實現趨勢交叉檢測
    pass

# 計算相對強弱指數（RSI）
def calculate_rsi(prices, period=14):
    # RSI計算邏輯
    pass

📚 詳細文檔

工作原理

獲取即時股票數據

通過AlphaVantage API獲取即時股票數據，示例代碼如下：

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()

計算移動平均線

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

檢測趨勢交叉

def detect_trend_changes(data):
    # 邏輯實現趨勢交叉檢測
    pass

計算相對強弱指數（RSI）

def calculate_rsi(prices, period=14):
    # RSI計算邏輯
    pass

超買/超賣狀態

• RSI > 70 → 超買（潛在賣出信號）
• RSI < 30 → 超賣（潛在買入信號）

未來改進方向

此MCP服務器可以擴展的功能包括：

• 更多技術指標：如MACD、布林帶等。
• 回測功能：模擬過去交易以驗證策略。
• 交易平臺集成：連接經紀商進行即時交易。

🔧 技術細節

我開發此MCP服務器旨在簡化股票市場分析，通過自動化數據獲取和技術指標計算幫助交易員和投資者做出基於數據的決策。目標是利用AI輔助見解，使用戶能夠連接到MCP並即時檢索和分析財務數據。

📄 許可證

文檔未提及相關信息，故跳過該章節。

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