technical-analysis-mcp 0.6.3

A Python package for technical analysis of financial markets

技术指标分析工具

该工具提供mcp服务器用于分析ETF和股票的技术指标。它使用akshare库获取历史数据，并计算RSI、布林带和移动平均线等技术指标。该工具支持ETF和股票历史数据分析。

API文档

mcp服务器提供的接口:

analyze_etf_technical

@mcp.tool()
def analyze_etf_technical(etf_code='510300', with_market_style=False):
    """
    ETF技术指标分析工具
    :param etf_code: ETF代码 (例如'510300')
    :param with_market_style: 是否包含市场风格分类 (True/False)
    :param base_date: 基准日期，格式为YYYYMMDD (可选)
    :return: 包含技术指标的Markdown表格(最后5条记录)
    """

新增字段说明:

参数:

• etf_code: ETF代码，默认为'510300'(沪深300ETF)

返回值:

• 包含以下技术指标的Markdown表格:
  • 价格数据
  • RSI指标
  • 布林带
  • 移动平均线
  • atr: 平均真实波幅(10日)，衡量价格波动性的指标，数值越大表示波动越大
  • mkt_style: 市场风格分类结果

示例:

result = analyze_etf_technical('510300')
print(result)

analyze_stock_hist_technical

@mcp.tool()
def analyze_stock_hist_technical(stock_code='000001'):
    """
    股票历史数据技术指标分析工具
    :param stock_code: 股票代码 (例如'000001')
    :param base_date: 基准日期，格式为YYYYMMDD (可选)
    :return: 包含技术指标的Markdown表格(最后5条记录)
    """

参数:

• stock_code: 股票代码，默认为'000001'(平安银行)

返回值:

• 包含以下技术指标的Markdown表格:
  • 价格数据
  • RSI指标
  • 布林带
  • 移动平均线
  • atr: 平均真实波幅(10日)，衡量价格波动性的指标，数值越大表示波动越大
  • mkt_style: 市场风格分类结果

示例:

result = analyze_stock_hist_technical('000001')
print(result)

get_stock_news

@mcp.tool()
def get_stock_news(news_count=3, publish_before=None):
    """
    以时间线方式获取股票市场最新事件，包括政策、行业动态和市场行情
    :param news_count: 返回新闻数量 (默认3条)
    :param publish_before: 发布日期上限 (格式YYYY-MM-DD)
    :return: 新闻列表 (JSON格式)
    """

参数:

• news_count: 返回新闻数量，默认为3条
• publish_before: 发布日期上限，格式为YYYY-MM-DD

返回值:

• 新闻列表 (JSON格式)

示例:

result = get_stock_news(news_count=5)
print(result)

screen_etf_anomaly_in_tech

@mcp.tool()
def screen_etf_anomaly_in_tech(etf_codes="513050", base_date=None, lookback_days=60, top_k=10):
    """
    筛选ETF异动行情，基于技术指标分析找出近期表现异常的ETF
    :param etf_codes: 要筛选的ETF代码列表，默认为"513050"，多个代码用逗号分隔
    :param base_date: 基准日期(格式YYYYMMDD)，默认为当前日期
    :param lookback_days: 回溯天数，用于计算技术指标(默认60天)
    :param top_k: 返回排名前几的ETF(默认10个)
    :return: 包含异动ETF信息的Markdown表格，包括ETF代码、名称、异常指标和得分
    """

参数:

• etf_codes: ETF代码列表，默认为"513050"
• base_date: 基准日期，格式为YYYYMMDD
• lookback_days: 回溯天数，默认为60天
• top_k: 返回排名前几的ETF，默认为10个

返回值:

• 包含异动ETF信息的Markdown表格

示例:

result = screen_etf_anomaly_in_tech(etf_codes="513050,510300")
print(result)

安装与配置

安装

pip install technical-analysis-mcp

配置

1. 确保已安装Python 3.8+版本
2. 需要配置akshare数据源(可选)
3. 运行MCP服务器:

technical-analysis-mcp

市场风格分类示例

# 获取带市场风格分类的ETF技术指标
result = analyze_etf_technical('510300', with_market_style=True)
print(result)

# 获取带市场风格分类的股票技术指标
result = analyze_stock_hist_technical('000001', with_market_style=True)
print(result)

MCP配置示例

{
  "mcpServers": {
    "technical-analysis-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["technical-analysis-mcp"]
    }
  }
}

Restful API

使用uvicorn启动FastAPI应用：

uvicorn technical_analysis.http:app --reload --port 8000

应用启动后，可以通过以下地址访问API文档： http://localhost:8000/docs