内容
# 量化金融MCP服务器，用于股票分析和期权分析 - HPSILab
[](https://hpsilab.com)
[](LICENSE)
[](https://modelcontextprotocol.io)
[](https://pypi.org/project/hpsilab-mcp/)
[](https://glama.ai/mcp/servers/haiyunsky/hpsilab-mcp-server)
[](https://smithery.ai/servers/g-scorpiosky/hpsilab-quantum-finance)
如果这个量化金融MCP服务器对您有帮助，请给仓库点个星。
**8工具模型上下文协议服务器，用于量化金融，股票分析，期权分析，隐含波动率雷达，蒙特卡罗股票模拟，AI预测信号和回测。**
使用HPSILab与Claude，Cursor，ChatGPT Agents，Cline，Windsurf等MCP兼容客户端，从单个API支持的工具集研究美国股票和期权工作流程。
最适合：主动投资者，期权研究人员，量化开发人员，金融研究团队和需要市场数据分析工具而非通用聊天输出的AI代理构建者。
**官方远程MCP端点**
```text
https://hpsilab.com/mcp
```
---
## 快速开始
### 步骤1 — 获取API密钥
在[hpsilab.com](https://hpsilab.com)上创建帐户并从设置中生成API密钥（`hpsi_...`）。
### 步骤2 — 我应该选择哪个选项？
| 选项 | 设置时间 | 最适合 |
| --- | --- | --- |
| 远程MCP（`https://hpsilab.com/mcp`） | 立即 | 大多数用户 |
| Python REST SDK（`pip install hpsilab-mcp`，当前版本0.3.0） | 立即 | Python开发人员 |
| 自托管MCP服务器 | 2–3分钟 | 自托管设置 |
| 企业部署 | 自定义 | 组织 |
### 选项1 — 官方远程MCP服务（推荐）
直接连接到官方HPSILab MCP端点 — 无需安装，始终保持最新。
```text
https://hpsilab.com/mcp
```
### 选项2 — 开源自托管MCP服务器
```bash
git clone https://github.com/haiyunsky/hpsilab-mcp-server.git
cd hpsilab-mcp-server
pip install .
cp env.example .env
# 编辑.env并设置HPSILAB_API_KEY=hpsi_your_key
hpsilab-mcp-server
```
---
## Python REST SDK
如果您更喜欢直接的REST访问而无需MCP传输，请使用官方Python SDK包`hpsilab-mcp`。该SDK当前发布为版本`0.3.0`。您需要API密钥 — 请参见快速入门中的[步骤1](#步骤1-获取API密钥)。
### 安装
```bash
pip install hpsilab-mcp
```
### 快速开始
```python
from hpsilab_mcp import HpsiMcpClient
client = HpsiMcpClient(
api_key="hpsi_your_key",
base_url="https://hpsilab.com",
)
# 一次运行所有工具
result = client.analyze_stock("NVDA")
print(result)
```
### 可用SDK方法
```python
client.analyze_stock("NVDA")
client.get_ai_prediction("NVDA")
client.get_iv_radar("NVDA")
client.get_option_pressure("NVDA")
client.get_monte_carlo("NVDA")
client.get_equity_curves("NVDA")
client.generate_stock_images("NVDA")
client.generate_stock_research_report("NVDA")
```
### REST端点映射
| 方法 | 端点 |
| --- | --- |
| `analyze_stock(symbol)` | `GET /api/analyze_stock/{symbol}` |
| `get_ai_prediction(symbol)` | `GET /api/ai_prediction/{symbol}` |
| `get_iv_radar(symbol)` | `GET /api/iv_batch?symbols={symbol}` |
| `get_option_pressure(symbol)` | `GET /api/option_pressure/{symbol}` |
| `get_monte_carlo(symbol)` | `GET /api/monte_carlo/{symbol}` |
| `get_equity_curves(symbol)` | `GET /api/equity_curve/{symbol}` |
| `generate_stock_images(symbol)` | `POST /api/stock_report/{symbol}/images` |
| `generate_stock_research_report(symbol)` | `POST /api/stock_report/{symbol}/research_report` |
### 功能矩阵
| 功能 | REST SDK | MCP |
| --- | --- | --- |
| `analyze_stock` | ✅ | ✅ |
| `get_ai_prediction` | ✅ | ✅ |
| `get_iv_radar` | ✅ | ✅ |
| `get_option_pressure` | ✅ | ✅ |
| `get_monte_carlo` | ✅ | ✅ |
| `get_equity_curves` | ✅ | ✅ |
| `generate_stock_images` | ✅ | ✅ |
| `generate_stock_research_report` | ✅ | ✅ |
> **注意：** Python SDK封装了托管的REST API，不实现MCP传输、SSE、流媒体或工具发现。当您需要助手原生工具调用或工具发现时，请使用MCP客户端。
---
## MCP客户端配置
### Cursor（远程MCP）
```json
{
"mcpServers": {
"hpsilab": {
"url": "https://hpsilab.com/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer hpsi_your_key"
}
}
}
}
```
### Claude Desktop / Claude Code（通过mcp-remote）
```json
{
"mcpServers": {
"hpsilab": {
"command": "npx",
"args": [
"mcp-remote",
"https://hpsilab.com/mcp",
"--header",
"Authorization: Bearer hpsi_your_key"
]
}
}
}
```
### 自托管（Cursor）
```json
{
"mcpServers": {
"hpsilab": {
"command": "hpsilab-mcp-server"
}
}
}
```
---
## 可用工具
所有工具都接受单个`symbol`参数：大写交易所代码（例如`"NVDA"`，`"AAPL"`，`"SPY"`）。
### `analyze_stock`
完整的机构级分析 — 将AI预测、IV雷达、期权压力、蒙特卡罗和回测聚合为单个看涨/看跌判决。
**使用场景：** 当您需要一个整体的市场视图，带有置信度分数和支持证据时。
**返回：** `signal`，`confidence_score`，`bullish_factors`，`bearish_factors`，`summary`
---
### `get_iv_radar`
隐含波动率指标：ATM IV，IV排名（0-100），IV百分位，风险逆转方向和波动率状态。
**使用场景：** 当您想评估期权是否便宜或昂贵，或识别当前的波动率状态时。
**返回：** `atm_iv`，`iv_rank`，`iv_percentile`，`risk_reversal`，`volatility_regime`
---
### `get_option_pressure`
期权市场定位和交易商对冲压力区：最大疼痛，伽马墙，预计移动和挤压目标。
**使用场景：** 当您需要行权价的引力目标接近到期日或想要确定预期移动交易的规模时。
**返回：** `max_pain`，`gamma_wall`，`expected_move`，`squeeze_target`，`expiry_date`，`pressure_zones`
---
### `get_monte_carlo`
10,000路径GBM蒙特卡罗模拟，时间范围30天，根据实现波动率和当前IV校准。
**使用场景：** 当您需要概率价格范围、下跌概率估计或波动率调整场景时。
**返回：** `mean_price`，`range_90`，`range_68`，`prob_above_spot`，`prob_10pct_drop`，`distribution`
---
### `get_ai_prediction`
集成AI定向预测（梯度提升树+LSTM+量子VQC），用于下一个交易日的走势。
**使用场景：** 当您想要一个有根据的上下概率，带有每个模型投票和市场状态分类的数据驱动预测时。
**返回：** `prediction`，`up_probability`，`confidence`，`model_votes`，`regime`，`signal_strength`
---
### `get_equity_curves`
回测的股权曲线和风险调整指标（夏普比率、索尔蒂诺比率、最大回撤、胜率）适用于该代码的标准化量化策略。
**使用场景：** 当您想要历史性能上下文或需要在代码之间比较策略质量时。
**返回：** `strategies[]` — 每个策略都有`total_return`，`sharpe_ratio`，`max_drawdown`，`win_rate`，`equity_curve`
---
### `generate_stock_research_report`
生成一个结构化的Markdown研究报告，综合所有信号源，适合与投资者分享。
**使用场景：** 当用户要求“报告”或“总结”时，需要一个格式化的叙述而不是原始JSON。
**返回：** `report`（Markdown字符串），`generated_at`
---
### `generate_stock_images`
返回三个图表的公共URL：蜡烛图价格图表，3D IV曲面和期权流量热图。URL在24小时后过期。
**使用场景：** 当用户要求“查看”或“可视化”图表时，或您想在报告中嵌入视觉效果时。
**返回：** `price_chart_url`，`iv_surface_url`，`options_flow_url`，`expires_at`
---
## 示例
更多复制粘贴提示可在[examples/prompts.md](examples/prompts.md)中找到。
```python
# 快速定向判决
analyze_stock("NVDA")
# 只需要波动率数据
get_iv_radar("NVDA")
# 概率价格范围
get_monte_carlo("NVDA")
```
**示例`analyze_stock`响应：
```json
{
"symbol": "NVDA",
"signal": "看跌",
"confidence_score": 42,
"bullish_factors": [
"蒙特卡罗范围中点高于当前现货价。",
"期权压力留下了有意义的上涨每周高区。"
],
"bearish_factors": [
"AI预测仅给出34.2%的上涨概率。",
"最大疼痛点低于现货价，建议到期日压力下降。",
"风险逆转是看跌的。",
"所有三个AI模型都指向下跌。"
],
"summary": "NVDA显示看跌，方向得分42/100。"
}
```
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## 架构
```text
AI客户端（Claude / Cursor / Windsurf / ...）
↓ MCP协议
hpsilab-mcp-server （此仓库）
↓ HTTPS REST
HPSILab量化API （hpsilab.com）
↓
量化平台 （IV引擎 · 机器学习模型 · 蒙特卡罗 · 回测）
Python应用程序/脚本
↓ hpsilab-mcp（pip包）
HPSILab量化API （hpsilab.com）
↓
量化平台 （IV引擎 · 机器学习模型 · 蒙特卡罗 · 回测）
```
---
## 支持的MCP客户端
Cursor · Claude Desktop · Claude Code · ChatGPT Agents · Cline · Roo Code · Windsurf · Continue · 任何MCP兼容客户端
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## 谁支付这笔费用
该服务器是为已经有定期研究工作流的用户构建的：
- 期权交易者反复检查IV排名、偏度、预期移动、伽马墙、最大疼痛和挤压目标。
- 量化开发人员希望获得MCP原生的蒙特卡罗模拟、AI预测信号和股权曲线回测。
- 金融顾问、研究人员和市场分析师需要可重复的股票研究报告和图表。
- AI代理构建者需要Claude、Cursor、ChatGPT Agents、Cline、Windsurf或自定义MCP客户端的股票分析工具。
最有力的付费用例不是通用股票聊天，而是节省每周重复的期权和量化研究任务的时间。
---
## 搜索关键词
量化金融MCP服务器，股票分析MCP服务器，期权分析MCP服务器，隐含波动率MCP服务器，蒙特卡罗股票模拟MCP，AI股票预测MCP，回测MCP服务器，Claude股票分析MCP，Cursor金融MCP服务器，ChatGPT股票分析MCP，金融研究MCP工具，模型上下文协议金融工具。
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## 免责声明
本软件仅用于研究和教育目的。本项目中的任何内容都不构成投资建议、财务建议或购买或出售任何证券的建议。在做出投资决策之前，请始终自行进行尽职调查。
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## 许可证
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