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-quant-finance-mcp)
[](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，请给仓库点赞。
**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。
最佳适用：主动投资者，期权研究人员，量化开发人员，金融研究团队和AI代理构建者，他们需要市场数据分析工具而不是通用聊天输出。
**官方远程MCP端点**
```text
https://hpsilab.com/mcp
```
---
## 快速入门
### 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，始终保持最新状态。
```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-quant-finance-mcp.git
cd hpsilab-quant-finance-mcp
pip install .
cp env.example .env
# 编辑.env并设置HPSILAB_API_KEY=hpsi_your_key
hpsilab-quant-finance-mcp
```
---
## Python REST SDK
如果您更喜欢直接使用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
```
### 快速入门
```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。当您需要辅助-native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-quant-finance-mcp"
}
}
}
```
---
## 可用工具
所有工具都接受单个`symbol`参数：一个大写交易所代码（例如`"NVDA"`，`"AAPL"`，`"SPY"`）。
### `analyze_stock`
完整的机构级分析 - 聚合AI预测，IV雷达，期权压力，蒙特卡罗和回测到单个看涨/看跌判决。
**使用场景：** 您需要一个整体的市场视图，带有置信度分数和支持证据。
**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：** 您想评估期权是否便宜或昂贵，或者识别当前的波动率状态。
**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，预期移动和挤压目标。
**使用场景：** 您需要行权水平上的引力目标接近到期日，或者想要确定预期移动的交易规模。
**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：** 您需要概率价格范围，下行概率估计或波动率调整场景。
**返回：** `mean_price`，`range_90`，`range_68`，`prob_above_spot`，`prob_10pct_drop`，`distribution`
---
### `get_ai_prediction`
下一交易日移动的集成AI方向预测（梯度提升树+LSTM+量子VQC）。
**使用场景：** 您想要一个有模型投票和市场状态分类的数据驱动上下概率。
**返回：** `prediction`，`up_probability`，`confidence`，`model_votes`，`regime`，`signal_strength`
---
### `get_equity_curves`
回测的权益曲线和风险调整指标（夏普比率，索提诺比率，最大回撤，胜率）适用于该代码的标准化量化策略。
**使用场景：** 您想要历史性能上下文或需要跨代码比较策略质量。
**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：** 用户要求“报告”或“总结”，需要格式化叙述而不是原始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，3-D IV曲面图和期权流量热图。URL在24小时后过期。
**使用场景：** 用户要求“查看”或“可视化”图表，或者您想在报告中嵌入视觉效果。
**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
# 快速方向判决
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价。",
"期权压力留下了有意义的上涨周高区。"
],
"bearish_factors": [
"AI预测仅给出34.2%的上涨概率。",
"最大疼痛点低于现价，表明到期日压力下行。",
"风险逆转是买入看跌期权。",
"所有三个AI模型都指向下跌。"
],
"summary": "NVDA筛选看跌，方向得分42/100。"
}
```
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## 架构
```text
AI客户端（Claude / Cursor / Windsurf / ...）
↓ MCP协议
hpsilab-quant-finance-mcp （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）
```
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## 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重复研究工作流的用户而构建的：
- 期权交易者反复检查IV排名，偏差，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预测信号和权益曲线回测。
- 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代理构建者需要股票分析工具，用于Claude，Cursor，ChatGPT Agents，Cline，Windsurf或自定义MCP客户端。
最强的付费用例不是通用股票聊天。它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。本项目中包含的任何内容都不构成投资建议，财务建议或买卖任何证券的推荐。在做出投资决策之前，请始终进行自己的尽职调查。
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## 许可证
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