CyberQuant MCP Server

CyberQuant 数据共享平台的 MCP（Model Context Protocol）服务器，让 AI 助手（Claude Desktop、ChatGPT 等）能够直接查询和分析金融数据。

工作方式：AI 客户端通过 stdio 与 MCP Server 通信，MCP Server 再向 API Gateway 拉取数据，以 AI 友好的 CSV 格式返回。

功能特性

MCP Tools（7 个）

MCP Resources（2 个）

设计亮点

• CSV 输出：相比 JSON 节省 40–60% token，表格结构天然适合 AI 分析

• 路由目录 + 按需详情：list_routes 仅输出目录级元信息，get_route_detail 按需取详情，避免上百路由全量入参一次性占满上下文（路由元数据按账号按日文件缓存，减少重复拉取）

• Resource 兼容工具：get_routes_metadata 与 get_user_profile 让无法稳定读取 MCP Resources 的 AI 助手也能主动获取完整上下文

• 自然语言引导：数据返回附带提示，引导 AI 缩小查询范围而非暴力翻页

• pageSize 上限保护：超过 1000 条自动拦截，避免 AI 处理超大数据集

• 运行时配置：通过 configure 工具动态更新 API Key，无需重启

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快速开始

环境要求

• Node.js >= 20.0.0

1. 接入 MCP 客户端

在 Claude Desktop（或任意 MCP 客户端）的配置文件中添加：

• macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

• Windows：%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "cyberquant": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "cyberquant-mcp"]
    }
  }
}

保存后重启客户端即可。> 从源码本地构建运行的方式见 CONTRIBUTING.md。

2. 配置 API Key

MCP Server 与 cyberquant-cli 共用配置文件 ~/.cyberquant/config.json：

{
  "endpoint": "https://api.cyberspace2077.com",
  "apiKey": "sk_live_your_api_key_here",
  "mcp": {
    "pageSize": 200,
    "timeout": 30000
  }
}

💡 也可不手动编辑文件——启动后在对话中直接说"请配置我的 API Key"，AI 会调用 configure 工具完成配置；pageSize 同样可在对话中通过 configure 设置（省略则保留现有值）。

完整字段说明见 配置文档。

3. 开始使用

在对话中直接提问，例如：

帮我查一下平安银行最近一周的日K线数据

AI 会依次调用 list_routes → get_route_detail → query_data，并以表格形式返回分析结果。更多场景见 使用示例。

文档

贡献

参与开发、构建或发布请参考 CONTRIBUTING.md。

License

MIT