AI看线 - A股技术分析与AI预测工具

MCP金融服务

提供方 QuantML-Github

金融服务 未标注 API Key 社区 / 第三方 ClaudeCursorGemini CLICodex
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Python-based stock analysis tool that combines traditional technical analysis with AI prediction capabilities. Providing comprehensive stock analysis and forecasting using K-line charts, technical indicators, financial data, and news data. With CMD/WEB/MCP supported.

一句话选型结论

按资料字段整理

AI看线 - A股技术分析与AI预测工具 属于金融服务类 MCP 服务器,传输方式未标注,API Key,可直接接入 Claude、Cursor、Gemini CLI 等,有可直接执行的安装命令。接入前先确认权限范围;涉及写入、删除或付款的操作,建议先在测试环境验证。

分类金融服务 传输方式未标注 鉴权API Key 部署方式未标注
GitHub 星标 未标注 仓库热度,无公开仓库时显示未标注
工具数 未标注 暴露给模型的工具数量
资源 / 提示词 0 / 0 资源与提示词模板数量
维护方 社区 / 第三方 核验等级 仅资料核对

工具与能力

金融服务
数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准
工具数量未标注暴露给模型可调用的工具个数
资源数量0可读取的资源条目
提示词数量0内置提示词模板数量

支持客户端

安装与配置

未标注 API Key
上游未给出传输方式
pip install -r requirements.txt

这条命令只是入口,具体启动参数请按官方文档补齐,不要直接照搬到别的服务器。

  1. 1
    准备运行环境

    按官方文档确认运行环境(常见为 Node.js 或 Python),装好后再执行安装命令。

  2. 2
    安装服务

    复制上面的安装命令执行;命令里带占位符的位置,换成自己的密钥或路径。

  3. 3
    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填好启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4
    验证是否可用

    连接成功后随便调一个只读工具,确认能返回结果,再接入正式流程。

典型使用场景

3 类
按分类与标签整理的常见用法,具体以官方文档为准
行情与财务数据

查行情、财报、汇率等金融数据。

支付与账务查询

查订单、账单与交易流水。

风控与核验

做身份、信用与风险信息核验。

选择建议

选之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 已适配 Claude、Cursor、Gemini CLI,换客户端不用重新研究配置。

先想清楚的地方

  • 使用前要准备好API Key对应的凭据,并按最小权限配置。
  • 资料没标注工具数量,实际能力要装好后确认。
  • 版本更新与行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在金融服务场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude、Cursor 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地或自有环境跑服务的人。

不太适合

  • 不方便管理密钥或第三方授权的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
MCP 服务器工具数传输方式部署方式安装命令最后核验
AI看线 - A股技术分析与AI预测工具当前 未标注 未标注 未标注 有 未标注
Alpaca MCP 62 stdio · 本地进程 支持远程部署 有 2026-05-18
OpenNews MCP 11 stdio · 本地进程 支持远程部署 有 2026-05-17
MCP Server 273df76d 未标注 stdio · 本地进程 本地部署 有 2026-05-17
tradingview-mcp 未标注 stdio · 本地进程 本地部署 有 2026-04-19
goat (Goat SDK) 未标注 未标注 未标注 无 2026-05-17

服务器档案

金融服务
字段来自项目仓库与公开索引,中文说明由本站标注
提供方QuantML-Github上游标注的维护方 QuantML-Github
分类金融服务本站按上游分类展示
连接方式未标注上游未给出传输方式
鉴权方式API Key远程服务建议用最小权限凭据
维护方社区 / 第三方核验等级 仅资料核对
包名 / 运行时未标注 · python本地安装时用到的包标识与运行时
部署类型未标注上游给出的部署形态
最近核验未标注上游最后核验时间

详细介绍

4.3 KB
来自项目仓库与上游目录的原文,未做删改

AI看线 - 股票技术分析与AI预测工具(AI-Kline - Stock Technical Analysis and AI Prediction Tool)

English | 中文

项目简介

AI看线是一个基于Python的A股分析工具,结合了传统技术分析和人工智能预测功能。利用K线图,技术指标,财务数据,新闻数据对股票进行全面分析及预测。该工具可以:

  1. 获取A股股票的历史量价数据并计算各种技术指标
  2. 生成专业的K线图和技术指标可视化图表
  3. 获取股票相关的财务数据和新闻信息
  4. 使用openai api分析整合数据并预测股票未来走势

功能特点

  • 数据获取:使用AKShare获取A股股票的历史交易数据、财务数据和新闻信息
  • 技术分析:计算多种技术指标,包括MA、MACD、KDJ、RSI、布林带等
  • 可视化:生成静态和交互式K线图及技术指标图表
  • AI分析:利用多模态AI分析股票数据并预测未来走势
  • Web界面:提供简洁美观的Web界面,方便用户输入股票代码查看分析结果
  • MCP SERVER:提供MCP SERVER支持,支持通过LLM交互,随时分析股票

安装说明

环境要求

  • Python 3.8+
  • 依赖包:见requirements.txt

安装步骤

  1. 克隆或下载本项目到本地

  2. 安装依赖包```bash
    pip install -r requirements.txt


3. 创建`.env`文件,添加API密钥```
API_KEY=your_api_key_here
BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
MODEL_NAME=qwen-vl-max

> 注意:需使用多模态模型

使用方法

命令行使用```bash

python main.py --stock_code 000001 --period 1年 --save_path ./output


参数说明:
- `--stock_code`:股票代码,必填参数
- `--period`:分析周期,可选值:"1年"、"6个月"、"3个月"、"1个月",默认为"1年"
- `--save_path`:结果保存路径,默认为"./output"

### Web界面使用

启动Web服务:```bash
python web_app.py

然后在浏览器中访问 http://localhost:5000 即可使用Web界面:

  1. 在表单中输入股票代码(例如:000001)
  2. 选择分析周期
  3. 点击"开始分析"按钮
  4. 等待分析完成后查看结果

Web界面包括以下内容:
- 股票基本信息
- K线图和技术指标图表
- AI分析结果文本

页面截图:

MCP SERVER使用

启动mcp:```bash
uv run mcp_server.py


然后在mcp客户端中配置(streamable-http):
http://localhost:8000/mcp

Cherry-Studio页面截图:

### 输出结果

程序运行后将在指定的保存路径下生成:

1. K线图和技术指标图表(静态PNG图片和交互式HTML图表)
2. AI分析结果文本文件

## 项目结构```
AI看线/
├── main.py                 # 主程序入口
├── web_app.py              # Web应用入口
├── requirements.txt        # 依赖包列表
├── .env                    # 环境变量配置(需自行创建)
├── modules/                # 功能模块
│   ├── __init__.py
│   ├── data_fetcher.py     # 数据获取模块
│   ├── technical_analyzer.py # 技术分析模块
│   ├── visualizer.py       # 可视化模块
│   └── ai_analyzer.py      # AI分析模块
├── templates/              # Web模板目录
│   └── index.html          # 主页模板
├── static/                 # 静态资源目录
│   ├── css/                # CSS样式
│   │   └── style.css       # 自定义样式
│   └── js/                 # JavaScript脚本
│       └── main.js         # 主要脚本
└── output/                 # 输出结果目录(运行时自动创建)
    ├── charts/             # 图表目录
    └── *_analysis_result.txt # 分析结果文件

交流学习

注意事项

  • 本工具仅供学习和研究使用,不构成任何投资建议
  • AI分析结果基于历史数据和当前信息,不能保证未来走势的准确性
  • 使用前请确保已正确配置Gemini API密钥
  • 股票数据获取依赖于AKShare库,可能受到网络和数据源的限制
  • 本项目为QuantML开源项目,转载或使用需注明出处,商业使用请联系微信号QuantML

免责声明

本工具提供的分析和预测仅供参考,不构成任何投资建议。投资有风险,入市需谨慎。用户应对自己的投资决策负责。

常见问题

6 问
答案由本站依据条目字段整理,不引用上游原文
AI看线 - A股技术分析与AI预测工具 怎么安装?

在客户端按下面的安装命令接入:pip install -r requirements.txt。装完在客户端配置里引用同一个包或端点。

AI看线 - A股技术分析与AI预测工具 怎么在 Claude、Cursor、Gemini CLI 里配置?

它的传输方式未标注,在客户端的 MCP 配置里填好启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

AI看线 - A股技术分析与AI预测工具 收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

AI看线 - A股技术分析与AI预测工具 需要 API Key 吗?

资料标注需要API Key认证,使用前准备好对应凭据,并按最小权限配置。

AI看线 - A股技术分析与AI预测工具 支持哪些客户端?

资料标注支持 Claude、Cursor、Gemini CLI、Codex、Zed;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

AI看线 - A股技术分析与AI预测工具 需要什么运行环境?

运行时为 python。

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