maverick-mcp

让 Claude 直接帮你查行情、跑回测、做个股分析

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 行业应用 🍴 复刻 169 🐛 待处理 5 👀 关注 12
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 718
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,免费使用

项目预览

maverick-mcp 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类行业应用
开发团队wshobson
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,免费使用
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型ai-agents,anthropic,backtesting,claude,fastmcp,finance,financial-analysis,llm,mcp,mcp-server,model-context-protocol,portfolio-tracking,python,quantitative-finance,stock-analysis,stock-market,stock-screening,stocks,technical-analysis,yfinance
GitHub 星标★ 718
上线时间2025-08-24 00:00:00
代码更新2026-11-02
仓库体积6.0 MB
本站数据更新2026-11-04
维护状态活跃
收录时间2026-09-16
浏览次数1

项目介绍

MaverickMCP 是一个基于 Model Context Protocol(MCP)的个人股票分析服务器,用 Python 编写,可接入 Claude 等支持 MCP 的 AI 客户端。它把行情数据获取、技术指标计算、策略回测和财务分析等能力封装成标准化工具,让 AI 助手在对话中直接调用,完成个股诊断、趋势判断和策略验证,而不必手动写脚本或切换多个数据平台。项目面向个人投资者和量化爱好者,核心价值在于把分散的金融数据源与分析方法统一到一个可被大模型调用的接口层,降低从提问到得到可执行分析结论的门槛。技术上依赖 FastMCP 框架,标签涵盖 ai-agents、algorithmic-trading、backtesting、financial-analysis 等,适合希望把 LLM 用于投资研究、又不愿被封闭商业终端绑定的用户。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-16 · 当前星标 ★ 718

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:进阶 约 30 分钟 部署方式:本地安装 4 步

环境要求

  • Python 3.10+
  • 行情数据源凭据

安装与启动步骤

  1. 1克隆

    先拉代码。

    git clone https://github.com/wshobson/maverick-mcp.git
  2. 2直接跑

    也可以用 uvx 免安装试。

    uvx --from "git+https://github.com/wshobson/maverick-mcp@v1.2.1" maverick-mcp --transport stdio
  3. 3或容器

    长期跑用容器更稳。

    docker run --rm --name maverick-mcp maverick-mcp
  4. 4接客户端

    在客户端配置里注册为 MCP server。

    # 在客户端加入 maverick-mcp

如何确认成功

客户端能列出工具并成功拉取一只票的行情。

注意事项

  • 它提供的是分析工具,不是实时交易通道。
  • 数据源有频率限制,别高频拉。

核心亮点

  • 把行情、指标、回测封装成 MCP 工具,AI 客户端可即插即用
  • 基于 FastMCP,接入 Claude 等 MCP 客户端配置成本低
  • 覆盖技术分析与策略回测,个人研究场景闭环较完整

不足之处

  • 依赖外部行情数据源,数据质量与稳定性受上游限制
  • 个人项目,文档与长期维护活跃度待观察

适用场景

  • 在 Claude 对话中直接询问某只股票的技术面与趋势判断
  • 让 AI 调用回测工具验证均线或动量策略的历史表现
  • 个人投资者做日常复盘,用自然语言批量获取多只标的数据

替代项目

OpenBB、freqtrade

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