yli769227-jpg/ashare-mcp

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🐍 🏠 - MCP server for Chinese A-share financial statements: pull annual reports, run 4 industry-aware accounting cross-checks, peer-compare with auto avg-equity ROE.

Quick Install

One-Click IDE Configuration
claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "yli769227-jpg-ashare-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "yli769227-jpg-ashare-mcp"
      ]
    }
  }
}
Or

Using an AI coding agent (Claude Code, Cursor, etc.)? Copy a ready-made prompt that tells it to fetch the setup instructions and install this server for you.

Documentation Overview

ashare-mcp

CI Python License: MIT

Turn Chinese A-share (沪深京) financial statements into tools your LLM can call. 把 A 股财报变成 LLM 可调的工具 —— 一句"平安银行 2024 年报怎么样?"直接拿到结构化三大表。

Ask Claude about Ping An Bank's 2024 financials via ashare-mcp, get a structured table back

让 Claude(或任何 MCP 客户端)用一句"平安银行 2024 年报怎么样?"直接拿到结构化的资产负债表 / 利润表 / 现金流量表,字段经过精选、单位明确、缓存友好。

数据来源东方财富,通过 akshare,全部免费、无需 token。


为什么再做一个

GitHub 上"金融 LLM"项目大多卷在 trading agentSEC 10-K RAG——前者同质化严重,后者只服务美股。A 股 + 中文 + MCP 协议层 的组合几乎空白。

ashare-mcp 的定位很窄:做 A 股财报这一件事,做到能被任何 LLM 客户端十秒接入。它不预测股价、不写研报、不替你做决策——它只把数据从东方财富搬到 LLM 的工具调用里,字段干净、单位清楚、错误明确。

快速开始

git clone https://github.com/yli769227-jpg/ashare-mcp.git
cd ashare-mcp
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -e .

跑一次冒烟测试:

python -c "from ashare_mcp.data_source import get_annual_statements; \
  r = get_annual_statements('SZ000001', 2024); \
  print(r['company_name'], r['balance_sheet']['TOTAL_ASSETS'])"
# -> 平安银行 5769270000000.0

接入 Claude Desktop

编辑 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json(Mac):

{
  "mcpServers": {
    "ashare": {
      "command": "/absolute/path/to/ashare-mcp/.venv/bin/python",
      "args": ["-m", "ashare_mcp.server"]
    }
  }
}

重启 Claude Desktop,就能直接问:

帮我看一下平安银行 2024 年报,总资产、总负债、净利润、经营性现金流分别多少?

工具列表

工具输入输出
get_three_statementsstock_code, year年报三大表(精选 ~150 字段)
cross_check_balancestock_code, year4 条勾稽校验(3 条通用 + 1 条行业感知)+ 误差
compare_peersstock_codes[], year, metrics?同业 N 家横向对比 + 排名 / max-min-avg-std + ROE
track_company_historystock_code, years, metrics?跨年时间序列 + YoY / CAGR / trend / anomalies
parse_document (需 [pdf] extra)file_path, output_format?, lang?PDF / DOCX / PPTX / 图片 → LLM-ready markdown(MinerU)

代码归一化支持 000001 / SZ000001 / sz.000001 / 000001.SZ 多种格式。

cross_check_balance 当前包含 4 条勾稽(前 3 条行业通用,第 4 条行业感知):

  1. 资产负债平衡TOTAL_ASSETS = TOTAL_LIABILITIES + TOTAL_EQUITY
  2. 现金流恒等式NETCASH_OPERATE + NETCASH_INVEST + NETCASH_FINANCE + RATE_CHANGE_EFFECT = CCE_ADD
  3. 期末/期初现金对账END_CCE − BEGIN_CCE = CCE_ADD
  4. 营业利润分解(行业感知)
    • 银行:OPERATE_PROFIT = OPERATE_INCOME − OPERATE_EXPENSE
    • 工商企业:OPERATE_PROFIT = TOTAL_OPERATE_INCOME − TOTAL_OPERATE_COST + OTHER_INCOME + INVEST_INCOME + FAIRVALUE_CHANGE_INCOME + ASSET_IMPAIRMENT_INCOME + CREDIT_IMPAIRMENT_INCOME + ASSET_DISPOSAL_INCOME [+ EXCHANGE_INCOME]
    • 行业自动识别:有 ACCEPT_DEPOSIT > 10 亿 走银行公式,有 TOTAL_OPERATE_INCOME + TOTAL_OPERATE_COST 走工商公式,否则 skipped(保险等暂不支持)

容忍度:前 3 条 1 万元(单项舍入),第 4 条 1000 万元(多项加总舍入累积)。字段缺失或行业无法识别时该条 skipped,不影响其它校验。实测 3 行业(银行 / 白酒 / 电池)4 家公司 2024 年报全过 4/4。

走 lru cache 联动:先调 get_three_statements 后调 cross_check_balance,后者 < 1ms 秒回(同一只股票数据已在内存)。

compare_peers 默认 metrics:TOTAL_ASSETS / TOTAL_OPERATE_INCOME / PARENT_NETPROFIT / NETCASH_OPERATE / TOTAL_EQUITY,自动派生 ROE = PARENT_NETPROFIT / 平均权益(本年期末权益 + 去年期末权益的均值,去年数据走 lru cache 几乎无成本;去年数据缺失时降级为期末权益,在 roe_method 字段标 ending_equity_fallback)。自动 fallback:银行业 TOTAL_OPERATE_INCOME 缺失时退到 OPERATE_INCOME 并在 fallbacks 字段标注。并发实现:ThreadPoolExecutor(max_workers=8),N 家公司并行拉(单家失败不挂整体,记入 errors)。实测 4 大银行 2024 年报对比 ~38s 跑完;招行 ROE 12.85%(零售之王长期领跑)。

HTTP API 模式

除了 MCP stdio 协议,项目还提供一个 FastAPI HTTP wrapper,供 Web 前端、curl、Postman 等任意 HTTP 客户端调用——这是给 Web demo 用的:

pip install -e .
ashare-mcp-http
# Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000

5 个 endpoint(完整 schema 见 /docs FastAPI 自动生成的 OpenAPI 页面):

方法路径对应 MCP tool
GET/healthz(健康检查 + 版本号)
GET/api/statements?stock_code&yearget_three_statements
GET/api/cross-check?stock_code&yearcross_check_balance
POST/api/compare-peers(body JSON)compare_peers
GET/api/history?stock_code&yearstrack_company_history

错误统一格式:{"error": "...", "code": "INVALID_INPUT" | "UPSTREAM_ERROR"}(HTTP 422 / 502)。CORS 默认 *,生产部署前应收紧到具体域名。/api/compare-peers 单次最多 20 个代码(防请求放大);公开部署建议在反向代理层(Nginx / Cloudflare 等)再加限流。

冒烟测试:

curl 'http://localhost:8000/api/statements?stock_code=000001&year=2024' | jq '.company_name, .balance_sheet.TOTAL_ASSETS'
# "平安银行"
# 5769270000000

Web 前端 demo

web/ 子目录是一个 React + Vite + TypeScript + Tailwind 写的 4-tab 前端,直接调上面的 HTTP API,给非技术用户也能用浏览器试一下:

cd web
npm install
cp .env.example .env.local  # 默认 VITE_API_BASE=http://localhost:8000
npm run dev           # 开发预览 → http://localhost:5173
npm run build         # 生产构建到 dist/

4 个 tab 对应 4 个核心工具:三大报表 / 勾稽校验 / 同业对比 / 历史趋势。需要后端 ashare-mcp-http 同时跑在 :8000。详见 web/README.md

PDF 文档解析(可选)

parse_document 工具用 opendatalab/MinerU 把 PDF / DOCX / PPTX / 图片(招股书、研报、年报扫描件等)解析成 LLM-ready 的 markdown。由于 MinerU pipeline 后端需要 torch + transformers 等几 GB 依赖,单独走 extra 安装:

pip install -e ".[pdf]"        # 装 mineru
# 若要解析 PDF / 图片,还需 pipeline extras:
pip install "mineru[pipeline]"

不装也不影响其它 4 个工具——只是调用 parse_document 时会以 RuntimeError("mineru not installed") 友好失败。

架构

flowchart LR
    LLM[Claude / 任意 MCP 客户端] -->|JSON-RPC over stdio| Server[ashare-mcp<br/>FastMCP server]
    Web[Web 前端<br/>React + Vite] -->|HTTP / JSON| HTTP[ashare-mcp-http<br/>FastAPI wrapper]
    Curl[curl / Postman / 其它] -->|HTTP / JSON| HTTP
    Server -->|共享业务层| Core[业务模块<br/>checks / peer_compare / history]
    HTTP -->|共享业务层| Core
    Core -->|代码归一化| Norm[股票代码归一化<br/>SZ/SH/BJ 自动判断]
    Core -->|拉取三表| DS[数据源封装<br/>akshare 包装层]
    DS -->|缓存命中| Cache[(进程内存缓存<br/>lru_cache)]
    DS -->|缓存未命中| YearlyEM[akshare<br/>by_yearly_em]
    YearlyEM -->|HTTP| EM[东方财富<br/>财报数据接口]
    DS -->|字段过滤| Filter[剔除元数据列<br/>剔除同比列<br/>剔除空/零字段]

关键设计:

  • 字段名保留东方财富原始英文(TOTAL_ASSETS / LOAN_ADVANCE / NETPROFIT)。LLM 直接能理解,且银行 / 工商企业 / 保险等不同行业字段都在同一份字典里,无需做行业判断。
  • 进程内存缓存让"同一公司多年份对比"几乎零成本——冷启动一次拉全量,后续年份切换 < 1ms。
  • 日志走 stderr,不污染 MCP stdio 协议通道。

部署

仓库已内置三份部署配置,前后端分开部署:

文件平台部署对象关键配置
railway.json + nixpacks.tomlRailway后端 ashare-mcp-httpNixpacks 构建(Python 3.11),启动 ashare-mcp-http,健康检查 /healthz,失败重启最多 3 次
vercel.jsonVercel前端 web/(Vite 静态站)构建 cd web && npm run build,产物 web/dist,SPA rewrites 到 index.html

后端(Railway):连接仓库后 Railway 自动读 nixpacks.toml 构建(锁 Python 3.11,不装 [pdf] extra),$PORT 由平台注入(见 http_app.py)。健康检查打 /healthz

前端(Vercel):框架识别为 Vite,构建 web/ 子目录输出到 web/dist。部署前在 Vercel 环境变量里设置 VITE_API_BASE 指向你的 Railway 后端地址。

公开部署提醒:http_app.py 的 CORS 默认 *,生产应收紧到具体前端域名;/api/compare-peers 单请求上限 20 个代码,建议反向代理层再加限流。

路线图

版本工具状态
v0get_three_statements
v1cross_check_balance(3 条行业通用勾稽)
v1compare_peers(同业横向对比 + ROE 派生)
v1.5cross_check_balance + 营业利润分解(行业感知:银行 / 工商企业)
v1.5compare_peers 升级到 ROE_avg(平均权益)
v2跨年趋势工具 track_company_history(单公司多年 + CAGR)
v2parse_document PDF/DOCX → markdown(MinerU,optional)
v2(当前)FastAPI HTTP wrapper + Web 前端 demo + pytest + CI
v3季度数据 + 同比/环比派生指标待定
v3公开 demo 站部署配置(Vercel 前端 + Railway 后端)✅(railway.json / nixpacks.toml / vercel.json 已落仓,见「部署」一节)
v3MCP 官方 registry 发布待定

本地开发

# 装 dev 依赖(包含 pytest / httpx)
pip install -e ".[dev]"

# 跑测试套件(全部离线,akshare 走 mock,~1.5s)
pytest tests/ -v

# 增量验证(每次改完跑一遍)
python -c "from ashare_mcp.server import mcp; \
  import asyncio; print([t.name for t in asyncio.run(mcp.list_tools())])"

# 起 HTTP server 本地预览
ashare-mcp-http
# 另一终端:
curl http://localhost:8000/healthz

CI

.github/workflows/ci.yml 跑两个 job:

  • Backend matrix:Python 3.10 / 3.11 / 3.12 — pip install -e ".[dev]" + pytest tests/ -v + 验证 MCP & HTTP 入口都能 import
  • Frontend(Node 20)— cd web && npm ci + tsc --noEmit + npm run build

PDF 路径(parse_document)默认 skip(mineru 是 optional);要本地跑这部分:pip install -e ".[dev,pdf]" && pytest tests/test_parse_document.py -v

数据声明

  • 数据源:东方财富,通过 akshare
  • 数据延迟、口径、准确性以东方财富为准,不构成投资建议
  • 仅用于教育与研究目的。

License

MIT — see LICENSE.

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