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openclaw skills install @mifochen/update-stock-mcpUpdateStock MCP 服务技能 —— 通过 stdio 模式调用 UpdateStock 脚本, 提供 A 股 DuckDB 数据库管理功能:创建数据库、全量/增量更新股票数据、查询股票行情。 设计的数据库方案兼容 QuantAll(全A解析)计算引擎。 触发条件:用户提到"UpdateStock"、"创建股票数据库"、"更新股票数据"、"获取股票数据"等。
openclaw skills install @mifochen/update-stock-mcp通过 stdio MCP 管理 A 股 DuckDB 数据库——创建、更新、查询股票行情数据。数据库方案兼容 QuantAll(全A解析)计算引擎。
💡 如需使用 QuantAll:推荐安装
QuantAll-mcp技能(pip install quantall),其中包含 QuantAll 的详细使用文档。本技能负责为其准备兼容的数据库。
技能目录下已包含 API_tushare.txt(空白文件),请先填入你自己的 tushare API token,否则无法获取 tushare 数据。
获取方式:访问 https://tushare.pro/register 注册,登录后在个人中心复制 token,粘贴到 API_tushare.txt 中保存。
即使不填 token,脚本仍可通过 baostock(免费,无需注册)获取部分数据。
建议使用虚拟环境隔离:
# 在 scripts 目录下创建虚拟环境
<你的Python路径> -m venv scripts/.venv
# 用清华镜像源安装依赖
scripts/.venv/Scripts/python.exe -m pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
所需依赖(见 requirements.txt):
mcp — MCP Python SDK(提供 FastMCP)pydantic — 参数校验pandas — 数据处理numpy — 数值计算duckdb — DuckDB 数据库引擎tushare — A 股数据接口(需注册获取 API token)baostock — 备用数据源(免费,无需 token)在 ~/.workbuddy/mcp.json 的 mcpServers 中添加:
"UpdateStock": {
"command": "C:/Users/<用户>/.workbuddy/skills/update-stock-mcp/scripts/.venv/Scripts/python.exe",
"args": ["C:/Users/<用户>/.workbuddy/skills/update-stock-mcp/scripts/UpdateStock_skill.py"],
"disabled": false
}
路径使用正斜杠
/,避免反斜杠转义问题。 配置完成后需在 WorkBuddy 连接器管理中断开重连(或重启智能体),首次连接需点击「信任」。
技能包不携带 DB_setting.json。UpdateStock 首次启动时检测到缺失会自动创建默认配置文件,默认连接同目录下的 Test.duckdb。
⚠️ Test.duckdb 仅供测试:首次调用
Creat_DB留空路径时自动创建,仅含基础表结构(无数据)。正式使用时请通过Creat_DB指定独立路径创建数据库。
DB_setting.json 结构:
{
"db_path": "./Test.duckdb",
"days": 730,
"stock": "stock",
"map_stock": { "trade_date": "trade_date", "symbol": "symbol", ... },
"stock_index": "stock_index",
"map_stock_index": { ... },
...
}
每个 map_* 字段定义了对应表的列名映射,用户使用自有数据库时修改这些映射即可适配实际字段名。
无参数。返回 Pong 表示服务正常。
DeferExecuteTool(toolName="mcp__UpdateStock__ping", params={})
| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
| DB_path | string | "" | 数据库路径,留空则使用同目录下 Test.duckdb |
创建的表:stock、stock_index、stock_basic、stock_factor、stock_forecast、stock_dividend、stock_report
DeferExecuteTool(toolName="mcp__UpdateStock__Creat_DB", params={"DB_path": ""})
⚠️ 首次从 0 开始更新数据库耗时非常长(可能需数小时),请在空闲时运行,避免中途中断。 需要 tushare 积分 2000+。
| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
| ignore_check | boolean | false | 是否跳过部分检查 |
数据库路径和 API key 自动从 DB_setting.json 和 API_tushare.txt 读取,无需手动传入。
7 个更新阶段(每阶段持续发送 MCP 进度通知):
阶段 7 特殊情况:2000 积分接口不支持按日期批量获取财务指标,需先通过
disclosure_date收集发布财报的股票清单,再逐只调用fina_indicator拉取。
- 非财报披露窗口(如 5~7 月)清单可能为空,属正常现象——没有公司在这些月份披露新财报。
- 披露窗口(3~4 月年报季、8 月中报季、10 月三季报季)可能涉及数千只股票,逐只拉取耗时数十分钟。
- v2.2 起内置心跳机制:每更新 10 只或超过 30 秒无输出,强制发送进度(含 ETA),防止 AI 因长时间无响应而误判 MCP 断连。
table_date更新追踪:数据库内置table_date表,记录stock_forecast、stock_dividend、stock_report三张表的最后更新日期(取上证指数 000001 最新交易日)。即使某阶段无新数据(skip),也会写入记录——下次运行时直接跳过,不再重复扫描缺失日期区间。
DeferExecuteTool(toolName="mcp__UpdateStock__Update_Stock_Data", params={
"ignore_check": false
})
适合 tushare 积分 120-200 的用户,仅更新指数行情和股票行情两张表。 通过 baostock 获取指数数据 + tushare 获取股票日线。
| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
| ignore_check | boolean | false | 是否跳过部分检查 |
数据库路径和 API key 自动从 DB_setting.json 和 API_tushare.txt 读取。
DeferExecuteTool(toolName="mcp__UpdateStock__Update_Stock_Data_easy", params={
"ignore_check": false
})
从数据库查询指定股票、指定时间范围的非复权行情数据。
| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
| symbol | string | "000001" | 股票代码(6位数字) |
| start_date | string | "" | 开始日期,格式 YYYY-MM-DD |
| end_date | string | "" | 截止日期,格式 YYYY-MM-DD |
返回字段:trade_date, symbol, open, high, low, close, pre_close, vol, voe
DeferExecuteTool(toolName="mcp__UpdateStock__get_stock", params={
"symbol": "000001",
"start_date": "2026-05-01",
"end_date": "2026-07-03"
})
从数据库查询指定股票、指定时间范围的前复权行情数据(已自动处理分红送股除权)。
| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
| symbol | string | "000001" | 股票代码(6位数字) |
| start_date | string | "" | 开始日期,格式 YYYY-MM-DD |
| end_date | string | "" | 截止日期,格式 YYYY-MM-DD |
返回字段:trade_date, symbol, open, high, low, close, vol, voe
DeferExecuteTool(toolName="mcp__UpdateStock__get_adj_stock", params={
"symbol": "000001",
"start_date": "2026-05-01",
"end_date": "2026-07-03"
})
无参数。在 localhost:8686 启动 QuantAll HTTP MCP 服务。内置端口检测,防止重复启动。
启动时会在
scripts/目录下动态生成Start_QuantAll.py启动脚本,然后通过 subprocess 启动子进程。
⚠️ 用户协议:QuantAll 首次启动会弹出用户协议确认窗口。在用户点击确认之前,除
ping外的所有 QuantAll 工具都将被阻止——这是金融技能的法律合规要求。启动后请尽快到桌面找到弹窗并点击确认。
⚠️ MCP 重连:QuantAll 启动后,全A解析 MCP 连接需要断开重连才能生效。两种方式:①连接器管理页面手动重连(专家→连接器→自定义连接器→全A解析→断开→连接);②重启智能体(推荐,自动重连所有 MCP)。
DeferExecuteTool(toolName="mcp__UpdateStock__Start_QuantAll", params={})
| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
| path | string | "" | 数据库路径 |
| days | int | 730 | 加载天数(默认两年) |
将数据库路径写入 DB_setting.json,QuantAll 下次启动时生效。
DeferExecuteTool(toolName="mcp__UpdateStock__Set_QuantAll_DataBase", params={
"path": "D:/你的数据库路径/your_db.duckdb",
"days": 730
})
本技能管理的 DuckDB 数据库可直接作为 QuantAll 的数据源。如需使用 QuantAll:
QuantAll-mcp 技能(pip install quantall),该技能包含详细的 QuantAll 使用文档Creat_DB + Update_Stock_Data(或 Update_Stock_Data_easy)创建并填充数据库Set_QuantAll_DataBase 将数据库路径写入配置Start_QuantAll 启动服务(首次启动需确认用户协议弹窗)mcp.json 中添加全A解析 HTTP MCP 配置:"全A解析": {
"url": "http://127.0.0.1:8686/mcp",
"disabled": false
}
调用 Creat_DB 留空路径时自动创建 Test.duckdb,仅含 7 张空表结构。用于验证数据库连接和工具可用性。
⚠️ Test.duckdb 仅用于测试,正式使用请通过方案 B/C 创建独立数据库。
| 方案 | tushare积分 | 数据范围 | 调用工具 | 耗时 |
|---|---|---|---|---|
| 完整版 | 2000+ | 全市场 5500+ 股票,全部表(行情/财务/因子/预告/分红/财报) | Update_Stock_Data | 首次数小时 |
| 精简版 | 120-200(免费认证即可获得) | 指数行情 + 股票行情(仅 OHLCV) | Update_Stock_Data_easy | 较快 |
更新速度说明:即使是增量更新也不快——部分数据需从最新缺失日期开始逐天确认是否有新数据,且 tushare 部分接口本身响应较慢。
心跳机制(v2.2+):阶段 7(财务指标)逐只拉取时,内置计数+时间双触发心跳——每 10 只或 30 秒无输出即发送进度。进度格式为
财报拉取进度 1523/5530(27%)已耗时 5m12s 预计剩余 13m40s,确保 AI 不会因长时间无响应而误判 MCP 断连或进程崩溃。
table_date追踪(v2.2):stock_forecast、stock_dividend、stock_report三张财报相关表在每次更新(含 skip)后自动记录上证指数最新交易日,下次增量运行时直接跳过——避免每轮都重复扫描数十个缺失日期区间。
操作步骤:
Creat_DB 创建独立数据库(指定新路径,不要覆盖 Test.duckdb)Set_QuantAll_DataBase 将新数据库路径写入设置Update_Stock_Data 或 Update_Stock_Data_easy 填充数据如果用户已有 DuckDB 股票数据库,直接修改 DB_setting.json 中的 db_path 指向该数据库,并调整各表的 map_* 字段映射以匹配实际列名即可。
ping 确认 MCP 服务已连接Creat_DB 创建独立数据库(不要用 Test.duckdb)Set_QuantAll_DataBase 设置数据库路径Update_Stock_Data(2000+)或 Update_Stock_Data_easy(120-200)
get_stock(非复权)或 get_adj_stock(前复权)获取行情数据pip install quantall,推荐通过 QuantAll-mcp 技能安装)mcp.json 中已配置全A解析 HTTP MCPStart_QuantAll 启动服务mcp__全A解析__ping 验证DB_setting.json 和 API_tushare.txt 管理,工具调用时无需手动传入DB_setting.json 首次运行自动创建,默认连接同目录 Test.duckdbAPI_tushare.txt(纯文本,一行),避免每次输入YYYY-MM-DD 字符串,方便 AI 直接解析str 类型不再是 object,日期处理代码需在 pd.to_datetime() 前先 .astype(object) 转换disclosure_date 按 actual_date 查询在非披露窗口返回 0 的说明(非 bug,正常行为);修正频率限速逻辑;新增 table_date 更新追踪表——stock_forecast/stock_dividend/stock_report 三表在每次更新后记录上证指数最新交易日,skip 路径也写入,避免每轮重复扫描缺失日期区间;新增 Updb.write_table_date() 方法;Install_QuantAll / Uninstall_QuantAll 工具(QuantAll 现通过 pip install quantall 安装);精简 QuantAll 相关描述(推荐安装 QuantAll-mcp 技能);修正依赖列表(移除不在 requirements.txt 中的 PySide6/PyOpenGL);修正 Test.duckdb 说明(运行时创建,非技能包自带);修正字段映射说明(DB_setting.json 的 map_* 替代 db_translate.json)Update_Stock_Data / Update_Stock_Data_easy 不再接收 DB_path/API 参数,改为自动读取配置文件);新增进度通知说明;新增 MCP 重连和用户协议注意事项get_stock 和 get_adj_stock 工具,支持查询股票行情数据(支持时间范围过滤)