Laogu MCP Server

老谷拆财报 MCP Server（laogu-mcp）

16 个「老谷拆财报」财经 skill 的程序化数据层：A 股行情、公告、龙虎榜、两融、 解禁、估值……一次装好，16 个场景 tool 随便调。

零 key、零登录、零配置：全部走公开接口，不用申请任何 token。 以数据为刃，剖市场真相 —— 个人观点，仅供参考，不构成投资建议。

30 秒装好（小白版）

1. 装 Python 3.10 或更新（python.org 下载，一路"下一步"）。
2. 装 uv（命令行工具，复制粘贴下面一行）：
   • Windows（PowerShell）：powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
   • Mac/Linux：curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
3. 测试一行能跑：uvx laogu-mcp（看到启动日志即成功，按 Ctrl+C 退出）。

一键安装

npx skills add laogu-caibao/laogu-mcp

uvx laogu-mcp

Claude Desktop 配置

打开 Claude Desktop → 设置 → 开发者 → MCP 服务器 → 编辑配置文件，加入：

{
  "mcpServers": {
    "laogu-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["laogu-mcp"]
    }
  }
}

保存后重启 Claude Desktop，对话框输入框下方出现 🔌 图标即装好。

Cherry Studio 配置

设置 → MCP 服务器 → 添加服务器 → 类型选"标准输入输出 (stdio)"：

• 名称：laogu-mcp
• 命令：uvx
• 参数：laogu-mcp

保存后开关打开，状态显示"已连接"即成功。

16 个 tool 一览

返回格式

统一 JSON 信封，成功失败都一样的结构：

{
  "ok": true,
  "data": { "...": "..." },
  "meta": {"source": "新浪行情", "fetched_at": "2026-09-29 03:55:00", "timezone": "北京时间"},
  "warnings": ["腾讯行情不可用，已降级到新浪行情"]
}

失败时 ok: false，带 reason 和 search_templates（网页搜索关键词），绝不编数字。 取不到的字段标 null 并在 warnings 说明，不估算。

诚实纪律（和 16 个 skill 同标准）

• 关键数据带日期时点和来源；单源数据标注来源。
• 北向"净流入/净买入"口径已死（2024-08-19 起），本 server 不输出该数字。
• 只做数据抓取，解读由宿主 LLM 按各 skill 的 Output Contract 执行；不做买卖推荐。
• 公共接口不提供具体龙虎榜营业部，绝不编造。

数据源实测状态（2026-09-29）

开发

git clone https://github.com/laogu-caibao/laogu-mcp
cd laogu-mcp
uv venv && uv pip install -e ".[dev]"
python smoke/run.py   # 冒烟测试（真实数据）

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—— 老谷拆财报 · laogu-mcp · 出品：老谷拆财报（抖音/视频号/头条/快手同名） 个人观点，仅供参考，不构成投资建议

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mcp-name: io.github.laogu-caibao/laogu-mcp

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English

laogu-mcp — MCP data server. The programmatic data layer behind the skills: 16 finance tools (quotes, filings, dragon-tiger list, margin data, unlocks, valuation). Zero API keys, zero login, zero config — public endpoints only. Install: uvx laogu-mcp.

FAQ

Q：laogu-mcp 有什么用？ 适合的场景：不想逐个装 skill，只想在任意支持 MCP 的客户端里直接调 16 个 A 股财经数据工具（零 key）。

Q：数据可靠吗？会荐股吗？ 数字必须来自可核验的公开来源（上市公司公告、交易所公开数据、公开网页），取不到就标「未核验」，绝不编造；只做结构化整理与解读，不构成投资建议。

Q：怎么安装？支持哪些 AI 平台？

npx skills add laogu-caibao/laogu-mcp

平台中立 Markdown，Claude Code、Codex、豆包智能体、Workbuddy、扣子 Coze、Trae 等环境均可用；数据能力可用 laogu-mcp（uvx laogu-mcp）一次装齐。更多 skill 见老谷拆财报组织主页。