经 AI Skill Hub 精选评估,开源MCP工具:MaverickMCP 获评「推荐使用」。这款MCP工具在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色,AI 评分 7.5 分,适合有一定技术背景的用户使用。
MaverickMCP - Personal Stock Analysis MCP Server,帮助个人进行股票分析。
开源MCP工具:MaverickMCP 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。
MaverickMCP - Personal Stock Analysis MCP Server,帮助个人进行股票分析。
开源MCP工具:MaverickMCP 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/wshobson/maverick-mcp
# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"--mcp---maverickmcp": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "maverick-mcp"]
}
}
}
# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
# 安装后在 Claude 对话中直接使用 # 示例: 用户: 请帮我用 开源MCP工具:MaverickMCP 执行以下任务... Claude: [自动调用 开源MCP工具:MaverickMCP MCP 工具处理请求] # 查看可用工具列表 # 在 Claude 中输入:"列出所有可用的 MCP 工具"
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
"mcpServers": {
"__mcp___maverickmcp": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "maverick-mcp"],
"env": {
// "API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}
// 保存后重启 Claude Desktop 生效
MaverickMCP is a personal-use FastMCP server that provides financial data analysis, technical indicators, stock screening, and portfolio tracking tools to any MCP client -- Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code, Codex CLI, Antigravity CLI, OpenCode, and others. Built for individual traders and investors, it runs entirely on your own machine with no authentication or billing complexity.
Core tools need no API key: market data comes from yfinance. Two optional extras add more: [backtesting] (VectorBT-powered strategy backtesting) and [research] (LangGraph-based deep research, bring-your-own LLM key).
- Stock Data Access: Historical and real-time quotes with intelligent caching (yfinance, no API key required). - Technical Analysis: RSI, MACD, support/resistance, and a combined full-analysis tool. - Stock Screening: Maverick bullish, bearish, and supply/demand strategies, computed over the tickers you've already queried. - Portfolio Tracking: Positions with average cost-basis, live P&L, a risk dashboard, watchlists, and a trade journal. - Backtesting ([backtesting] extra): VectorBT engine, 12 rule-based strategy templates plus 8 ML strategy classes, optimization, walk-forward analysis, and Monte Carlo simulation. - Research ([research] extra): LangGraph-based deep research over companies, sectors, and market sentiment, backed by Exa web search and a bring-your-own LLM. - Multi-Transport Support: STDIO and Streamable HTTP, so any MCP client can connect.
```bash
uv sync --extra dev
Self-hosting MaverickMCP means Python, uv, and MCP client config (Redis and a research LLM key are optional). If you just want the analysis, Capital Companion is the hosted product built on the same engine: AI technical analysis, trade-plan review sheets with outcome tracking, and price alerts. 25 free analyses, no credit card.
Self-hosting instructions continue below.
Note: The package is not on PyPI yet. The namemaverick-mcp-serveris held by a dormant, unrelated project, and a PEP 541 name-transfer request is pending with PyPI. Until this note is gone, do notpip install maverick-mcp-serveroruvx --from maverick-mcp-server: that name is not ours, and whatever its current owner publishes is what you would get. Use Option 1 (uvx from the release tag), Option 2 (the GHCR image), or Option 3 (from source).
```bash
For containerized deployment:
```bash
docker build -t maverick-mcp-server . docker run -p 8003:8000 --env-file .env maverick-mcp-server
docker-compose up -d ```
Note: The Dockerfile uses uv for fast dependency installation. The image ships the [backtesting] and [research] extras by default; drop --extra backtesting --extra research from the uv sync line in the Dockerfile for a smaller, core-only image. There is no HTTP /health endpoint or HEALTHCHECK -- this is an MCP server, not a REST API.
Once connected to Claude Desktop, use natural language:
docker run --rm -p 8003:8000 --env-file .env ghcr.io/wshobson/maverick-mcp:1.1.0
Drop `[backtesting,research]` for a smaller, core-only install (37 tools,
no backtesting/research tools registered).
#### Option 3: From source with uv (for development)
bash
cp .env.example .env
```
Configure MaverickMCP via .env file or environment variables. See .env.example for the complete, code-verified list.
Essential Settings:
- DATABASE_URL - PostgreSQL connection or sqlite:///maverick.db for SQLite (default). - REDIS_HOST - enables Redis caching when set; caching falls back to in-memory/SQLite otherwise. - LOG_LEVEL - Logging verbosity (default: INFO).
No API key is required to run the core server; stock data comes from yfinance.
Optional (research extra, bring your own key):
LLM_PROVIDER - anthropic, openai, openrouter, or openai_compatible.LLM_API_KEY - API key for the configured LLM_PROVIDER.LLM_MODEL - Model name for the configured LLM_PROVIDER.LLM_BASE_URL - Base URL override, required when LLM_PROVIDER=openai_compatible.LLM_TEMPERATURE - Sampling temperature (default: 0.0).EXA_API_KEY - Web search for the research tools (get at exa.ai).RESEARCH_SEARCH_BACKEND - exa (default) or searxng.SEARXNG_BASE_URL - Base URL of a self-hosted SearXNG instance with the JSON format enabled; used when the backend is searxng.Migrating an older .env (legacy OPENROUTER_API_KEY-style auto-detection, TIINGO_API_KEY, etc.)? See docs/runbooks/migrating-to-v1.md.
cp .env.example .env
pip install uv ```
MaverickMCP 是一个专为个人股票分析设计的 MCP (Model Context Protocol) Server。它通过集成先进的金融数据处理能力,为 AI 助手提供强大的股票研究支持,帮助用户在 AI 辅助的环境下进行深度市场洞察与投资决策。
本项目具备强大的金融分析能力:内置预设的 S&P 500 股票数据库及筛选建议;集成基于 VectorBT 的高级 Backtesting 引擎,支持 15 种以上内置策��与 ML 算法;提供实时与历史股票数据访问及智能缓存机制;同时具备快速开发特性,支持热重载、并行处理及智能错误处理。
运行本项目需要 Python 3.12+ 环境。强烈建议使用现代 Python 包管理器 uv 进行依赖管理。此外,系统需安装 TA-Lib 用于技术指标计算;若需增强缓存性能,可配置 Redis;数据库支持 PostgreSQL 或默认的 SQLite。
推荐使用 uv 进行安装,这是最快且最现代化的方式。您可以通过 `uv sync` 同步环境,或使用 `uvx` 直接运行无需安装。传统方式也支持使用 pip 进行安装,通过 `pip install -e .` 在虚拟环境中进行开发模式部署。
连接至 Claude Desktop 后,您可以通过自然语言直接驱动复杂的金融分析任务。例如,您可以要求 Claude 对特定股票进行基本面与技术面结合的综合研究,或者使用自然语言指令运行 Backtesting,对比不同策略(如均值回归与趋势跟踪)在特定标的上的表现及 Sharpe ratio。
项目通过 `.env` 文件或环境变量进行配置。核心配置项包括用于缓存的 `REDIS_HOST` 与 `REDIS_PORT`,以及用于存储数据的 `DATABASE_URL`(支持 PostgreSQL 或 SQLite)。此外,您还可以通过 `LOG_LEVEL` 调整日志详细程度,并确保配置好必要的 API 密钥。
本项目提供 HTTP 端点 `http://localhost:8003/mcp/` 用于 MCP 通信。此外,为了获取高质量的实时与历史股票数据,用户需要前往 tiingo.com 获取并配置 Tiingo API key,以确保数据源的稳定性与准确性。
项目提供了高效的开发工作流,通过 Makefile 简化了日常操作。开发者可以使用 `make dev` 一键启动所有服务,使用 `make stop` 停止服务,通过 `make tail-log` 实时追踪服务器日志,并利用 `make test` 或 `make experiment` 进行快速测试与自定义分析脚本验证。
在遇到问题时,请优先检查环境配置与 API 密钥的有效性。本项目提供了完善的日志系统与错误处理机制,通过查看日志可以快速定位是数据源问题、数据库连接问题还是计算引擎的逻辑问题。
MaverickMCP是一个开源的MCP工具,基于Python开发,帮助个人进行股票分析。虽然其功能还不够完善,但其开源性和社区支持值得肯定。
AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。
建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。
✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一,可自由商用、修改、分发,仅需保留版权声明。
AI Skill Hub 点评:开源MCP工具:MaverickMCP 的核心功能完整,质量良好。对于Claude Desktop / Claude Code 用户来说,这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用,再逐步推广。
| 原始名称 | maverick-mcp |
| 原始描述 | 开源MCP工具:MaverickMCP - Personal Stock Analysis MCP Server。⭐562 · Python |
| Topics | mcpanthropicartificial-intelligenceclaudeequitiesfastmcppython |
| GitHub | https://github.com/wshobson/maverick-mcp |
| License | MIT |
| 语言 | Python |
收录时间:2026-05-25 · 更新时间:2026-05-30 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。
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