开源MCP工具

安装依赖

pip install -r requirements.txt

快速开始

手动安装（Windows / Linux / Mac）

前置条件

• Python 3.11+

安装

```bash

访问 http://localhost:8000/setup/ 完成安装向导

安装向导会引导你完成：
1. **自动生成安全密钥** — `SECRET_KEY` 和 `AGOMTRADEPRO_ENCRYPTION_KEY` 如果未配置，向导会自动生成并写入 `.env`
2. 创建管理员账户
3. 配置 AI 服务商（可选）— API Key 使用 Fernet 加密存储
4. 配置数据源（可选）

> 本地首次体验默认就是 `SQLite + 同步任务`，不需要 PostgreSQL、Redis 或 Docker。
>
> 想用可编辑安装也可以，仓库现在支持：
>
> 

初次安装容易踩坑

1. SECRET_KEY / AGOMTRADEPRO_ENCRYPTION_KEY

通常不需要手动设置。 安装向导和 Docker entrypoint 都会自动生成。

如果你想手动设置，可以用以下命令生成：

```bash

访问 http://localhost:8000/setup/ → 点击"开始"即可

如果你想跳过向导手动配置，最少确认这几项：

安装 SDK（可选）

cd sdk
pip install -e ".[dev]"

Windows 一键启动（推荐）

1. 运行根目录 install.bat（自动创建 venv、安装最小运行依赖、生成本地 .env 与安全密钥）
2. 运行根目录 start.bat，选择 Quick Start
3. 打开 http://localhost:8000/setup/ 完成安装向导

本地虚拟环境目录默认叫 agomtradepro/，在 .gitignore 里，不会提交到 git。 如果你是仓库贡献者而不是普通体验用户，可改用 install.bat --dev 安装 pytest / Playwright / mypy 等开发工具。

启动开发服务器

python manage.py runserver

运行测试

pytest tests/ -v --cov=apps
pytest tests/integration/ -v -m "not live_required and not optional_runtime and not diagnostic"

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截图

<details> <summary><b>登录后的系统主界面（Dashboard）</b></summary>

登录后第一眼就是投资指挥中心：账户、宏观状态、决策平面、AI 选股与工作流都聚合在同一屏。

</details>

<details> <summary><b>系统初始化向导（Setup Wizard）</b></summary>

第一次启动即可完成密钥自动生成、管理员创建、AI Provider 和数据源配置，无需手动编辑 .env 文件。

</details>

<details> <summary><b>Terminal CLI（原生 AI 交互界面）</b></summary>

不是“附带一个聊天框”，而是面向操作流设计的 CLI：命令、上下文、会话、能力路由都在一个终端界面里。

</details>

<details> <summary><b>原生 MCP Tools 管理页</b></summary>

系统内建 MCP 工具目录、Schema 检视、Terminal/Routing 开关，不是后贴一层 API wrapper。

</details>

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生成本地 .env 和安全密钥

python manage.py bootstrap_local_env

Python SDK

```python from agomtradepro import AgomTradeProClient

client = AgomTradeProClient( base_url="http://localhost:8000", api_token="your_token" )

1. 业务架构：模块化投资底座

• 宏观层：macro、regime、policy 负责回答“现在是什么环境”
• 决策层：signal、beta_gate、alpha_trigger、decision_rhythm 负责回答“现在该不该做”
• 执行层：strategy、simulated_trading、realtime 负责回答“怎么执行、怎么跟踪”
• 分析层：backtest、audit、factor、rotation、hedge 负责回答“为什么有效、哪里错了”
• AI 层：terminal、agent_runtime、ai_capability、prompt、ai_provider 负责回答“怎么让 Agent 真正接进来”

AI 原生集成

AI 决策工作流

AI Agent 提出交易建议
        ↓
系统自动预检（Regime 闸门 → Policy 闸门 → 频率检查）
        ↓
生成提案，包含完整上下文
        ↓
人类审核，批准或驳回
        ↓
受保护的执行，全程审计

AI 负责分析速度。人类负责执行判断。全链路可追溯。

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