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引言

随着金融科技的快速发展，数据驱动的交易决策已成为期货交易领域的重要趋势。本文将深入探讨一个结合了Model Content Protocol (MCP)和AI技术的期货交易策略分析应用——Futures MCP。该应用不仅提供了丰富的技术分析工具，还通过MCP协议与大型语言模型（如Claude、DeepSeek）实现了无缝对话式交互，为交易者带来全新的分析体验。代码库目前已经开源在GitHub上，地址：https://github.com/sencloud/futures_mcp

技术架构概览

Futures MCP应用采用了现代化的技术架构，主要包括以下核心组件：

1. 数据获取层：基于akshare库实现对期货市场实时和历史数据的获取
2. 技术分析层：包含多种常用技术指标的算法实现
3. AI分析层：集成DeepSeek API，提供智能化的市场分析
4. MCP服务层：实现Model Content Protocol标准，支持与AI助手的对话式交互
5. 前端展示层：基于Streamlit构建直观的Web交互界面

核心功能实现

1. 数据获取模块

应用通过akshare库获取期货市场的实时和历史数据。以下是获取实时价格的核心实现：

def get_current_price(symbol):try:# 使用内盘期货实时行情接口df = ak.futures_zh_realtime(symbol=symbol)if df.empty:return {"error": f"未找到期货代码 {symbol}"}return df.iloc[0].to_dict()except Exception as e:return {"error": str(e)}

对于历史价格数据，应用首先获取主力合约代码，然后获取相应的历史行情：

def get_prices(symbol, start_date=None, end_date=None):# ...# 首先获取主力合约代码symbol_info = ak.futures_zh_realtime(symbol=symbol)if symbol_info.empty:return {"error": f"未找到期货代码 {symbol}"}main_contract = symbol_info.iloc[0]['symbol']# 使用期货历史行情接口df = ak.futures_main_sina(symbol=main_contract, start_date=start_date, end_date=end_date)# ...

2. 技术分析模块

技术分析模块实现了多种经典技术指标，包括MA、MACD、RSI、布林带和KDJ等。以MACD指标为例：

def calculate_macd(data: pd.DataFrame, fast: int = 12, slow: int = 26, signal: int = 9) -> pd.DataFrame:"""计算MACD指标"""df = data.copy()exp1 = df['close'].ewm(span=fast, adjust=False).mean()exp2 = df['close'].ewm(span=slow, adjust=False).mean()df['MACD'] = exp1 - exp2df['Signal'] = df['MACD'].ewm(span=signal, adjust=False).mean()df['MACD_Hist'] = df['MACD'] - df['Signal']return df

应用提供了一个统一的接口来计算所有技术指标：

def calculate_all_indicators(data: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:"""计算所有技术指标"""df = data.copy()df = calculate_ma(df)df = calculate_macd(df)df = calculate_rsi(df)df = calculate_bollinger_bands(df)df = calculate_kdj(df)df = calculate_volume_ma(df)return df

3. AI分析集成

应用使用DeepSeek API提供AI驱动的市场分析。DeepSeekClient类封装了API调用逻辑：

class DeepSeekClient:"""DeepSeek API客户端"""def __init__(self):self.api_key = DEEPSEEK_API_KEYself.base_url = DEEPSEEK_API_BASEself.client = OpenAI(api_key=self.api_key,base_url=self.base_url)async def analyze_futures(self, symbol, data, stream=False):"""分析期货数据"""messages = [{"role": "system","content": "你是一个专业的期货分析师，请根据提供的数据进行分析。"},{"role": "user","content": f"请分析{symbol}的以下数据：\n{data}"}]response = await self.chat_completion(messages, stream=stream)if not stream:return response.choices[0].message.contentreturn response

4. MCP服务实现

应用使用FastMCP库实现了Model Content Protocol (MCP)标准，使应用功能可以通过AI助手（如Claude）以对话方式调用：

# 初始化MCP服务器
mcp = FastMCP("futures-mcp")# 工具定义
@mcp.tool()
async def get_current_price(symbol: str) -> str:"""获取期货实时价格Args:symbol: 期货代码，例如 M2509"""# 实现代码...

MCP服务器定义了多个核心工具，包括获取价格、获取技术指标、获取新闻和AI分析，这些工具可以直接在Claude等AI助手中调用。

5. Web界面实现

应用使用Streamlit构建了直观的Web界面，提供行情概览、技术指标、相关新闻和AI分析四个主要标签页：

# 主页面
tab1, tab2, tab3, tab4 = st.tabs(["行情概览", "技术指标", "相关新闻", "AI分析"])with tab1:# 行情概览标签页实现...with tab2:# 技术指标标签页实现...with tab3:# 相关新闻标签页实现...with tab4:# AI分析标签页实现...

创新点与技术亮点

1. MCP协议与AI集成

应用最大的创新点之一是采用了Model Content Protocol (MCP)标准，实现了AI助手与期货分析功能的无缝集成。用户可以直接在Claude等AI助手中，通过自然语言对话的方式，获取期货市场的实时数据和分析结果。例如：

• “分析近期豆粕的技术指标”
• “获取白糖的当前价格”
• “给我最近的期货新闻”

这种交互方式极大地提升了用户体验，让专业的期货分析工具变得更加易用和智能。

2. 丰富的技术指标实现

应用实现了多种常用的技术分析指标，包括：

• 移动平均线 (MA)
• MACD指标
• RSI指标
• 布林带
• KDJ指标
• 成交量分析

这些指标的算法实现都经过了优化，能够高效处理大量历史数据。

3. 数据序列化处理

在处理期货数据时，应用采用了自定义的JSON序列化函数，有效解决了日期时间、Pandas对象和NumPy数组等特殊类型的序列化问题：

def json_serial(obj):"""JSON序列化函数，处理日期/时间和其他特殊类型"""if isinstance(obj, (datetime, pd.Timestamp)):return obj.isoformat()if isinstance(obj, pd.DatetimeIndex):return obj.astype(str).tolist()# 其他类型处理...

部署与使用

应用提供了两种使用方式：

1. MCP服务 + AI助手

1. 配置Claude Desktop，添加MCP服务器配置
2. 在Claude Desktop中使用期货分析工具

2. Streamlit界面

1. 启动Streamlit应用：streamlit run app.py
2. 访问浏览器 http://localhost:8501
3. 在界面上选择期货品种、时间范围，查看分析结果

结论

Futures MCP应用通过结合现代技术栈、技术分析方法和AI能力，为期货交易者提供了强大而直观的分析工具。特别是通过MCP协议与AI助手的集成，应用开创了一种全新的期货市场分析交互方式，使专业分析工具变得更加智能和易用。

无论是专业交易者还是量化研究人员，都可以通过这个应用获取有价值的市场洞见，辅助交易决策。同时，该项目也为AI在金融领域的应用提供了一个很好的实践案例，展示了如何将大型语言模型与专业金融分析工具有机结合。