Stocktoday Skill

核心用法

StockToday Skill 是一款面向中国A股市场的金融数据MCP服务器，提供200+数据接口，涵盖股票、基金、期货、期权、债券、港股、美股及宏观数据。用户通过设置环境变量STOCKTODAY_TOKEN即可调用，无需Tushare官方token，后端采用独立服务https://tushare.citydata.club/。

典型调用场景包括：

• 实时行情查询：pro_bar支持复权日线、分钟线
• 财务数据获取：income/balancesheet/cashflow三大报表
• 特色数据：top_list龙虎榜、margin融资融券、moneyflow_ths同花顺资金流向
• 指数与全球市场：index_daily、index_global、us_daily、hk_daily

显著优点

1. 接口覆盖极广：200+工具，从基础股票信息到专业衍生品数据，远超一般免费数据服务
2. 零门槛接入：自建后端服务，绕过Tushare官方token限制，降低使用门槛
3. 实时与历史兼顾：既支持rt_min实时分钟数据，也提供完整历史数据
4. 特色数据丰富：筹码分布、舆情监控、集合竞价、打板专题等量化交易关键数据
5. 多市场支持：A股、港股、美股、期货、基金、外汇、宏观数据一站式覆盖

潜在缺点与局限性

1. 来源可信度存疑：后端为第三方自建服务（citydata.club），非Tushare官方或持牌金融数据机构，数据准确性、实时性、稳定性未经权威验证
2. 合规风险：A股实时行情数据需持牌经营，该服务可能涉及无牌提供金融信息
3. 安全风险：需将token交由第三方服务器，存在数据泄露、中间人攻击风险；无HTTPS证书透明度信息
4. 服务可持续性：依赖单一非官方后端，存在随时中断或数据质量波动风险
5. 无SLA保障：无官方服务等级协议，不适合生产级量化交易系统

适合人群

• 个人投资者、量化爱好者进行策略回测与数据分析
• 金融专业学生学习A股市场数据结构
• 中小开发者构建非关键性投研工具

常规风险

• 数据风险：行情延迟、财务数据错误可能导致投资决策失误
• 安全风险：token泄露、API响应被篡改
• 合规风险：用于商业量化交易可能违反金融监管规定
• 服务中断风险：非官方服务随时可能下线或变更接口

核心用法

StockToday Skill 是一个基于 MCP 协议的股票数据服务器，用户通过自然语言指令即可调用 200 余个专业金融数据接口。典型使用场景包括：查询个股实时行情（如"茅台今天怎么样"）、获取财务三张表（利润表/资产负债表/现金流量表）、追踪市场热点（龙虎榜/涨停池/资金流向）、以及宏观经济指标查询。

技术实现上，该 Skill 封装了 Tushare 数据源的完整 API 能力，支持环境变量配置 Token 和自定义 API 地址。调用时自动处理复权计算、分钟线聚合、跨市场代码转换等复杂逻辑，返回结构化 JSON 数据供 Agent 进一步分析。

显著优点

数据覆盖全面：横跨 A 股、港股、美股、期货、期权、基金、可转债、外汇、宏观数据九大资产类别，包含筹码分布、九转序列、舆情监控等特色指标，远超一般免费行情工具。

实时性与专业性兼备：支持 Level-1 实时行情、分钟级 K 线、以及融资融券、龙虎榜等高频更新数据，满足短线交易和专业投研需求。

零门槛接入：通过 MCP 协议与 Agent 自然交互，无需编写代码即可构建"询问-分析-可视化"的完整投研 workflow。

潜在缺点与局限性

网络传输安全存疑：安全报告显示主站及 3 个备用服务器均使用 HTTP 明文传输，Token 和查询参数存在中间人截获风险；备用服务器直接使用 IP 地址而非域名，难以验证服务器身份。

依赖第三方数据源稳定性：数据质量完全依赖 tushare.citydata.club 及其备用节点，个人维护的服务可能出现单点故障或数据延迟，无 SLA 保障。

合规与授权边界模糊：部分特色数据（如龙虎榜机构明细、券商研报）涉及金融信息传播合规要求，用户需自行评估使用场景的合法性。

适合的目标群体

• 个人投资者：需要快速查询持仓个股财务数据、资金流向的散户
• 量化爱好者：希望用自然语言快速验证策略因子的业余开发者
• 财经内容创作者：获取实时数据用于市场解读、热点追踪
• 金融教育场景：教学演示中的数据获取工具（需注意数据延迟标注）

不适合对数据安全、延迟敏感、或需合规审计的专业资管机构直接使用。

常规使用风险

数据外泄风险：HTTP 传输可能导致 Token 被盗用，建议仅在隔离网络环境使用，避免传输真实持仓信息。

服务可用性风险：多 IP 故障转移机制虽提升可用性，但备用节点无域名验证，存在被恶意替换的可能。

数据准确性风险：第三方聚合数据可能存在延时或误差，关键决策前需与交易所官方数据交叉验证。

依赖项风险：当前依赖 @modelcontextprotocol/sdk 和 axios，虽无已知 CVE，但需关注 MCP SDK 版本更新。