What is Futures Mcp

futures_mcp is a Model Content Protocol (MCP) service designed for futures trading strategy analysis. It integrates real-time market data, technical analysis, news insights, and AI-driven analysis.

Use cases

Use cases for futures_mcp include obtaining current futures prices, analyzing technical indicators for specific commodities, receiving recent news updates related to futures, and generating trading suggestions based on AI analysis.

How to use

futures_mcp can be used in two ways: 1) As an MCP service integrated with AI assistants like Claude for conversational futures analysis, and 2) Through a Streamlit interface for a visual representation of futures data and analysis results.

Key features

Key features include real-time futures market data, a variety of technical analysis indicators, relevant news insights, AI-driven market analysis, a user-friendly web interface, standard MCP protocol implementation, and integration with DeepSeek AI.

Where to use

futures_mcp is applicable in financial markets, particularly in futures trading, where traders and analysts require real-time data and analysis tools to inform their trading strategies.

Futures MCP - 期货交易策略分析平台

期货交易策略分析的 MCP (Model Content Protocol) 服务和 Streamlit 交互平台。

项目简介

本项目是一个期货交易策略分析平台，集成了实时行情、技术分析、新闻资讯和 AI 分析等功能。提供两种使用方式：

1. MCP 服务：与 Claude 等 AI 助手集成，通过对话方式获取期货分析
2. Streamlit 界面：提供直观的图形界面，直接查看期货数据和分析结果

主要特点：

• 实时期货行情数据
• 丰富的技术分析指标
• 相关新闻资讯
• AI 驱动的市场分析
• 友好的 Web 界面
• 标准 MCP 协议实现
• DeepSeek AI 集成

技术栈

• Python 3.10+
• MCP 标准协议 - 与 AI 助手交互
• Streamlit - 交互式 Web 界面
• akshare - 期货数据获取
• DeepSeek API - AI 分析支持
• Plotly - 数据可视化

功能特性

1. 数据获取

• 实时期货行情
• 历史价格数据
• 相关新闻资讯

2. 技术分析

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

3. AI 分析

• 市场趋势分析
• 技术指标解读
• 新闻情绪分析
• 交易建议

安装说明

1. 克隆项目：

git clone https://github.com/sencloud/futures_mcp.git
cd futures_mcp

2. 创建虚拟环境：

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
venv\Scripts\activate     # Windows

3. 安装依赖：

pip install -r requirements.txt

4. 配置环境变量：

cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，设置 DEEPSEEK_API_KEY

使用说明

本项目提供两种使用方式：MCP 服务和 Streamlit 界面。

方式一：MCP 服务 + AI 助手

1. 启动 MCP 服务器：

python mcp_server.py

2. 配置 Claude Desktop：

   • 创建或编辑 Claude Desktop 配置文件，注意如果启动失败需要确认直接在命令提示符下执行python /absolute/path/to/futures_mcp/mcp_server.py是否正常：

   macOS:

   mkdir -p ~/Library/Application\ Support/Claude/
   nano ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
   

   Windows:

   %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
   

   • 添加以下配置（替换路径为你的实际路径）：

   {
     "mcpServers": {
       "futures-mcp": {
         "command": "python",
         "args": [
           "/absolute/path/to/futures_mcp/mcp_server.py"
         ]
       }
     }
   }
   

3. 重启 Claude Desktop

4. 现在你可以在 Claude Desktop 中使用期货工具
   

5. 可以尝试向 Claude 提问：

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

方式二：Streamlit 界面

如果你想使用直观的图形界面：

streamlit run app.py

访问浏览器 http://localhost:8501

Streamlit 界面使用流程

1. 选择期货品种：在侧边栏选择要分析的期货代码
2. 设置时间范围：选择历史数据的起止日期
3. 查看行情数据：查看实时价格和K线图
4. 分析技术指标：查看各种技术分析指标
5. 获取新闻资讯：阅读相关新闻
6. 获取AI分析：点击"开始分析"按钮，获取 DeepSeek AI 提供的专业分析

获取 DeepSeek API 密钥

要使用 AI 分析功能，您需要一个 DeepSeek API 密钥（注意，如果要联网功能，请用火山引擎，目前代码库里的功能是用了火山引擎）：

1. 访问 DeepSeek 官网
2. 注册/登录账户
3. 导航至 API 设置页面
4. 创建新的 API 密钥
5. 将获取的密钥添加到 .env 文件

MCP 工具

本项目提供以下 MCP 工具：

1. get_current_price

   • 获取期货实时价格
   • 参数：symbol (期货代码，例如 M2509)

2. get_prices

   • 获取历史价格数据
   • 参数：symbol, start_date (选填), end_date (选填), interval (选填)

3. get_news

   • 获取相关新闻
   • 参数：symbol

4. get_technical_indicators

   • 获取技术分析指标
   • 参数：symbol, start_date (选填), end_date (选填)

5. analyze_futures

   • AI 分析期货数据
   • 参数：symbol

项目结构

futures_mcp/
├── app.py                 # Streamlit 应用主文件
├── mcp_server.py          # MCP 服务器
├── technical_analysis.py  # 技术分析工具
├── .env.example           # 环境变量示例
├── claude_desktop_config.example.json  # Claude Desktop配置示例
├── requirements.txt       # 项目依赖
└── README.md              # 项目文档

其他

如果你喜欢我的项目，可以给我买杯咖啡：

许可证

MIT License