FinMind-MCP

FinMind 官方 Model Context Protocol server。 讓 Claude、Gemini CLI、Cursor、Windsurf 等支援 MCP 的 AI 工具，能用自然語言查 FinMind 75+ 種台股、期權、總經與全球金融資料。

倉庫同時收錄 FinMind Custom GPT 的 OpenAPI Action schema 與 編譯 instructions 工具——MCP server 與 Custom GPT 共用一份知識包 （knowledge/）。

快速開始

# 取 Token: https://finmindtrade.com/analysis/#/account/user
export FINMIND_TOKEN=your-token

# 一行裝
uvx finmind-mcp
# 或
pipx install finmind-mcp

在各 host 啟用

Host	安裝指引
Claude Desktop	install/claude-desktop.md
Claude Code	install/claude-code.md
Cursor	install/cursor.md
Windsurf	install/windsurf.md
Gemini CLI	install/gemini-cli.md
Codex CLI	install/codex.md

範例查詢

• 「台積電最近一個月股價」
• 「2330 三大法人近一週買賣」
• 「台積電今年每月營收」
• 「美元對台幣匯率近半年走勢」

完整範例見 knowledge/examples.md。

倉庫結構

FinMind-MCP/
├── src/finmind_mcp/      # MCP server source
├── tests/                # pytest 31 個測試
├── smoke.py              # stdio smoke test
├── knowledge/            # SSOT markdown（dataset、行為規則、錯誤腳本、Q&A）
├── chatgpt/              # Custom GPT artifacts（OpenAPI + build script）
├── install/              # 各 host 安裝指引
└── docs/                 # 設計 spec 與實作 plan

開發

uv venv --python 3.10
source .venv/bin/activate
uv pip install -e ".[dev]"
uv run pytest -v          # 31 tests
uv run python smoke.py    # stdio integration check

發佈

兩條 distribution（MCP 與 ChatGPT）共用一份 knowledge/，但發佈方式不同。

MCP server（Claude / Gemini / Cursor / Windsurf 線）— 推 tag 全自動

改完 knowledge/ 或程式碼後，推一個版本 tag 就好：GitHub Actions（.github/workflows/publish.yml）會自動 uv build → twine check → 用 PyPI Trusted Publishing（OIDC）發 PyPI。版本號由 tag 經 hatch-vcs 決定，不用改 pyproject.toml。

uv run pytest -q          # 先確認測試過（CI 也會再跑一次）
git tag v0.1.0
git push origin v0.1.0    # → CI 自動 build + 發 PyPI

knowledge/ 由 hatch force-include 打包進 wheel（finmind_mcp/_knowledge/），server runtime 直接讀、不用 compile；發版後用戶 uvx finmind-mcp / pipx install finmind-mcp 即抓到新版。

首次需在 PyPI 設好 trusted publisher（project finmind-mcp / repo FinMind/FinMind-MCP / workflow publish.yml / env pypi）。

Custom GPT（ChatGPT 線）— 產物自動 build、建 GPT 手動

GPT 的輸入由 chatgpt/build_instructions.py 編出來，CI 每次 push/PR 都會驗證它能 build 且 instructions 在 8000 字上限內。但 OpenAI 沒有公開 API 可程式化建立／更新 Custom GPT，最後一步要手動在 ChatGPT builder 完成：

python chatgpt/build_instructions.py
# 產出（gitignored，每次重生）：
# - chatgpt/instructions.txt      → 貼到 Custom GPT 的 instructions
# - chatgpt/knowledge_bundle.md   → 上傳到 Custom GPT 的 Knowledge files
# - chatgpt/openapi.yaml          → 在 Custom GPT Action 匯入（Bearer auth）

knowledge/ 改版後重跑上面指令、把三個檔重貼／重傳到 GPT 即可。各 host 的 MCP 安裝方式見 install/*.md。

License

Apache License 2.0。