vf-stock-mcp

vf-stock-mcp

FastMCP server for Vietnamese stock analysis, providing 35+ tools for fetching quotes, financials, and technical indicators (144+), and generating AI-driven investment reports. Integrates with Claude/Cursor via stdio/SSE and supports LangGraph workflows.

Category
Visit Server

README

VF Stock Agent — Nền tảng AI cho Đầu tư Chứng khoán Việt Nam

<p align="center"> <img src="logo.png" alt="VF Stock Agent Logo"/> </p>

Nền tảng AI & FastMCP Server phân tích chứng khoán Việt Nam. Tích hợp 144+ chỉ báo kỹ thuật, 35+ MCP Tools cho Claude/Cursor và LangGraph Workflow tự động tổng hợp báo cáo đầu tư.


Kiến Trúc Hệ Thống (Architecture & Workflows)

1. Sơ đồ Kiến trúc Monorepo

graph TD
    User["Người dùng / Claude Desktop / Cursor / Terminal"]
    
    subgraph Monorepo["Packages Monorepo (uv workspace)"]
        CLI["vf-stock-cli<br/>(Terminal CLI Entrypoint)"]
        MCP["vf-stock-mcp<br/>(FastMCP Server - 35+ Tools)"]
        Agent["vf-stock-agent<br/>(AI Decision Tools & LangGraph Workflows)"]
        Core["vf-stock-core<br/>(Data Access Layer & 144+ TA Engine)"]
    end
    
    Vnstock["Dữ liệu thị trường (vnstock)"]

    User -->|gọi lệnh| CLI
    User -->|kết nối MCP| MCP
    CLI --> Agent
    MCP --> Core
    Agent --> Core
    Agent -.->|Mount MCP| MCP
    Core --> Vnstock

2. Sơ đồ Luồng Phân Tích LangGraph (Workflow)

flowchart LR
    Start([Bắt đầu]) --> Node1["1. fetch_quote<br/>Lấy giá lịch sử & KLGD"]
    Node1 --> Node2["2. fetch_financials<br/>Phân tích ROE, P/E, Rủi ro"]
    Node2 --> Node3["3. calculate_ta<br/>Tính RSI, MACD & Tín hiệu"]
    Node3 --> Node4["4. synthesize_report<br/>Tổng hợp khuyến nghị"]
    Node4 --> End([Báo cáo Đầu tư])

Cấu trúc Monorepo (uv workspace)

vf-stock-agent/
├── pyproject.toml              # Root uv workspace configuration
├── docker-compose.yml          # Docker Compose cho FastMCP Server (SSE)
├── Dockerfile                  # Production container image
├── packages/
│   ├── vf-stock-core/          # Shared Data Access & Technical Analysis Engine (144+ TA)
│   ├── vf-stock-mcp/           # Unified FastMCP Server (35+ tools cho Claude/Cursor/Cline)
│   ├── vf-stock-agent/         # AI Learning Agent & LangGraph Workflows
│   └── vf-stock-cli/           # Terminal Command-Line Interface (`vf-stock`)
├── tests/                      # Suite kiểm thử đơn vị & tích hợp
└── README.md                   # Tài liệu hướng dẫn sử dụng

Tính năng nổi bật

  1. AI Học Thị Trường & Phân Tích:
    • explain_indicator: Giải thích khái niệm, chỉ số và tín hiệu giao dịch thực tế của từng chỉ báo.
    • compare_stocks: So sánh cơ bản (P/E, P/B, ROE) và đưa ra nhận xét định giá.
    • analyze_financials: Tóm tắt sức khỏe tài chính, điểm mạnh, điểm yếu và phát hiện rủi ro (red flags).
    • screen_stocks: Lọc danh mục cổ phiếu đạt tiêu chuẩn đầu tư (ROE, P/E, tăng trưởng).
  2. LangGraph Workflow Orchestration:
    • Tự động chạy quy trình phân tích đa bước: Lấy giá OHLCV -> Đánh giá BCTCN -> Tính chỉ báo kỹ thuật -> Tạo báo cáo tổng hợp.
  3. 35+ FastMCP Tools:
    • Tích hợp liền mạch với Claude Desktop, Cursor, Cline thông qua chuẩn MCP (stdio / sse / streamable-http).

Quick Start

Cài đặt từ source

git clone https://github.com/your-org/vf-stock-agent.git
cd vf-stock-agent
pip install -e packages/vf-stock-core -e packages/vf-stock-mcp -e packages/vf-stock-agent -e packages/vf-stock-cli

Sử dụng CLI (vf-stock)

export VNSTOCK_API_KEY="your_api_key"

# Xem giá lịch sử
vf-stock history VNM

# AI giải thích chỉ báo RSI của FPT
vf-stock explain FPT --indicator RSI

# AI phân tích sức khỏe tài chính VCB
vf-stock health VCB

# AI so sánh VNM, MSN, SAB
vf-stock compare "VNM,MSN,SAB"

# Chạy LangGraph Workflow tạo báo cáo tổng hợp
vf-stock report FPT

Chạy FastMCP Server

# Stdio mode (Claude Desktop / Cursor)
vf-stock-mcp --transport stdio

# SSE mode (Web server)
vf-stock-mcp --transport sse --port 8000

Cấu hình MCP Client (Claude Desktop / Cursor)

Thêm cấu hình vào file MCP settings của bạn:

{
  "mcpServers": {
    "vf-stock": {
      "command": "vf-stock-mcp",
      "args": ["--transport", "stdio"],
      "env": {
        "VNSTOCK_API_KEY": "your_api_key_here"
      }
    }
  }
}

Docker Deployment

docker compose up -d
# FastMCP SSE Server sẽ chạy tại: http://localhost:8000

Lộ trình hoàn thành (Roadmap)

  • [x] Phase 1 — Monorepo & Shared Core (vf-stock-core)
  • [x] Phase 2 — MCP Server Thống nhất (vf-stock-mcp ~35+ tools)
  • [x] Phase 3 — AI Learning Agent & LangGraph Workflows (vf-stock-agent)
  • [x] Phase 4 — Unified CLI (vf-stock-cli) & Docker deployment

Biến môi trường

Xem chi tiết trong file [.env.example](file:///d:/Projects/vf-stock-agent/.env.example). Sao chép thành .env để cấu hình.

Biến Mặc định Mô tả
VNSTOCK_API_KEY (bắt buộc) API Key từ vnstocks.com
VNSTOCK_SOURCE VCI Nguồn dữ liệu (VCI, TCBS, MSN)
VNSTOCK_MCP_TRANSPORT stdio Transport (stdio, sse, streamable-http)
VNSTOCK_MCP_HOST 0.0.0.0 Host bind
VNSTOCK_MCP_PORT 8000 Port

License & Credits

  • Được phát hành dưới bản quyền MIT License.
  • Dữ liệu chứng khoán bởi vnstock (@thinh-vu)

Recommended Servers

playwright-mcp

playwright-mcp

A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.

Official
Featured
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.

Official
Featured
Local
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.

Official
Featured
Local
TypeScript
VeyraX MCP

VeyraX MCP

Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.

Official
Featured
Local
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.

Official
Featured
TypeScript
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.

Official
Featured
Python
Neon Database

Neon Database

MCP server for interacting with Neon Management API and databases

Official
Featured
E2B

E2B

Using MCP to run code via e2b.

Official
Featured
Exa Search

Exa Search

A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.

Official
Featured
Qdrant Server

Qdrant Server

This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.

Official
Featured