Metadata-Version: 2.4
Name: akbridge
Version: 0.1.1
Summary: Complete, automatically discovered MCP access to AKShare
Project-URL: Homepage, https://github.com/kevynf/akbridge
Project-URL: Repository, https://github.com/kevynf/akbridge.git
Project-URL: Issues, https://github.com/kevynf/akbridge/issues
Project-URL: Documentation, https://github.com/kevynf/akbridge#readme
License-Expression: MIT
License-File: LICENSE
Keywords: akshare,finance,llm,market-data,mcp
Classifier: Development Status :: 3 - Alpha
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.11
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.12
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.13
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.14
Classifier: Topic :: Office/Business :: Financial
Requires-Python: >=3.11
Requires-Dist: akshare==1.18.83
Requires-Dist: mcp==1.29.0
Requires-Dist: pandas>=2.2.0
Provides-Extra: dev
Requires-Dist: pytest-cov>=6.0.0; extra == 'dev'
Requires-Dist: pytest>=8.3.0; extra == 'dev'
Provides-Extra: release
Requires-Dist: twine==7.0.0; extra == 'release'
Description-Content-Type: text/markdown

<div align="center">
  <h1>AKBridge</h1>
  <p><strong>将 AKShare 公共接口自动接入 MCP。</strong></p>
  <p>
    <a href="https://github.com/kevynf/akbridge/blob/master/README.md">简体中文</a> |
    <a href="https://github.com/kevynf/akbridge/blob/master/README.en.md">English</a>
  </p>
  <p>
    <a href="https://github.com/kevynf/akbridge/actions/workflows/akbridge-maintenance.yml"><img alt="CI" src="https://img.shields.io/github/actions/workflow/status/kevynf/akbridge/akbridge-maintenance.yml?branch=master&amp;label=CI"></a>
    <img alt="Python 3.11+" src="https://img.shields.io/badge/Python-3.11%2B-3776AB?logo=python&logoColor=white">
    <a href="https://pypi.org/project/akbridge/"><img alt="PyPI version" src="https://img.shields.io/pypi/v/akbridge?label=PyPI"></a>
    <a href="https://github.com/akfamily/akshare"><img alt="Data: AKShare" src="https://img.shields.io/badge/Data%20Science-AKShare-green"></a>
    <a href="https://modelcontextprotocol.io/"><img alt="MCP stdio 与 SSE" src="https://img.shields.io/badge/MCP-stdio%20%7C%20SSE-6f42c1"></a>
    <a href="LICENSE"><img alt="MIT 许可证" src="https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg"></a>
  </p>
</div>

将 AKShare 公共接口自动暴露为 MCP 工具，并提供路由检索、结构化输出、逐接口验收以及自动化验收与维护。当前 AKShare 基线版本、接口数量和验收结果由[自动化报告](artifacts/maintenance/latest.json)记录。

## 为什么选择 AKBridge

AKShare 提供了覆盖广泛的金融数据接口，但把它直接接入 AI 助手仍需要处理 Python 调用、函数选择、参数构造、DataFrame 转换以及版本变化。AKBridge 将这些工作收敛为一个可安装、可检索、可验收的 MCP 服务，让支持 MCP 的 LLM 客户端、Agent 或其他工具可以直接使用 AKShare，而不必为每个应用重复编写适配代码。

AKBridge 适合需要构建金融研究助手、行情分析 Agent、数据检索工具或其他 LLM 金融应用的开发者，尤其适用于以下场景：

- 希望覆盖 AKShare 的完整公共接口，而不是长期手工维护少量工具；
- 希望用户通过自然语言提出需求，由支持 MCP 的 LLM 客户端、Agent 或其他工具完成接口检索和结构化调用；
- 希望只向 LLM 暴露少量稳定的路由工具，降低上千个接口带来的上下文压力；
- 希望获得统一的 JSON 输出、分页、摘要和错误分类，而不是直接处理不同形态的 Python 返回值；
- 希望在 AKShare 更新后自动发现接口变化，并通过逐接口验收判断是否仍可安全使用。

AKBridge 不替代 AKShare：AKShare 负责数据获取，AKBridge 负责把这些能力可靠地交给支持 MCP 的 LLM 客户端、Agent 或其他工具。第三方数据源自身的登录、验证码、反爬、限流和网络限制仍然存在，并会被单独报告。

## 验收状态

![AKBridge 最新验收状态](https://raw.githubusercontent.com/kevynf/akbridge/master/artifacts/acceptance/status.svg)

状态图由验收报告命令自动生成，详细结果见[中文验收汇总](artifacts/acceptance/SUMMARY.md)、[English acceptance summary](artifacts/acceptance/SUMMARY.en.md)和[逐接口明细](artifacts/acceptance/ledger.csv)。

### 自动化维护

AKBridge 使用 GitHub Actions 和 Dependabot 自动检查 AKShare 更新；同一主版本升级在完整验收通过后自动合并。具体频率、门禁和仓库配置见[自动化验收与维护说明](docs/automated-validation-and-maintenance.zh-CN.md)。

## 功能

- 自动发现 AKShare 公共可调用接口，无需手工维护上千个适配器。
- 根据 Python 函数签名生成 MCP 输入 Schema。
- 支持 `DataFrame`、`Series`、日期和常见 NumPy 标量的 JSON 转换。
- 支持 DataFrame JSON 入参及时间索引转换。
- 提供逐接口隔离验收、超时控制、并发执行、验收参数集和断点续跑。
- 生成逐接口 CSV 明细以及 JSON、Markdown 汇总报告。
- 提供本地语义目录、确定性检索和三工具路由模式，避免把全部原始工具同时放入模型上下文。
- 支持 `raw`、`compact`、`summary` 三种输出模式、分页、字段类型和单位提示。
- 提供重试、限速、缓存、熔断、代理配置、敏感信息脱敏以及自动化验收与维护门禁。

## 安装

推荐使用 [`uv`](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/) 独立安装命令行工具。`uv` 会为 AKBridge 管理隔离的 Python 3.11+ 环境，不需要把依赖安装到系统 Python。

普通用户请从 PyPI 安装最新发布版：

```powershell
uv tool install akbridge
uv tool update-shell
```

重新打开终端后验证安装：

```powershell
akbridge --help
akbridge --mode router
```

第二条命令会启动 stdio MCP 服务并等待客户端连接，因此终端看起来没有继续输出是正常现象，可按 `Ctrl+C` 停止。

如需安装 GitHub 默认分支上的开发版本，可使用：

```powershell
uv tool install --force "git+https://github.com/kevynf/akbridge.git"
```

更新或卸载：

```powershell
# PyPI 安装：升级到最新已发布版本
uv tool upgrade akbridge

uv tool uninstall akbridge
```

### 从源码运行

只有参与开发或需要修改代码时才需要克隆仓库：

```powershell
git clone https://github.com/kevynf/akbridge.git
cd akbridge
uv sync --extra dev
uv run --no-sync akbridge --mode router
```

stdio 服务启动后通常不会显示网页、菜单或命令提示符。MCP 客户端会通过标准输入输出与该进程通信。

## 两种工具模式

`all` 是默认模式，保留所有已发现的 AKShare 原始函数工具，适合兼容已有客户端、逐接口验收和人工精确调用：

```powershell
akbridge --mode all
```

实际连接 LLM 时建议使用 `router` 模式。它只向客户端公布三个稳定工具：

| 工具 | 用途 |
| --- | --- |
| `akbridge_search` | 在本地语义目录中检索接口、别名、类别和用途，返回小型 RAG 上下文。 |
| `akbridge_describe` | 返回一个接口的签名、参数、示例、返回类型、数据源链接和副作用标记。 |
| `akbridge_call` | 解析规范名称或唯一别名，调用接口，并选择输出模式和分页。 |

```powershell
akbridge --mode router
```

检索器从 AKShare 公开函数自动生成 `一级分类 → 源码模块 → 接口` 路由树。例如 `stock → stock_feature.stock_hist_em → stock_zh_a_hist`。函数名、签名、别名和 docstring 构成默认的确定性词法证据；不调用 LLM、嵌入服务或远程向量数据库。MCP 资源 `akbridge://skill` 提供同一套运行时调用规程；它随服务暴露，不会自动安装成客户端 Skill。

### AKShare 文档词法路由

正式发布的 wheel 和 sdist 会在 GitHub Actions 中，根据固定的 AKShare 版本解析对应的 `release-vX.Y.Z` 标签和 commit SHA，自动构建并包含文档索引。`router` 模式默认加载包内索引，服务搜索期间不会联网。

源码开发时也可手动重建或覆盖索引：

```powershell
akbridge-docs build --ref <akshare-commit-sha> --output artifacts\akshare-docs.json
akbridge --mode router --document-index artifacts\akshare-docs.json
```

文档块会关联 AKShare 顶层公开函数，只补充自然语言术语和排序证据，不决定领域或模块结构。搜索结果会返回命中的文档标题和来源链接；`--document-index` 仅用于覆盖发布包内置索引。

自动维护报告会记录文档块数量、必填字段完整率、公开接口关联覆盖率以及未关联接口列表；同一摘要显示在 GitHub Actions 的 maintenance Job Summary 中。

## Codex 配置

在 Codex MCP 配置中加入：

```toml
[mcp_servers.akbridge]
command = "akbridge"
args = ["--mode", "router"]
startup_timeout_sec = 30
tool_timeout_sec = 120
```

保存配置并重启 Codex。客户端初始化成功后即可看到 AKShare 工具。

## Claude Desktop 或兼容客户端配置

支持 JSON MCP 配置的客户端可以使用：

```json
{
  "mcpServers": {
    "akbridge": {
      "command": "akbridge",
      "args": ["--mode", "router"]
    }
  }
}
```

## 调用示例

连接 MCP 服务后，用户可以直接描述数据需求，无需预先知道 AKShare 函数名：

```text
查询股票代码 000001 从 2026-01-01 到 2026-08-06 的前复权日线行情。
```

其他自然语言示例：

```text
获取 A 股实时行情。
查询中国 CPI 数据。
获取开放式基金净值。
查询国内期货实时行情。
```

MCP 客户端中的 LLM 负责把需求转换为下方的检索、描述和结构化调用。AKBridge
本身不使用 LLM；每个工具的参数来自对应 AKShare 函数签名，具体含义以工具描述和
AKShare 文档为准。

## 路由调用与结果格式

典型顺序是先检索、再描述、最后调用：

```json
{"query": "A股历史行情", "limit": 5}
```

```json
{"name": "stock_zh_a_hist"}
```

```json
{
  "name": "stock_zh_a_hist",
  "arguments": {
    "symbol": "000001",
    "period": "daily",
    "start_date": "20260101",
    "end_date": "20260806",
    "adjust": "qfq"
  },
  "output_mode": "compact",
  "page": 1,
  "page_size": 100
}
```

| 输出模式 | 适用场景 | 返回内容 |
| --- | --- | --- |
| `raw` | 兼容已有直接工具调用 | 原始 JSON 结构，默认最多 5,000 行。 |
| `compact` | 常规分析 | 行数据、分页信息、字段类型和按列名推断的单位提示。 |
| `summary` | 先判断数据是否适用 | 行数、列、空值统计、数值摘要和少量预览，不返回完整大表。 |

字段和单位提示由结果列名和 dtype 自动推断，属于辅助元数据，不替代 AKShare 或数据源的正式定义。

## DataFrame 入参

少数计算接口需要 `pandas.DataFrame`。MCP 客户端可以传入记录数组：

```json
{
  "data": {
    "index_column": "date",
    "rows": [
      {
        "date": "2026-01-05T09:30:00",
        "Open": 10.0,
        "High": 10.3,
        "Low": 9.9,
        "Close": 10.2
      },
      {
        "date": "2026-01-05T10:30:00",
        "Open": 10.2,
        "High": 10.5,
        "Low": 10.1,
        "Close": 10.4
      }
    ]
  }
}
```

`index_column` 指定转换为 DataFrame 索引的列。ISO 日期字符串会自动转换为 `DatetimeIndex`。

## 接口清单

重新生成接口清单：

```powershell
.venv\Scripts\python.exe -m akbridge.acceptance manifest
```

输出文件：

```text
artifacts\acceptance\manifest.json
```

清单记录 AKShare 版本、接口总数、函数签名、输入 Schema 哈希，以及自动生成的显示名、类别、别名、用途、示例、返回元数据、副作用标记和数据源链接。`artifacts/catalog.json` 是同一目录的紧凑 RAG 导出。

## 逐接口验收

执行前 20 个待验接口：

```powershell
.venv\Scripts\python.exe -m akbridge.acceptance run `
  --limit 20 `
  --timeout 30 `
  --workers 4
```

继续上次进度：

```powershell
.venv\Scripts\python.exe -m akbridge.acceptance run `
  --resume `
  --limit 100 `
  --timeout 30 `
  --workers 4
```

复验超时接口：

```powershell
.venv\Scripts\python.exe -m akbridge.acceptance run `
  --resume `
  --retry-status timeout `
  --timeout 60 `
  --workers 4
```

只验收指定接口：

```powershell
.venv\Scripts\python.exe -m akbridge.acceptance run `
  --name stock_zh_a_hist `
  --name macro_china_cpi `
  --timeout 30
```

必填验收参数位于：

```text
artifacts\acceptance\fixtures.json
```

## 验收状态

| 状态 | 含义 |
| --- | --- |
| `passed` | 接口成功返回非空结果 |
| `passed_empty` | 接口成功执行，但当前返回空结果或无返回值 |
| `failed` | AKShare 或上游数据源返回运行错误 |
| `timeout` | 接口在指定时间内没有完成 |
| `fixture_required` | 缺少必填验收参数 |
| `worker_failed` | MCP 适配或隔离执行进程发生错误 |
| `adapter_passed` | 仅验证发现、Schema 和适配契约；没有访问第三方数据源 |

MCP 适配验收与数据源可用性分开统计。只要接口已经被发现、生成 Schema，并成功进入 AKShare 调用路径且没有 `fixture_required` 或 `worker_failed`，就视为 MCP 适配通过。上游失败不会被隐藏或伪装成成功。

## 生成报告

```powershell
.venv\Scripts\python.exe -m akbridge.acceptance report
```

主要报告文件：

- `artifacts/acceptance/SUMMARY.md`：验收汇总。
- `artifacts/acceptance/status.svg`：README 使用的自动生成状态图。
- `artifacts/acceptance/summary.json`：机器可读汇总。
- `artifacts/acceptance/ledger.csv`：全部接口的逐项结果。
- `artifacts/acceptance/manifest.json`：完整接口清单。

当前基线的精确版本、接口数量和各状态统计见[验收汇总](artifacts/acceptance/SUMMARY.md)；失败范围进一步分为上游网络、上游响应、AKShare 运行错误和上游超时，详细原因见逐接口明细。报告由验收命令生成，升级 AKShare 时无需手工同步 README 中的数字。

## 自动化验收与维护

默认离线门禁不访问第三方数据源，也不需要人或 LLM：

```powershell
.venv\Scripts\python.exe -m akbridge.maintenance ci --strict `
  --baseline artifacts\acceptance\manifest.json `
  --current artifacts\maintenance\manifest.json `
  --catalog artifacts\catalog.json `
  --report artifacts\maintenance\latest.json
```

定时任务可加 `--check-latest` 自动查询 PyPI 是否出现新 AKShare 版本；网络不可用只记录为 `unavailable`，不会伪装成接口回归。需要在发现新版本时让任务失败时，再加 `--fail-on-update`。

它会重新发现全部接口、构造并验证全部 `all` 工具和固定的 3 个 `router` 工具、验证输入 Schema 和 router 索引、生成语义目录、比较接口新增/删除/签名/Schema 差异，并在接口删除或签名/Schema 回归时返回非零退出码。GitHub Actions 的[自动化维护工作流](.github/workflows/akbridge-maintenance.yml)每周运行同一离线流程并上传报告；[数据源探测工作流](.github/workflows/akbridge-provider-probe.yml)每月执行一次全量隔离验收并保留上游可用性记录。

只验证所有适配契约而不访问数据源：

```powershell
.venv\Scripts\python.exe -m akbridge.acceptance run --offline --workers 4
```

全量数据源验收仍然可以自动运行，但应单独作为网络探测任务；它的结果反映上游网站、验证码、登录和限流状态，而不是 MCP 适配是否正确：

```powershell
.venv\Scripts\python.exe -m akbridge.maintenance ci --provider --timeout 60 --workers 4
```

详细规则见[自动化验收与维护说明](docs/automated-validation-and-maintenance.zh-CN.md)。

## 可靠性与安全

只读接口可以通过环境变量启用进程内缓存、限速、重试和熔断：

```powershell
$env:AKBRIDGE_CACHE_TTL = "60"
$env:AKBRIDGE_RATE_LIMIT_SECONDS = "0.2"
$env:AKBRIDGE_MAX_ATTEMPTS = "2"
$env:AKBRIDGE_CIRCUIT_FAILURE_THRESHOLD = "5"
$env:AKBRIDGE_CALL_TIMEOUT = "120"
```

代理使用标准 `HTTP_PROXY`/`HTTPS_PROXY`，也可以使用 AKBridge 专用别名 `AKBRIDGE_HTTP_PROXY`、`AKBRIDGE_HTTPS_PROXY`、`AKBRIDGE_ALL_PROXY` 和 `AKBRIDGE_NO_PROXY`。令牌、密码、Cookie、API Key 等字段在验收日志和结构化诊断中会被脱敏。`set_*`、登录和配置类接口被标记为非只读，不缓存也不自动重试。

运行中的进程通过 MCP 资源 `akbridge://metrics` 提供本进程调用次数、失败数、重试数、缓存命中和耗时计数；设置 `AKBRIDGE_JSON_LOGS=1` 可将重试诊断以 JSON Lines 写入 stderr，不污染 stdio MCP 协议。

备用数据源不是按名称自动猜测的。部署方只能通过 `CallExecutor.register_fallback()` 为已确认语义等价的接口显式注册备用实现，避免把不同口径的数据静默替换。

如需通过网络部署，可选 SSE 传输：

```powershell
.venv\Scripts\python.exe -m akbridge.server --transport sse --mode router --host 127.0.0.1 --port 8000
```

SSE 默认只绑定本机；对外暴露前应由反向代理配置 TLS、认证和访问控制。

## 测试

```powershell
.venv\Scripts\python.exe -m pytest -q
```

测试包含函数发现、Schema 生成、语义检索、DataFrame 转换、三种结果模式、重试/缓存/熔断/脱敏、manifest 门禁、离线验收，以及真实 MCP stdio 客户端握手和复杂工具调用。验收参数集完全位于本地；不需要人工步骤、LLM 或第三方网络请求。

## 常见问题

### 服务启动后没有输出

这是 stdio MCP 服务的正常行为。请由 MCP 客户端启动和管理服务，不要期待浏览器页面。

### 某个工具返回网络错误

AKShare 依赖多个第三方数据网站。先增加工具超时并重试；如果持续失败，请查看 `ledger.csv` 中的错误类型，判断是连接失败、上游格式变化还是 AKShare 解析错误。

### 返回数据过大

服务默认最多序列化 5,000 行，并在结果中返回 `row_count` 和 `truncated`。可以手动启动时调整：

```powershell
.venv\Scripts\python.exe -m akbridge.server --row-limit 1000
```

### 升级 AKShare 后接口数量变化

重新运行 `manifest` 和全量验收。运行时发现机制会自动暴露新增的公共可调用接口，但仍应检查签名变化及数据源回归。

## 当前限制

- 内置 Skill 是随 MCP 服务暴露的通用运行时调用规程，不会自动安装成客户端模块；目前尚无面向不同客户端和金融领域的可安装 Skills。
- 当前 RAG 只有接口目录和词法检索，缺少金融知识、术语映射、向量召回与重排。

## 后续方向

- 提供面向主流 LLM 客户端和 Agent 框架的可安装、可组合金融 Skills。
- 为高频接口补充人工校准的工具说明、参数语义、调用示例和结果摘要，增强 LLM 选工具、填参数和理解结果的能力。
- 建设带来源和版本的金融知识库与中英文术语适配层。
- 提供混合 RAG 检索和自动化验收，持续评估知识召回、接口选择与参数完整度。

## 项目文档

- [自动化验收与维护](docs/automated-validation-and-maintenance.zh-CN.md)
- [Automated validation and maintenance](docs/automated-validation-and-maintenance.en.md)
- [安全策略](SECURITY.md) / [Security policy](SECURITY.en.md)

## 参与贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request。提交改动前请先阅读[贡献指南](CONTRIBUTING.md)。

## 许可证

AKBridge 使用 [MIT License](LICENSE) 开源。
