在信息爆炸的时代,个人投资者若想全面评估一只股票的价值,往往需要同时关注股价走势、财务报表、市场新闻与舆情等多维信息——既耗时,亦难以保证系统性与时效性。 随着大语言模型(LLM)与智能体(Agent)技术成熟,我们终于可以把这套复杂流程交给 AI。借助 腾讯元器的 MCP(Model Context Protocol) 标准化插件机制与多 Agent 协同工作流,我们能够快速搭建一个“股票分析助手”:它既能实时拉取行情,又能自动解析财报、跟踪新闻,并在多维信号的基础上生成清晰、全面的分析报告。
下文将一步步演示搭建流程:从接入 MCP 插件,到设计股价分析师、新闻分析师与决策分析师,再到最终的投资建议输出。过去只有专业投研团队才能完成的分析,如今普通用户也能用“拖拉拽”的方式实现。

投资者常看的核心信息包括:股价与估值、关键财务指标(三大报表)、现金流与负债结构,以及市场情绪等。这里以“获取股价”为例,接入一个股票类 MCP。
为什么用 MCP? MCP 是面向大模型的开放协议,统一了模型与外部数据源/工具/服务的交互接口,相当于给 AI 装上“标准化插座”。开发者只需按规范“插拔”模块,即可扩展功能、获取实时数据,而无需重复适配底层。
GitHub 上已有可用的 A 股 MCP,可直接接入腾讯元器:

http://82.156.17.205/cnstock/sse

我们创建一个名为「股票分析助手」的智能体,并在“工作流”中串联 3 个角色型 Agent:
brief / medium / full 三档数据)。

参考提示词要点(节选):
get_akshare_data 拉取基础数据,再生成指标与分析。


提示:元器工作流支持可视化串联,便于在每个节点调试输入/输出,逐步提升可解释性与稳定性。
完成工作流后,在智能体中输入“招商银行 SH600036”测试:

(文中配图示例略,保持你原稿中的截图与效果展示)
当工作流验证通过后,可在元器中一键发布你的智能体。用户在元器内搜索“股票分析助手”即可试用:

(1)数据接入标准化
(2)多 Agent 协作可视化
(3)决策输出智能化
(4)走向“个人金融顾问”
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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