MCP server ApocData
Коммит 14 окт. 2026 г.Предоставляет структурированные данные рынка акций класса A, включая обработанные объявления, финансовые показатели и потоки капитала, для ИИ-агентов и исследований.
Также известен как ApocData/ApocData-skill
- Звёзды
- 104
- Инструменты
- —
- Загрузки, 30 дней
- —
- Последняя версия
- —
- Последний коммит
- 14 окт. 2026 г.
- Лицензия
- Apache-2.0
Что такое ApocData MCP?
ApocData — это MCP server. Предоставляет структурированные данные рынка акций класса A, включая обработанные объявления, финансовые показатели и потоки капитала, для ИИ-агентов и исследований.
Сводка сгенерирована из README проекта
О ApocData MCP server
ApocData-skill предоставляет структурированные рыночные данные, специально разработанные для ИИ-агентов и количественных исследований, ориентированных на рынок акций класса A. Сервис преобразует необработанные PDF-объявления в машиночитаемые форматы, содержащие сгенерированные ИИ резюме, анализ тональности и уровни важности. Это позволяет большим языковым моделям анализировать финансовые события без необходимости ручного парсинга.
Сервер предлагает 46 инструментов и более 45 эндпоинтов, охватывающих котировки, финансовую отчетность, потоки капитала, макроэкономические показатели и списки «драконов и тигров». Он совместим с различными ИИ-клиентами, включая Claude Desktop, Cursor, ChatGPT, а также с такими агентами, как DeepSeek или Kimi. Пользователи могут настроить его через npx для сред, совместимых с MCP, или использовать прямые HTTP эндпоинты.
Для мгновенного доступа без регистрации доступен бесплатный уровень, однако пользователи могут зарегистрироваться для получения более высоких квот и более глубоких исторических данных. Сервис включает специфические группы данных, такие как конвертируемые облигации, секторы и обзоры лимитов роста (limit-up), чтобы обеспечить комплексный обзор китайского рынка акций.
Что вы можете с ним делать
- 1Проведение сравнительного анализа оценкиРазработчик может поручить агенту сравнить показатели оценки акций с показателями их отраслевых аналогов.
- 2Мониторинг высокорисковых ценных бумагАгент может выявлять и резюмировать недавние существенные объявления по акциям со статусом ST для оценки потенциальных рисков.
- 3Отслеживание трендов движения капиталаПользователь может запросить сводку о том, какие секторы рынка получают наибольший приток капитала по северному направлению (northbound capital inflows).
Взято из README проекта. Каждый вариант использования проверен на соответствие цитате из него.
Автоматические проверки
Запущено 14 нояб. 2026 г.Полный отчёт →Еще не проверено. Для сервера требуется оценка 80, отсутствие серьезных проблем и достаточно данных для нашей проверки. Как работают проверки · Что исправить, чтобы получить больше баллов
- Связанный и доступный исходный репозиторийapocdata/apocdata-skill is public and reachablegithub.com/apocdata/apocdata-skill ↗Пройдено
- Пакет указывает этот репозиторий как источникНе проверялось
- Происхождение сборки (аттестация Sigstore)Не проверялось
- Open source лицензия (OSI)Apache-2.0spdx.org/licenses/Apache-2.0.html ↗Пройдено
- Коммит или релиз за последний годLast commit or release 2026-10-14github.com/apocdata/apocdata-skill ↗Пройдено
- OpenSSF ScorecardНе проверялось
- Имя пакета не похоже на популярный пакетНе проверялось
- Нет критических предупреждений в пакете или его зависимостяхНе проверялось
- Нет скрытых инструкций для модели0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersПройдено
- Деструктивные инструменты помеченыНе проверялось
- Удалённая конечная точка отвечает на рукопожатие MCPНе проверялось
README
Открыть на GitHub天启至数 ApocData — A股数据服务 (ApocData A-Share Data Skill)
Let AI read A-share announcements
The A-share announcements and fundamentals database built for AI · parsed · structured · traceable
All-market announcements parsed into structured data: AI summary · category · importance · sentiment, fully traceable to source. Also 45+ endpoints for quotes, financials, capital flows, dragon-tiger lists and macro data. Free tier for instant access; register for higher quotas. Compatible with WorkBuddy, Codex, Hermes, DeepSeek, Kimi, Qwen, Zhipu and any AI agent that supports tool calling.
The SKILL.md in this repository is a capability card that can
be loaded directly into AI agents, letting LLMs query A-share market data
and complete research tasks without any SDK.
Quick Try
Copy-paste and run, no config needed:
curl -s "https://www.apocdata.com/api/blade-dataplatform/open/data/quote?symbol=600519"
{
"code": 200, "success": true,
"data": {
"symbol": "600519", "name": "Kweichow Moutai",
"close": 1528.00, "pct_chg": -0.52,
"volume": 2856321, "delayed_minutes": 15
}
}
Actual response has more fields; above is a simplified example.
Announcement Parsing — from PDF to structured data
Conventional data sources hand you the raw announcement text and leave the reading and parsing to you. ApocData returns the parsed, structured result, ready for an AI agent to consume.
Every announcement carries:
- AI summary (
summary) — the key facts extracted, no need to read the full document - Category (
category) — earnings, dividend, buyback, share increase/decrease, litigation and more, filterable programmatically - Importance level (
importance) — locate the announcements that actually matter - Sentiment (
sentiment) — positive / negative / neutral, to help judge the direction of impact - Source link (
url) — every conclusion traces back to the original announcement
Also returned: title, ann_date, publish_time, keywords, source, and
content (full Markdown body, on includeContent=true).
Covers all-market announcements, including Stock Connect constituents, ST and delisting-risk securities.
Why ApocData?
| ApocData | 数据源A | 数据源B | 数据源C | |
|---|---|---|---|---|
| Announcement parsing | Structured + AI summary + sentiment | Raw text | Raw text | Raw text |
| Access | Free tier, no registration | Paid token | Python env + install | Application approval |
| Setup steps | 0 | 3+ (register → token → config) | 2+ (pip + deps) | Manual review |
| AI Agent native | Skill + MCP | Plugin (legacy) | Not supported | Not supported |
| curl one-liner | Direct | Need SDK | Need SDK | Need SDK |
| A-share endpoints | 45 | 100+ (paywalled) | 100+ (free) | 200+ (paid) |
| MCP support | 46 tools | None | None | None |
Comparison based on publicly available info as of 2026-08.
Core Capabilities
- Announcement parsing — all-market announcements parsed by AI into structured fields
(
title/category/importance/ann_date/summary/sentiment/url), directly usable for reasoning and traceable to the source document (mainstream data sources mostly ship announcements as raw text) - Full-dimension coverage — quotes, financials, valuation, capital flows, limit-up review, dragon-tiger lists, sectors & concepts, convertible bonds, macro indicators and trading calendar: 11 groups, 45+ endpoints, one consistent definition set
- Multiple integration paths — Skill package (one-command install), MCP server (46 tools), plain HTTP endpoints (direct curl), covering every mainstream AI ecosystem
- Traceable — every data point traces back to the original announcement, so AI conclusions can be checked
Table of Contents
- Announcement Parsing
- Why ApocData?
- Core Capabilities
- Overview
- Use Cases
- Data Service Platform
- Installation
- Project Structure
- Basic Usage
- Endpoint Overview
- Editions & Capabilities
- Notes & Compliance
Overview
ApocData is the A-share announcements and data layer built for AI: parsed, structured, traceable. Announcement parsing is the core — every announcement becomes structured data an agent can reason over directly — and around it sits full-dimension coverage of quotes, financials, capital flows, dragon-tiger lists, quantitative factors and macro indicators, designed for AI agents, quantitative research, investment content, and institutional applications.
Use Cases
- "What are the key points in Kweichow Moutai's recent earnings flash?" → key figures extracted as structured fields, traceable to the original announcement
- "Analyse the valuation of 688017 — how does it compare with its peers?" → PE/PB/market cap aggregated with financial metrics and the last 30 sessions
- "Which ST stocks published material announcements in the past 30 days?" → ranked by risk level, each with an AI summary and a source link
- "Which sectors has northbound capital been flowing into?" → Stock Connect plus sector capital flows, with the top inflow sectors summarised automatically
Data Service Platform
Platform URL: https://www.apocdata.com
The data service platform is the unified entry point for ApocData. It provides:
- Open API (free tier) — This is what the Skill connects to. A free trial quota is callable straight away, ideal for quick validation and lightweight usage.
- OpenAPI documentation & SDKs — Python / TypeScript supported.
- Registered & Professional editions (with API key) — Higher quotas, deeper history, lower latency, and richer data fields. See Editions & Capabilities.
The base URL used by this Skill:
https://www.apocdata.com/api/blade-dataplatform/open/data
Installation
Quick Install (recommended)
mkdir -p ~/.claude/skills/apocdata
curl -sL https://gitee.com/apocdata/ApocData-skill/repository/archive/v2.0.5.tar.gz \
| tar xz -C ~/.claude/skills/apocdata --strip-components=1
Restart Claude Code and the skill will be auto-detected.
MCP Install (Claude Desktop / Cursor / ChatGPT)
{
"mcpServers": {
"apocdata": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@apocdata-info/mcp-server"]
}
}
}
OpenAPI Import (GPT Actions / Dify / Coze / n8n)
https://www.apocdata.com/api/blade-dataplatform/open/data/openapi.json
Import and use — free tier, no registration needed.
Alternative: install script
curl -sL https://gitee.com/apocdata/ApocData-skill/raw/main/scripts/install.sh | bash
Project Structure
This Skill uses a multi-file structure for progressive loading — the entry
SKILL.md is a slim router (~180 lines), and detailed endpoint specs are
loaded on demand from the references/ directory:
├── SKILL.md # Entry point (slim router, ~180 lines)
├── README.md # This file (human-facing docs)
├── CHANGELOG.md # Version history
├── references/ # On-demand reference docs (loaded per topic)
│ ├── boundaries.md # Interface boundaries, headers, error codes, cache, freshness
│ ├── group-a-quote.md # A. Quotes & Valuation (10 endpoints)
│ ├── group-b-financial.md # B. Financials & Fundamentals (8 endpoints)
│ ├── group-c-capital.md # C. Capital Flow (7 endpoints)
│ ├── group-d-limitup.md # D. Limit-up & Sentiment (4 endpoints)
│ ├── group-e-events.md # E. Events & Information (3 endpoints)
│ ├── group-f-sector.md # F. Sectors & Concepts (4 endpoints)
│ ├── group-g-convertible.md # G. Convertible Bonds (2 endpoints)
│ ├── group-h-quant.md # H. Quant & Technical (2 endpoints)
│ ├── group-i-macro.md # I. Macro (3 endpoints)
│ ├── group-j-tools.md # J. Tools (1 endpoint)
│ ├── group-k-agent.md # K. Agent Enhanced (2 endpoints)
│ ├── examples.md # Multi-endpoint analysis examples (5 scenarios)
│ └── safety-rules.md # Financial output safety constraints (6 rules)
└── scripts/
└── install.sh # One-line install script
Why multi-file? A simple query like "what's the price of Moutai" only needs the entry SKILL.md + one reference file (~4K tokens), instead of loading the entire 47KB monolith (~15K tokens). This reduces token consumption by 70%+.
Basic Usage
All endpoints are HTTP GET, called with curl:
BASE="https://www.apocdata.com/api/blade-dataplatform/open/data"
# Get real-time quote
curl -s "$BASE/quote?symbol=000001"
# Get stock info (PE/PB/market cap)
curl -s "$BASE/stock?symbol=000001"
# Get comprehensive profile (8 dimensions in one call)
curl -s "$BASE/profile/full?symbol=688017"
Endpoint Overview
| Group | Topic | Endpoints |
|---|---|---|
| A | Quotes & Valuation | 10 |
| B | Financials & Fundamentals | 8 |
| C | Capital Flow | 7 |
| D | Limit-up & Sentiment | 4 |
| E | Events & Information | 2 (+ 1 deprecated) |
| F | Sectors & Concepts | 4 |
| G | Convertible Bonds | 2 |
| H | Quant & Technical | 2 |
| I | Macro | 3 |
| J | Tools | 1 |
| K | Agent Enhanced | 2 |
| Total | 45 active (+ 1 deprecated) |
Editions & Capabilities
ApocData is organized into four editions to match different use cases. All editions share the same API contract; capabilities are filtered by edition whitelist. This Skill defaults to the free-tier open endpoints. Register to unlock higher quotas and more data capabilities.
Edition Lineup
| SKU | Edition | Target Users |
|---|---|---|
| FREE | Free | Individuals / AI agent demos |
| PRO | Professional | Investment research / content creators |
| QUANT | Quant | Quantitative research teams |
| ENT | Enterprise | Institutional embedding / private deployment |
Capability Comparison (selected)
| Capability | Free | Pro | Quant | Enterprise |
|---|---|---|---|---|
| Daily calls | 2,000 | 50,000 | 300,000 | Custom |
| QPS limit | 2 | 10 | 30 | Custom |
| Snapshot latency | 15 min | 1 min | ≤ 30s | Custom (≤ 10s) |
| Daily K depth | 30 days | 5 yrs + adj. | Full | Full |
| Quant factors | — | 20 | Full | Full + custom |
| MCP Tools | 8 | 14 | 18 | 18+ custom |
| Availability SLO | best-effort | 99.0% | 99.5% | 99.9% (contract) |
| Support | Community | Email 48h | Email 24h | Dedicated channel + phone |
Endpoint Verification
Last verified: 2026-08-12 12:21 CST
| Check | Result |
|---|---|
| Core endpoints tested | 12/12 -> HTTP 200 |
| Total active endpoints | 45 (across 11 groups) |
| Avg latency | ~217ms |
| Deprecated | /news (HTTP 410, documented in group-e) |
Verified endpoints: quote, stock, daily, financial, moneyflow, hsgt,
limit-list, announcements, concepts, macro/latest, calendar, profile/full.
Full 45-endpoint coverage is validated via the scenario quick-reference table in SKILL.md.
Notes & Compliance
- Free tier: callable without registration, suited to quick validation and light usage
- Registered users: higher quotas and more data capabilities (see the platform editions page)
- All endpoints are read-only
- Data source: ApocData Cloud (天启云), synced with A-share market data
- Free tier quotes have a ~15-minute delay (see
delayed_minutesin response) - Announcements: T+0 at 08:00; Northbound capital: 20:00
- This Skill is for research assistance only — not investment advice
- Financial output safety constraints are enforced via
references/safety-rules.md
Get Started
Free tier, callable without registration; registered users unlock higher quotas and more data capabilities.
Try free → · Register → · Star on Gitee →
License
See LICENSE for details.
Вопросы о ApocData MCP
Как работает парсинг объявлений?
ApocData преобразует необработанные объявления в структурированные поля, такие как резюме от ИИ, категория, важность и тональность, подготавливая их для логического анализа ИИ.
Есть ли бесплатная версия?
Да, доступен бесплатный уровень для мгновенного доступа и легкого использования, однако для увеличения квот требуется регистрация.
Можно ли использовать это с Claude или ChatGPT?
Да, сервис совместим с любым ИИ-агентом, поддерживающим вызов инструментов (tool calling), включая Claude, ChatGPT, Qwen, Kimi и DeepSeek.