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最近 OpenClaw、Hermes、Claude、Cursor 这类 AI Agent 工具越来越火。很多人已经不满足于让大模型只做问答，而是希望它能调用工具、读取数据、执行多步任务。

在股票场景里，一个很自然的问题是：

能不能让 OpenClaw 接入 A股数据，然后自动生成每天的盘后复盘？

答案是可以。

但关键不在于让模型“凭感觉写复盘”，而是要给 Agent 接上结构化、可调用、口径清楚的 A股数据源。

这篇文章记录一下我对这个问题的理解，以及如何用 MCP Server 把 A股数据接入 OpenClaw / Hermes 这类 Agent 工作流。

相关项目：

  • 悟道数据：https://data.quicktiny.cn/
  • OpenClaw / Hermes 接入说明：https://data.quicktiny.cn/openclaw-hermes-stock-data-mcp.html
  • 开发者控制台：https://stock.quicktiny.cn/developer

一、为什么 AI Agent 做 A股复盘不能只靠网页？

很多人第一次尝试 AI 股票复盘，会直接把网页内容复制给模型，或者让模型自己联网搜索。

这种方式短期能用，但不适合稳定工作流。

主要问题有几个。

1. 网页内容不是为 Agent 设计的

网页主要是给人看的，里面可能有导航、广告、推荐、评论、弹窗和无关内容。

Agent 如果直接抓网页，需要自己判断哪些内容是正文、哪些是噪音。页面结构一变，解析结果就可能不稳定。

2. 股票数据需要清楚口径

A股复盘里经常会用到：

  • 涨停数量
  • 炸板率
  • 连板高度
  • 首板、二板、三板及以上
  • 板块资金流
  • 龙虎榜
  • 研报
  • 估值
  • 财务摘要

这些字段看起来简单，但不同数据源的口径可能不同。

如果模型只是读网页文本，很难保证它理解每个字段的来源和含义。

3. Agent 需要可重复执行

盘后复盘不是一次性问答，而是每天都要按固定步骤执行。

一个稳定的复盘 Agent，最好每天都执行类似流程：

  1. 查询市场概览
  2. 查询涨停梯队
  3. 查询炸板和跌停情况
  4. 查询热门板块
  5. 查询资金流向
  6. 查询重点个股上下文
  7. 生成复盘总结和明日观察

如果每一步都靠网页搜索，稳定性会比较差。

所以更合适的方案是：让 OpenClaw / Hermes 通过 MCP 调用结构化 A股数据工具。

二、为什么 MCP 适合股票数据？

MCP，全称 Model Context Protocol，是一种让 AI Agent 发现和调用外部工具的协议。

它适合股票数据场景，主要是因为它能把数据能力包装成 Agent 可理解的工具。

对比一下传统 REST API。

传统 API 可能是这样：

GET /api/market/overview
GET /api/limit-up/ladder
GET /api/capital-flow
GET /api/dragon-tiger

这对程序员很清楚，但对 Agent 来说，还需要额外告诉它：

  • 有哪些接口
  • 每个接口什么时候用
  • 参数怎么传
  • 返回字段是什么意思
  • 多个接口如何组合

而 MCP 的思路是：

tools/list
tools/call

Agent 可以先通过 tools/list 发现可用工具，再根据任务通过 tools/call 调用具体工具。

这对 OpenClaw、Hermes 这类 Agent 框架更自然。

三、悟道数据 MCP Server 是什么？

悟道数据 Wudao Data 是一个面向 AI Agent 的 A股股票数据 MCP Server。

它的目标不是做一个普通股票网站，而是把 A股行情、涨停板、资金流、板块、龙虎榜、研报和基本面数据封装成 Agent 可调用的工具。

项目入口：

https://data.quicktiny.cn/

MCP 服务入口：

https://stock.quicktiny.cn/api/mcp

开发者控制台：

https://stock.quicktiny.cn/developer

目前主要覆盖这些数据能力：

  • 股票搜索
  • K线数据
  • 分时数据
  • 市场概览
  • 交易日历
  • 涨停梯队
  • 炸板
  • 跌停
  • 冲板
  • 热门板块
  • 概念排行
  • 资金流向
  • 龙虎榜
  • 集合竞价
  • 研报
  • 估值
  • 财务摘要
  • 股东结构

这些能力可以组合成盘后复盘、短线情绪观察、板块轮动分析、个股研究、自选股摘要等 Agent 工作流。

四、OpenClaw / Hermes 的 MCP 配置示例

悟道数据 MCP 的典型配置如下：

{
  "mcpServers": {
    "wudao-stock-data": {
      "url": "https://stock.quicktiny.cn/api/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

其中 YOUR_API_KEY 可以在开发者控制台创建：

https://stock.quicktiny.cn/developer

如果你的 Agent 支持多个 MCP Server，可以把悟道数据作为一个独立的数据工具源。

配置完成后，Agent 的工作方式大致是：

  1. 读取用户任务
  2. 发现 MCP 工具列表
  3. 判断需要哪些 A股数据
  4. 调用对应工具
  5. 整理结果
  6. 生成复盘或研究报告

五、一个 OpenClaw 盘后复盘任务怎么设计？

可以给 OpenClaw 一个类似这样的任务：

请基于今日 A股数据生成一份盘后复盘。

要求：
1. 先总结市场概览，包括指数、涨跌家数、成交量和整体情绪。
2. 梳理涨停梯队，包括首板、二板、三板及以上。
3. 分析热门板块和概念排行。
4. 结合资金流向判断当天主线。
5. 标记炸板、跌停、高位断板等风险信号。
6. 对重点个股补充 K线、龙虎榜、研报或基本面上下文。
7. 输出明日观察方向。
8. 只做信息整理和复盘，不给买卖建议。

如果 Agent 背后接的是结构化 MCP 工具，它就可以按步骤查询数据，而不是凭空写一篇看起来像复盘的文章。

六、推荐的 Agent 工具调用思路

一个比较合理的调用顺序如下。

1. 市场概览

先查市场整体环境：

  • 主要指数
  • 成交额
  • 涨跌家数
  • 市场热度
  • 情绪强弱

这一步决定复盘基调。

如果指数弱、成交缩、下跌家数多，那么后面的题材强度就要放在弱势环境里理解。

2. 涨停梯队

短线复盘一定要看涨停梯队。

重点不是单纯看涨停数量，而是看结构：

  • 首板数量
  • 二板数量
  • 三板以上高度
  • 高位板是否晋级
  • 断板和炸板情况

涨停梯队可以反映短线情绪是否有延续性。

3. 板块和概念

接着看热门板块和概念排行。

Agent 可以判断：

  • 哪些板块出现批量涨停
  • 哪些概念连续活跃
  • 哪些只是日内脉冲
  • 主线和支线是否清楚

这一步能帮助复盘从“个股列表”上升到“市场主线”。

4. 资金流向

资金流向可以辅助验证主线。

如果一个板块涨停数量多，同时资金明显流入，那么主线可信度更高。

如果板块涨幅靠前，但资金不配合，就要考虑是不是短线情绪推动。

5. 重点个股上下文

对核心个股，可以补充：

  • K线位置
  • 分时表现
  • 龙虎榜
  • 研报
  • 估值
  • 财务摘要
  • 股东结构

这些信息不一定每天都全部使用，但能让 Agent 的分析更有上下文。

七、为什么不要让 Agent 直接给买卖建议？

这里要明确边界。

股票数据 MCP 适合做的是：

  • 数据查询
  • 信息整理
  • 盘后复盘
  • 市场情绪总结
  • 板块轮动梳理
  • 自选股观察
  • 研究资料整理

它不应该被包装成“自动炒股神器”。

A股市场变化很快，短线情绪尤其容易反复。AI 可以减少重复劳动，但不应该替代人的风险控制和交易决策。

所以我更推荐把 Agent 的输出限制在：

  • 发生了什么
  • 数据如何变化
  • 哪些方向值得观察
  • 哪些风险信号需要注意

而不是：

  • 明天买什么
  • 哪只股票一定涨
  • 自动下单

这个边界很重要。

八、OpenClaw、Hermes 和股票 MCP 的价值

从工程角度看，OpenClaw、Hermes 这类 Agent 框架的价值，是让模型从“回答问题”变成“执行任务”。

但执行任务需要工具。

在 A股场景里，这个工具层就是：

  • 行情数据工具
  • 涨停数据工具
  • 板块数据工具
  • 资金数据工具
  • 龙虎榜工具
  • 研报工具
  • 基本面工具

MCP Server 把这些工具标准化暴露给 Agent。

这样一来，同一套 A股数据能力可以被不同 Agent 使用：

  • OpenClaw
  • Hermes
  • Claude
  • 自建 Agent
  • 其他支持 MCP 的客户端

这比给每个 Agent 单独写一套接口适配更干净。

九、总结

如果只是让大模型写一篇股票复盘，它本身就能写。

但如果想让 OpenClaw / Hermes 这类 AI Agent 稳定做 A股盘后复盘，核心不是 prompt，而是数据工具链。

一个更可靠的方案是：

  1. 用 MCP Server 暴露 A股结构化数据
  2. 让 Agent 通过工具发现和工具调用获取数据
  3. 按固定流程查询市场、涨停、板块、资金和个股上下文
  4. 最后由模型完成归纳、解释和复盘输出

悟道数据 Wudao Data 做的就是这层 A股股票数据 MCP Server。

它不负责替用户做交易决策，而是让 AI Agent 能够基于更清楚的数据完成复盘、研究和观察清单。

相关入口：

  • 悟道数据：https://data.quicktiny.cn/
  • OpenClaw / Hermes 接入说明：https://data.quicktiny.cn/openclaw-hermes-stock-data-mcp.html
  • 开发者控制台：https://stock.quicktiny.cn/developer
  • GitHub Pages：https://jcdreamjc.github.io/wudao-mcp/
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