王小川 金融工程 金工深度 AI投研工具研究之一：华创金工MCP配置与使用

摘要

本报告系统介绍了华创金工推出的MCP（模型上下文协议）服务，旨在解决传统投研中数据孤岛、AI能力与数据源割裂的长期痛点。 MCP作为“AI时代的万能插座”，通过客户端-服务端架构使大模型客户端能以标准化方式直接调用结构化金融数据与专业分析模型。 华创金工MCP当前对外提供23个专业工具，按能力分为7大类别。 投研分析组包含3个工具，用于标的筛选、行业认知和量化择时辅助；数据查询组包含4个工具，覆盖财务到持仓、产业链与基金经理画像。 首席与大师组提供4个AI人设对话工具，支持与22位卖方首席和29位投资大师交流。 报告详细说明了每个工具的使用方法、参数配置以及凭证安全等注意事项。 团队解释了选择MCP而非Skills的原因，认为MCP能直达远端数据源且负责具体的执行动作，而Skills侧重于流程教学。 报告明确所有工具及AI生成内容仅供研究使用，不构成任何投资建议。

主要观点

• 传统AI投研工具存在四大痛点：数据孤岛严重、AI能力与数据源割裂、工具切换打断思考流、能力无法按需组合。

• MCP（模型上下文协议）是一套开放协议，使AI助手能以标准化方式连接外部工具和数据源，被称为“AI世界的USB接口”。

• 华创金工MCP服务采用客户端-服务端架构，底层使用JSON-RPC 2.0通信，支持核心协议交互tools/list与tools/call。

• 华创金工MCP对外提供23个工具，按能力分为投研分析、数据查询、知识与舆情、资讯与公众号、实用工具、首席与大师、文件共7大类别。

• 投研分析组包含3个工具，解决标的筛选、行业认知和择时辅助三个核心问题。

• 首席与大师类提供AI人设对话能力，支持与22位卖方首席及29位投资大师模拟对话，拓展研究视角。

• 数据查询组中的A股财务数据库直查工具由于数据提供商限制，仅授权华创内部员工使用。

• 团队选择MCP而非Skills是因为数据源在远端且需要执行动作，MCP提供即插即用的体验，而Skills更适合描述工作流。

论述逻辑

• 投研痛点驱动 → 传统工具多系统切换打断思考流且数据不可信 → 引入MCP统一封装能力为标准接口 → AI自动规划调用工具获取结构化数据 → 投研重心从找数据回归想问题。

• 技术路线选择 → 大模型无法直接访问云端私有数据库且Skills无法执行网络取数 → MCP作为远程数据服务具备直接执行SQL、调用API获取数据的能力 → 采用MCP对接远端数据源是更自然的解法。

关键展望

• 华创金工认为未来投研工作是人类+AI+专业数据的协同进化，MCP服务将成为这场进化的基础设施之一。

• 未来会有新增的MCP工具持续上线，服务能力将不断扩展。

推荐标的

• 报告未明确给出推荐标的