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jiayinian

jy-fund-research-report

by jiayinian · GitHub ↗ · v1.0.0 · MIT-0
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Install in OpenClaw
/install jy-fund-research-report
Description
基于恒生聚源 MCP 数据,生成覆盖基金概况、业绩、资产配置、经理、公司及投资建议的深度研究报告。
README (SKILL.md)

基金深度研究报告生成器

基于 MCP 聚源金融数据库,自动生成专业深度的基金投资研究报告。报告包含基金概况、业绩分析、资产配置、基金经理、基金公司、投资建议六大模块,所有数据可溯源。

功能范围

本技能支持以下功能:

功能模块 说明
基金基本概况 基金代码、名称、类型、规模、成立日期、业绩基准、费率等
业绩深度分析 各周期收益率、同类排名、风险指标(夏普/波动率/回撤等)
资产配置分析 股票/债券/现金仓位、行业分布、持仓集中度
基金经理分析 现任/历任经理、管理业绩、投资风格、能力圈
基金公司分析 公司概况、管理规模、投研团队、财务数据
投资建议 适合投资者类型、配置建议、风险提示

支持查询的基金类型:

  • 股票型基金
  • 混合型基金
  • 债券型基金
  • QDII 基金
  • FOF 基金

查询建议

查询必备要素:

  • 基金代码(6 位数字,如 005827)或基金名称(如"易方达蓝筹精选混合")

推荐查询写法:

  • 使用基金代码最准确(如"005827")
  • 使用完整基金名称(如"易方达蓝筹精选混合")
  • 可指定分析维度(如"005827 业绩分析"、"005827 基金经理")

查询示例

# 完整分析报告
./run.sh 005827

# 使用基金名称
./run.sh 易方达蓝筹精选混合

# 仅获取业绩数据
./run.sh 005827 performance

# 仅获取基金经理信息
./run.sh 005827 manager

# 仅获取资产配置
./run.sh 005827 allocation

在 OpenClaw 中直接使用:

帮我分析基金 005827,生成深度研究报告
分析易方达蓝筹精选混合的业绩和基金经理
生成 005827 的投资研究报告

环境检查与配置

每次使用本技能前,必须先检查 mcporter 安装和 MCP 服务配置状态!

步骤 1:检查 mcporter 是否安装

mcporter --version

如未安装,按以下流程安装:

# 1. 通过 npm 全局安装
npm install -g mcporter

# 2. 验证安装
mcporter --version

步骤 2:检查 MCP 服务配置

# 列出所有已配置的 MCP 服务
mcporter list

预期输出(必须包含以下两个服务):

  • jy-financedata-tool
  • jy-financedata-api

如服务未配置,需要获取 JY_API_KEY 并配置:

2.1 获取 JY_API_KEY

向恒生聚源官方邮箱发送邮件申请签发数据地图 JY_API_KEY,用于接口鉴权。

申请邮箱: [email protected]

邮件标题: 数据地图 KEY 申请-XX 公司 - 申请人姓名

正文模板:

• 姓名:
• 手机号:
• 公司/单位全称:
• 所属部门:
• 岗位:
• MCP_KEY 申请用途:基金研究报告生成
• Skill 申请列表:jy-fund-research-report
• 是否需要 Skill 安装包:(是,邮件提供/否,自行下载)
• 其他补充说明(可选):

申请通过后,恒生聚源将发送【工具版和接口版】KEY。

2.2 配置 MCP 服务

# 配置 jy-financedata-tool 服务
mcporter config add jy-financedata-tool --url "https://api.gildata.com/mcp-servers/aidata-assistant-srv-tool?token=你的 JY_API_KEY"

# 配置 jy-financedata-api 服务
mcporter config add jy-financedata-api --url "https://api.gildata.com/mcp-servers/aidata-assistant-srv-api?token=你的 JY_API_KEY"

2.3 验证配置

# 验证服务配置
mcporter list

预期输出应包含:

jy-financedata-tool
jy-financedata-api

2.4 测试调用

# 测试调用(所有工具入参均为 query)
mcporter call jy-financedata-api.FinancialDataAPI query="基金 005827 基本信息"

步骤 3:验证配置

# 验证服务配置
mcporter list

# 测试调用(注意:所有工具入参均为 query)
mcporter call jy-financedata-api.FinancialDataAPI query="基金 005827 基本信息"

预期: 返回基金基本信息的 JSON 数据。

步骤 4:运行环境检查脚本

cd ~/Desktop/jy-fund-research-report
./run.sh --check

脚本将自动检查:

  • mcporter 是否安装
  • MCP 服务是否配置
  • Python 3 是否可用
  • 输出目录是否存在

核心工作流程

┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│  1. 环境检查     │ -> │  2. 并发获取数据  │ -> │  3. AI 深度分析   │
│  (mcporter/MCP) │    │  (7 个维度)      │    │  (生成报告)     │
└─────────────────┘    └─────────────────┘    └─────────────────┘
                               ↓
┌─────────────────┐    ┌─────────────────┐
│  5. 完成输出     │ \x3C- │  4. 保存数据     │
│  (markdown 报告) │    │  (output 目录)   │
└─────────────────┘    └─────────────────┘

所有数据获取步骤并发执行以提升速度,单次完整数据获取约 60-90 秒。

步骤 1:环境检查

启动时自动检查:

  • mcporter 是否已安装
  • api-mcp 服务是否已配置
  • Python 3 是否可用
  • 输出目录是否存在

如检查失败,脚本将提示用户进行相应配置。

步骤 2:并发获取基金数据

使用 Python 脚本并发调用 MCP 工具获取 7 个维度数据:

维度 查询示例 用途
basic 基金{code} 基本信息 基金概况、规模、费率
performance 基金{code} 业绩表现 各周期收益率、排名
risk 基金{code} 风险指标 夏普比率、波动率、回撤
manager 基金{code} 基金经理 经理履历、管理业绩
allocation 基金{code} 资产配置 股票/债券仓位
holdings 基金{code} 重仓股 持仓集中度、重仓股
company 基金公司 概况 公司实力、财务数据

调用方式:

mcporter call jy-financedata-api.FinancialDataAPI query="基金 005827 基本信息"

步骤 3:AI 深度分析

将获取的原始数据发送给 AI,AI 根据参考报告格式进行深度分析:

  1. 解析各维度数据
  2. 进行业绩归因分析
  3. 评估基金经理能力
  4. 生成投资建议

步骤 4:生成报告

输出 Markdown 格式报告,包含:

  • 基金基本概况
  • 基金业绩分析(含业绩归因)
  • 资产配置及持仓风格
  • 基金经理投资框架
  • 基金公司分析
  • 综合评价及投资建议

快速开始

方式 A:命令行运行

# 1. 进入技能目录
cd ~/Desktop/jy-fund-research-report

# 2. 运行脚本(替换基金代码)
./run.sh 005827

# 3. 查看输出
ls -la output/
cat output/005827_data.md

方式 B:在 OpenClaw 中直接使用

帮我分析基金 005827,生成深度研究报告

AI 将自动:

  1. 调用 MCP 工具获取数据
  2. 进行深度分析
  3. 输出完整报告

方式 C:使用 Python 脚本直接获取数据

python3 scripts/fetch_data.py 005827

数据获取策略

优先级策略:

  1. 优先使用基金代码查询(最准确)
  2. 代码查询失败时,尝试基金名称
  3. 关键数据缺失时,尝试同义词查询

超时处理:

  • 单次查询超时:30 秒
  • 整体获取超时:180 秒
  • 超时后输出已获取数据,标记缺失部分

错误处理:

  • 查询无数据:标记为"暂缺"
  • 服务不可用:提示用户检查配置
  • 网络错误:重试 1 次后报错

资源清单

~/Desktop/jy-fund-research-report/
├── SKILL.md              # 技能说明文档(本文件)
├── run.sh                # 入口脚本(环境检查 + 数据获取)
├── scripts/
│   ├── fetch_data.py     # 数据获取脚本(并发调用 MCP)
│   └── ai_prompt.md      # AI 分析指令模板
├── references/
│   └── report_template.md  # 报告格式参考模板
└── output/               # 输出目录(运行时生成)
    ├── {code}_data.md    # 原始数据
    └── {code}_report.md  # 分析报告(AI 生成)

限制

数据源限制

  • 依赖恒生聚源 MCP 服务,需有效 JY_API_KEY
  • 部分新成立基金(\x3C3 个月)数据可能不完整
  • QDII 基金数据可能存在 T+2 延迟

输出限制

  • 报告为 Markdown 格式,不支持直接导出 PDF/Word
  • 实时净值数据需通过其他工具获取
  • 不支持多基金对比分析(需分别查询)

注意事项

  1. JY_API_KEY 安全: 请勿在公开场合分享你的 API_KEY
  2. 数据时效性: 基金数据通常为 T+1 更新
  3. 投资建议: 报告仅供参考,不构成投资建议

故障排查

问题 1:mcporter 命令未找到

解决:

npm install -g mcporter

问题 2:MCP 服务未配置

解决:

mcporter config add api-mcp --url "https://pure.warrenq.com/mcpdb/api-mcp?token=你的 JY_API_KEY"

问题 3:查询返回空数据

可能原因:

  • 基金代码错误
  • 基金名称不准确
  • MCP 服务暂不可用

解决:

  1. 验证基金代码是否正确(6 位数字)
  2. 尝试使用基金全称查询
  3. 检查网络连接和 API_KEY 有效性

问题 4:脚本执行超时

解决:

  • 减少并发数量(修改 fetch_data.py 中的 max_workers)
  • 增加超时时间(修改 CONFIG 中的 timeout 配置)
  • 检查网络连接

免责声明

本报告由 AI 基于公开数据生成,仅供参考,不构成任何投资建议。

  • 基金投资有风险,过往业绩不代表未来表现
  • 投资者应根据自身风险承受能力独立决策
  • 报告数据可能存在延迟或误差,请以基金公司官方披露为准
  • 使用本技能产生的任何投资决策风险由用户自行承担

技术支持: 参考 references/report_template.md 获取完整报告格式示例。

版本: 1.0.0
最后更新: 2026-04-02

Usage Guidance
This skill looks coherent with its stated purpose (pull MCP fund data and generate reports) but contains a few red flags you should resolve before installing or running it with real credentials: - Confirm the correct MCP endpoint: SKILL.md uses api.gildata.com, but README shows pure.warrenq.com — ask the author which is authoritative. Do not configure your API key against an endpoint you don't trust. - The skill requires a JY_API_KEY (MCP token) but the manifest does not declare it. Treat the API key as sensitive: do not paste it into public channels. Prefer configuring mcporter locally and inspect its config file to see where the token is stored and which endpoint it points to. - Verify the mcporter npm package provenance before installing (npmjs page, maintainer, recent versions). Consider installing mcporter in a controlled environment or container first and review network calls (e.g., via a proxy) to confirm it only contacts expected MCP hosts. - Because the skill sends the retrieved data to an AI for analysis, decide whether you are comfortable with that data being sent to your agent's model. If you have sensitive data in fund holdings/metadata, consider running fetch_data.py manually, reviewing the saved output files, and only then passing sanitized content to any model. If the author can: (1) update the skill manifest to explicitly list the required JY_API_KEY/primaryEnv, (2) remove or explain the conflicting README endpoint, and (3) provide a homepage or source verification (repository or signed publisher), the concerns would largely be resolved. Until then, run in a sandbox and verify mcporter configuration and network endpoints before providing real credentials.
Capability Assessment
Purpose & Capability
The code and instructions match the stated purpose: fetch fund data from a GILData / 恒生聚源 MCP service (via mcporter) and generate Markdown research reports. The scripts call mcporter for the service 'jy-financedata-api' and produce outputs used by the AI prompt template. However the package/registry metadata provided to OpenClaw omitted any required environment variables while the SKILL.md and README clearly require a JY_API_KEY (MCP token) and mcporter configuration — this mismatch is inconsistent with the manifest and should be clarified.
Instruction Scope
SKILL.md and the scripts constrain activity to environment checks, calling mcporter to query MCP, saving raw data to an output directory, and instructing an AI to analyze that data. There are no instructions to read unrelated system files, exfiltrate arbitrary files, or contact external endpoints beyond mcporter (which itself will contact configured MCP endpoints). Note: fetched raw data is intended to be sent to an AI for analysis — users should be aware that retrieved fund data will be passed to whichever AI/model the agent uses.
Install Mechanism
There is no registry-level install spec, but SKILL.md suggests installing mcporter via npm (npm install -g mcporter). Installing an npm tool from the public registry is a moderate-risk action (traceable but not pre-reviewed). The code does not download arbitrary archives or run installers from unknown IP addresses. However the README contains a different mcporter config example (https://pure.warrenq.com/...) than SKILL.md (api.gildata.com), which is an inconsistency and increases risk until verified.
Credentials
The skill requires a JY_API_KEY (MCP token) to access the data service and instructs the user to configure mcporter with the token in the URL. That credential is required for the stated purpose, but it is not declared in the skill manifest (requires.env/primaryEnv are empty). This omission means the platform-level visibility of required secrets is missing. Additionally, conflicting endpoint examples (api.gildata.com vs pure.warrenq.com in README) raise concern about where your token might be sent if you follow an example verbatim. The script itself does not exfiltrate secrets, but misconfigured mcporter endpoints could.
Persistence & Privilege
The skill does not request 'always: true' and does not modify other skills or global agent settings. Runtime behavior is limited to running mcporter and Python to create files under the skill directory (output/). This is appropriate for its purpose.
How to Use
  1. Make sure OpenClaw is installed (local or Docker)
  2. Run the install command in chat: /install jy-fund-research-report
  3. After installation, invoke the skill by name or use /jy-fund-research-report
  4. Provide required inputs per the skill's parameter spec and get structured output
Version History
v1.0.0
- 首次发布 jy-fund-research-report 技能,版本 1.0.0 - 自动生成基金深度研究报告,涵盖基金概况、业绩分析(含同类排名)、资产配置、基金经理、基金公司、投资建议六大模块 - 支持股票型、混合型、债券型、QDII、FOF 等多种基金类型的查询和分析 - 并发获取恒生聚源 MCP 多维度数据,结果带时间戳、可追溯 - 命令行与 OpenClaw 场景均可一键生成 Markdown 格式报告 - 提供详细环境检查、API KEY 配置、查询与故障排查指南
Metadata
Slug jy-fund-research-report
Version 1.0.0
License MIT-0
All-time Installs 0
Active Installs 0
Total Versions 1
Frequently Asked Questions

What is jy-fund-research-report?

基于恒生聚源 MCP 数据,生成覆盖基金概况、业绩、资产配置、经理、公司及投资建议的深度研究报告。 It is an AI Agent Skill for Claude Code / OpenClaw, with 101 downloads so far.

How do I install jy-fund-research-report?

Run "/install jy-fund-research-report" in the OpenClaw or Claude Code chat to install it in one step — no extra setup required.

Is jy-fund-research-report free?

Yes, jy-fund-research-report is completely free, licensed under MIT-0. You can download, install and use it at no cost.

Which platforms does jy-fund-research-report support?

jy-fund-research-report is cross-platform and runs anywhere OpenClaw / Claude Code is available (cross-platform).

Who created jy-fund-research-report?

It is built and maintained by jiayinian (@jiayinian); the current version is v1.0.0.

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