LongPort MCP

LongPort MCP（Model Context Protocol）是长桥集团推出的证券行业首个基于模型上下文协议（MCP）的券商解决方案。它通过标准化接口连接大语言模型（LLM）与证券核心服务（如行情数据、交易接口、账户管理等），实现AI与金融服务的无缝集成。其核心定位是降低专业投资者使用券商API的门槛，通过自然语言交互提升效率，推动智能投资顾问、账户管理助手、实时风险监控等场景的自动化。

功能特点

自然语言交互
- 指令驱动：用户通过自然语言（如“查询我的股票持仓”“生成本周投资组合分析”）与AI交互，AI自动转化为API调用，无需手动编写代码。
- 意图理解：基于NLP技术解析用户需求，支持模糊指令（如“分析特斯拉近期走势”）并返回结构化结果。
核心金融服务集成
- 行情数据：实时获取股票、基金、期货等市场数据，支持多维度筛选（如“筛选市盈率低于20的科技股”）。
- 交易执行：直接调用券商交易接口，支持股票、ETF、期权等品种的买卖、撤单操作。
- 账户管理：查询资产、盈亏、历史交易记录，生成资产组合报告（如“生成2025年Q1收益分析图”）。
智能投资与风控
- 智能投顾：结合实时行情与用户风险偏好，生成投资建议（如“推荐适合我的高股息股票”）。
- 风险监控：动态监控投资组合风险（如波动率、最大回撤），提供预警及规避建议（如“当前持仓风险值超阈值，建议减仓20%”）。
安全与合规
- 数据加密：采用AES-256加密传输用户指令与券商数据，确保隐私。
- 权限管理：支持细粒度权限控制（如“仅允许查询账户信息，禁止交易”），符合金融监管要求。
开发者友好
- 标准化API：提供统一的RESTful API接口，覆盖行情、交易、账户等功能，开发者可快速集成。
- 低代码工具：支持通过可视化界面配置智能体（如“创建自动化交易策略助手”），降低开发门槛。

优缺点分析

优点：

效率提升：自然语言交互大幅简化操作流程，专业投资者可快速获取信息并执行交易。
安全性高：数据加密与权限管理满足金融行业严苛的安全要求。
生态扩展性：支持集成第三方数据源（如宏观经济指标）或工具（如量化策略回测平台）。
合规保障：严格遵循金融监管要求，避免因接口滥用导致的合规风险。

缺点：

依赖券商API：部分功能需券商开放API权限，可能受限于券商系统兼容性。
网络要求：实时行情与交易依赖稳定网络，网络波动可能影响响应速度。
学习成本：尽管支持自然语言，但复杂策略仍需用户熟悉金融术语与指令逻辑。

主要应用场景

智能投顾服务
- 场景：为高净值客户提供个性化投资建议。
- 示例：用户输入“生成一份适合长期投资的科技股组合”，AI调用行情数据与用户风险画像，返回推荐股票列表及仓位建议。
自动化交易
- 场景：量化交易员实现策略自动化。
- 示例：用户通过自然语言定义策略（如“当股价突破5日均线时买入100股”），AI将其转化为可执行代码并部署到交易系统。
账户分析与报告
- 场景：基金经理管理多账户资产。
- 示例：用户输入“生成所有账户的季度收益对比图”，AI整合多账户数据并生成可视化报告。
实时风险监控
- 场景：机构投资者监控投资组合风险。
- 示例：AI实时计算组合VaR（风险价值），当风险值超阈值时自动触发预警并推荐对冲策略。

使用方法

注册与认证
- 访问长桥集团官网或LongPort MCP平台，完成实名认证与券商账户绑定。

接入API

获取API Key与Secret，通过SDK（Python/Java）或Postman调用接口。

示例代码（Python）：

python

	import requests
	api_key = “your_api_key”
	secret = “your_secret”
	headers = {“Authorization”: f”Bearer {api_key}“}
	response = requests.get(“https://api.longport.com/v1/market/quotes”, headers=headers)
	print(response.json())