MCP 服务：让 AI 助手写出能跑的策略

AKQuant 自带一个本地 MCP（Model Context Protocol）服务。接入 Claude Code、Cursor 等 AI 编程助手后，AI 可以查询与本机安装版本一致的 API、静态检查策略、准备数据、跑回测，并读到结构化的结果和报错，形成“写—跑—改”的闭环。

安装

pip install "akquant[mcp]"

安装后会多出一个 akquant-mcp 命令。它通过 stdio 与 AI 客户端通信，一般由客户端负责启动，不需要手动运行。

接入客户端

Claude Code（在项目根目录执行）：

claude mcp add akquant -- akquant-mcp

akquant-mcp 必须在 PATH 上；如果 AKQuant 装在 uv/venv 环境里，请改用 claude mcp add akquant -- uv run akquant-mcp，或写可执行文件的绝对路径。

Cursor 等使用 JSON 配置的客户端：

{
  "mcpServers": {
    "akquant": {"command": "akquant-mcp", "args": ["--root", "/path/to/project"]}
  }
}

命令行参数：

• --root：项目根目录，不传时取客户端启动服务的目录，建议显式传入。策略文件和数据文件都必须位于这个目录内。
• --max-runs：保留最近多少次回测结果，默认 50。

工具清单

工具	作用
search_api / get_api	查 API 签名与文档（运行时内省，与本机版本一致）
get_guide	写策略要点：骨架、下单、指标、数据格式、市场规则
check_strategy	静态检查策略文件，不执行代码
prepare_data	准备数据：本地 CSV/Parquet、AKShare（A 股个股日线）、合成数据
run_backtest	在子进程中回测，返回核心指标、前几笔成交和结构化报错
get_run_details	分页读取成交、委托、日频权益和日志

写作要点同时以 resource akquant://guide/{topic} 的形式提供。

限制

• 一期只支持类式策略，即 Strategy 子类；函数式写法请直接写脚本调用 run_backtest。
• run_backtest 的 config 只开放常用参数；期货合约参数、风控、参数优化、报告图表都不在一期范围内。

工作目录

数据缓存和回测结果默认保存在 <项目根>/.akquant-mcp/，可以用环境变量 AKQUANT_MCP_HOME 改到别处。建议把它加进 .gitignore：

.akquant-mcp/

安全说明

这是本地开发工具，不做沙箱：run_backtest 在子进程中执行策略文件，信任程度与你自己运行 python strategy.py 相同。路径限制在项目根目录内，只是为了防止 AI 误读其他目录，不是安全隔离。不要用它运行来源不明的策略文件。