近年来，越来越多的投资者开始关注基金的长期表现，而不仅仅是短期涨跌。

对于普通用户来说，理解净值曲线、比较历史回撤、分析行业走势，往往需要查阅大量图表与数据，这不仅耗时耗力，也容易忽视关键信息。

因此，构建一个能自动梳理历史业绩、辅助解读走势的网站，可以极大提升个人投资效率。

借助周末的时间，我开发出了一个基于大模型的基金分析工具网站，可以实时对基金历史表现进行通俗易懂的分析与对比。

如上图所示，输入基金代码，选择时间段，点击分析，大模型就能自动获取指定数据进行分析。

重点，实时，所以避免不了联网获取最新数据，

待获取的数据主要分为两类，一类是基金的实时涨跌数据，一类是可能影响基金涨跌的政策性、舆论性、突发性新闻，

这两类数据都可以通过 API 或者爬虫获得，

接下来是怎么把数据接入大模型的问题，主要有 RAG 和 MCP 这两个方式，调研得知分别有以下优劣：

就实时基金分析而言，使用 MCP 接入优势明显，将数据结构化之后定向选择指定（基金）的数据进入大模型分析，可控性高，上下文可溯源，

而 MCP 传输机制又分为以下 Stdio、SSE 、HTTP 三种：

总而言之，Stdio 是典型单机进程间通信，适合本地调试开发，适合在 IDE 这类 MCP Host 中交互式使用，

SSE 适合服务器端实时单向传输数据，需要管理连接，

而 Streamable HTTP 底层基于 HTTP 协议，支持双向异步通信，天生适合云原生，毫无疑问，他就是我们开发 MCP Server 时传输机制的首选。

而在 MCP Server 开发框架上，我选择的是 上万星的 FastMCP ，

对获取基金净值的数据和获取相关新闻数据，分别开发一个 MCP Server

把获取数据源并且结构化的逻辑实现，同时指定 Streamable HTTP 为传输方式，

为了保证数据获取速度，简单构建了一层数据库缓存，

如果选择的基金和时间段范围内的数据存在，就直接从缓存中取数据而不用重新请求网络数据，

如果不存在或者缺失部分时间，补齐缺失数据后直接供大模型使用，同时保存到缓存中，

依次对 Fund MCP 和 News MCP 做类似操作，至此 MCP Server 部分开发完成。

最终调研选择 Google 的 Gemini-2.5-flash 作为基座大模型，

阅读 Google 开发者文档，将 MCP Server Context 作为 function tool 传入 Gemini 中

再将 Gemini 大模型能力接入 Flask Application 中，至此接入完成，

最后使用 Next.js 完成前端界面的编写，对接 Flask 后端服务，

flask run 启动后端，npm start 启动前端，就看到了文章开篇所见到的网站界面

可以选择任意基金代码和时间段，分析涨跌情况和可能的原因，

也可以将分析报告一键分享给好友查看，

基于大模型和多 MCP Server 的基金涨跌分析工具演示

在输入基金代码和时间段之后，分析工具先是调用的 Fund-MCP Server，获取了指定基金该时间段内的涨跌情况，并进行了总结分析

然后调用 News-MCP Server，准确解析出了该时段内和该基金有关的新闻动态，并且就具体新闻分析了对基金涨跌异动可能的影响

可以从视频看到，无论是输入的第一支基建基金，工具积极肯定了近期的雅鲁藏布江水电项目对该基金的正面影响

还是第二支芯片半导体基金，工具就涨跌的各个时段，分别做了相关新闻动态和涨跌趋势的正负相关性

工具高效明了，可以省去很多资料搜集时间，大模型改变生活，赋能生产。

免责声明：基金投资有风险，过往业绩不代表未来表现。本内容仅为信息参考，不构成任何投资建议，投资者据此操作产生的盈亏均需自行承担。

手搓两个 MCP Server，独立开发基金涨跌大模型分析工具

基金涨跌大模型分析工具，基于Gemini基座大模型和 MCP Server，不构成投资建议

人工智能

后端

大数据

开发者打造基金分析工具网站，借助大模型自动梳理基金历史业绩。采用MCP接入实时数据，对比RAG优势明显，选择FastMCP框架开发MCP Server，用Gemini - 2.5 - flash大模型，经Flask和Next.js实现前后端，可分析基金并分享报告。 

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