com.mangofolio/investbrain (Investment discipline MCP server)

This MCP server is described as an investment-discipline tool that uses RAG, behavior detection, journaling, and market data. Its name is com.mangofolio/investbrain and its description is focused on resolving the “知行合一” problem through “镜子” and “纪律锚点,” and it does not position itself as investment advice.

🛠️ Key Features

RAG
Behavior detection
Journaling
Market data

🚀 Use Cases

Applying investment discipline workflows
Tracking behavior via journaling and behavior detection
Using a “discipline anchor” approach rather than advice

⚡ Developer Benefits

MCP-compatible server
Uses the listed stack context: Python, and mentions desktop support
Topics include: rag, behavior-analysis, personal-knowledge-base, quantitative-analysis, investment-rules

⚠️ Limitations

Described as not providing recommendations; positioned as a “mirror” and discipline framework, not investment advice

InvestBrain — 投资第二大脑

有经验投资者的纪律自主工具，解决"知行合一"问题 不是投顾，不给建议，而是"镜子" + "纪律锚点"

想法记录 × 投资 RAG × 记忆系统 × 提醒触发 × 行为模式挖掘

5 分钟快速体验

两种使用方式：桌面客户端（推荐） 或 MCP Server。

方式 A：桌面客户端（Windows，推荐）

下载并安装 InvestBrain_0.1.2_x64_en-US.msi（见 Releases）
打开桌面应用，即见「大脑已加载」状态条与试聊引导
想对话时在设置页填入自己的 LLM Key，即可走真实对话链路

桌面端数据存储在 %APPDATA%\InvestBrain\data，设置页可直接查看数据位置。

方式 B：MCP Server（任意 MCP 客户端）

bash

# 1. 安装 MCP Server 依赖
cd src/mcp_server && pip install -r requirements.txt

# 2. 配置你自己的 LLM API Key（见下文「你的 Key，自己填」）
cp .env.example .env
# 编辑 .env，把 DEEPSEEK_API_KEY 填成你从 DEEPSEEK 后台拿到的 key

# 3. 启动 MCP Server
python server.py

首次启动提示：向量库（Chroma + ONNX Embedding）首次会下载约 80MB 模型文件。若希望跳过向量库、纯工具调用体验，可保持 server.py 中相关注释不变；如需完整 RAG 体验，下载后取消 server.py 内的注释行。

启动后 Server 会以 stdio 方式接受 MCP 客户端调用。配置 Claude Desktop 见下方 Claude Desktop 接入。

你的 Key，自己填

重要：本仓库不预置任何用户的 API key。data/config/llm.json 中 api_key 默认为 null（不是真的 key 占位）；.env.example 只是模板；webhook.json 是空 schema。

你需要从下面这些官方后台自己申请 / rotate：

服务	用途	后台地址
DeepSeek API	主力 LLM（必需）	https://platform.deepseek.com → API Keys
Tushare Pro	A 股财务/历史数据（可选）	https://tushare.pro/register
DashScope	阿里通义备选 LLM（可选）	https://dashscope.console.aliyun.com
Against Finance	另类数据（可选）	https://www.against.com
飞书机器人	通知（可选）	https://open.feishu.cn → 机器人 → Webhook

4 个 key 都写在哪里（都不会进 git）

MCP 启动必须：DEEPSEEK_API_KEY 环境变量（推荐 User 级系统环境变量，或 CLAUDE.md / .env）
可选：TUSHARE_TOKEN / DASHSCOPE_API_KEY / AGAINST_API_KEY（环境变量）
飞书 webhook：data/config/webhook.json 里的 feishu 字段（已被 .gitignore 保护）

安全规则

你的 key 是你的——不要 share、不要 commit、不要发到任何对话里
key 进 git 历史（如被 commit 过的老版本）即使后来 rotate 仍可能被人滥用 → 发现泄露立即去对应平台 rotate
仓库已有 .gitignore 保护 data/config/*.json（含 llm/webhook 配置）+ data/memory/*.db（用户记忆库，按 CLAUDE.md 决策"用户数据本地存储，不上传云端"），不要 ! 取消忽略

备注：仓库历史曾 commit 过密钥占位（commit 22e6c72），如已 push 远端，老 key 在 clone 历史里仍可被读——清历史成本高、通常接受 + rotate 即可

快速开始：推送配置

从零到收到第一条微信推送，约 3 分钟。无需阅读任何文档。

方式一：一键脚本（推荐，Windows）

在仓库根目录打开 PowerShell，运行：

powershell

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts/configure_pushplus.ps1

脚本会交互式引导你完成全部步骤：显示 PushPlus 获取 token 的操作步骤 → 粘贴 token（自动校验格式）→ 写入 data/config/webhook.json 并启用 pushplus 渠道 → 自动调用 send_notification 发送测试消息 → 打印成功/失败原因。

方式二：对话内配置（MCP 客户端内）

直接在任意 MCP 客户端中让 AI 帮你配置：

code

1. 查看当前配置状态：notify_get_notifier_config()
2. 配置 PushPlus 并发送测试：notify_configure_notifier(channel="pushplus", token="你的token", enabled=true, send_test=true)

PushPlus token 获取步骤

微信扫码关注公众号：https://www.pushplus.plus
进入「个人中心」→ 复制页面上的 token
填入上述任一方式

验证成功：收到测试消息，或 notify_get_notifier_config() 返回 "enabled_channels": ["pushplus"]。未配置渠道时，提醒触发路径（price_checker / scheduler）返回中会携带 setup_guide 引导信息，而不会静默失败。

安全说明：data/config/webhook.json 已被 .gitignore 保护，token 不会进入 git；请勿把 token 发到任何对话或提交到仓库。

它解决什么问题

核心问题：投资者被叙事带着走，操作没纪律，事后后悔。

常见痛点	InvestBrain 的应对
看到某只股票大涨就追高	强制记录买入理由 + 关联历史相似决策
跌了恐慌割肉	触发 RAG 检索大师对"恐慌"的看法
同一类错误反复犯	行为模式挖掘自动识别"追涨杀跌"模式
重要时间/价格点位忘记	价格/时间/条件监控 + 飞书推送
想不起自己过去的判断	记忆系统 + 决策卡片回溯

核心能力

功能	说明
想法记录	用户说一句话，AI 解析 + 关联历史 + 生成卡片
投资 RAG	大师思想检索问答（16 位投资大师 × 5 个核心概念）
记忆系统	用户画像、历史决策、行为模式挖掘
提醒触发	价格/时间/条件监控，支持飞书/钉钉/Bark 多通道推送
行为模式挖掘	自动发现投资者的偏差模式

示例对话

下面是三个核心价值场景的真实对话流（任意 MCP 客户端均可使用）：

场景 1：RAG 问答 — 大师思想碰撞

用户：段永平怎么看"快钱"和"慢钱"？

调用：rag_ask_investment(question="段永平怎么看快钱和慢钱")

AI 返回：段永平的核心观点是"快钱"看似机会多但风险敞口大，"慢钱"依靠复利与确定性。在「段永平」语料中相关论述 12 条，节选：

"投资赚钱的速度不应该快过学习的速度。" "敢重仓的就是你能看懂的生意，剩下的不是机会。" 关联概念：能力圈、安全边际、复利。

场景 2：行为模式分析 — 找出反复犯的错

用户：我最近的交易有什么问题？

调用：memory_get_behavior_patterns()

AI 返回：检测到你的两个行为模式（过去 30 天，11 笔交易）：

追涨模式（置信度 0.83）触发样本：买入 NVDA/TSLA 在单日涨幅 > 5% 后的 D+1/D+2，胜率 25%，平均收益 -3.2% 建议：买入前强制查看 rag_ask_investment(question="追高的代价")

恐慌割肉模式（置信度 0.71）触发样本：持仓亏损 > 15% 后的 5 日内卖出，后续 30 日反弹 67% 建议：触发时自动推送飞书提醒 + 大师原话引用

场景 3：智能提醒 — 纪律锚点

用户：NVDA 到 950 美元时提醒我重新评估。

调用：reminder_set_reminder(condition={ticker:"NVDA", operator:"<=", threshold:950, action:"review"})

AI 返回：提醒已建立：NVDA <= 950 USD 时触发"复盘评估"。触发后将自动拉取：当前价格、你对此票的历史决策卡片、相关大师语录。提醒已同步通知通道（如已配置）。

Claude Desktop 接入

将 InvestBrain 接入 Claude Desktop（macOS / Windows 通用）：

配置文件位置：

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

配置内容（路径按你 clone 的实际位置修改）：

json

{
  "mcpServers": {
    "investbrain": {
      "command": "python",
      "args": [
        "D:/claudework/invest-brain/src/mcp_server/server.py"
      ],
      "env": {
        "DEEPSEEK_API_KEY": "sk-your-key-here"
      }
    }
  }
}

配置完成后重启 Claude Desktop，会在工具栏出现"投资助手"图标（39 个工具，与 server.json 注册的工具清单一致）。

开源协议与路线图

本项目采用 GNU Affero General Public License v3.0 (AGPLv3) 授权。简言之：你可以自由使用、修改和分发，但通过网络提供服务的衍生作品也必须以相同协议开源。详见 LICENSE。

层级	功能	状态
免费层	本地 MCP Server	✅ 已上线
	16 位大师 RAG 问答	✅ 已上线
	行为模式检测	✅ 已上线
	提醒系统	✅ 已上线
	无限记忆存储	✅ 已上线
个人版	云端周报/月报（AI 生成）	计划中（￥39/月）
	跨设备数据同步	计划中
团队版	团队协作与共享知识库	计划中（￥199/月）

架构

code

src/mcp_server/            # MCP Server（39 个工具）
├── server.py               # 主入口
├── tools/                  # 工具集
│   ├── thought_tools.py    # 想法记录
│   ├── rag_tools.py        # 投资 RAG
│   ├── memory_tools.py     # 记忆系统
│   ├── reminder_tools.py   # 提醒系统
│   ├── pattern_tools.py    # 行为模式
│   ├── report_tools.py     # 周报/月报
│   ├── roundtable_tools.py # 大师圆桌
│   └── notifier_tools.py   # 多通道通知
├── datasources/            # 数据源
│   ├── akshare_datasource.py
│   └── tushare_datasource.py
├── knowledge/              # 知识库
│   ├── vector_store.py     # Chroma 向量存储
│   └── graph_client.py     # 图存储
├── memory/                 # 记忆存储
├── patterns/               # 行为模式挖掘
├── llm/                    # LLM 客户端
│   ├── llm_router.py       # 通用 LLM 路由
│   ├── providers.py        # Provider 配置
│   └── deepseek_client.py
└── api_server.py           # REST API (LLM 配置)

data/
├── graph/                  # 知识图谱（16 位大师 + 概念）
├── knowledge/
│   └── vectors/            # 向量索引（Chroma）
├── memory/                 # 用户记忆
├── cards/                  # 想法卡片
├── reminders/              # 提醒条件
└── config/                 # 配置文件

MCP Tools（40 个）

json

// 想法记录（3）
"thought_record_thought(text)",
"thought_search_memories(query)",
"thought_get_thought_cards(ticker)",

// 投资 RAG（4）
"rag_ask_investment(question)",
"rag_get_master_view(master, topic)",
"rag_search_knowledge(query)",
"rag_search_reports(query, top_k)",

// 记忆系统（3）
"memory_get_user_profile()",
"memory_record_decision(data)",
"memory_get_behavior_patterns()",

// 提醒系统（3）
"reminder_set_reminder(condition)",
"reminder_get_reminders()",
"reminder_delete_reminder(id)",

// 行为模式（3）
"pattern_run_pattern_detection()",
"pattern_get_pattern_summary()",
"pattern_get_pattern_report(id)",

// 周报/月报（1）
"report_run_scheduled_report(range)",

// 大师圆桌（1）
"invest_roundtable(question)",

// 通知配置（2）
"notify_configure_notifier(channel, webhook_url)",
"notify_get_notifier_config()",

// 行情数据 — AKShare（5）
"market_get_stock_quote(ticker)",
"market_get_stock_history(ticker, period)",
"market_get_index_components(index_code)",
"market_get_valuation(ticker)",
"market_get_market_sentiment()",

// 行情数据 — Tushare（15）
"tushare_get_daily_price(ts_code)",
"tushare_get_weekly_price(ts_code)",
"tushare_get_realtime_quote(ts_code)",
"tushare_get_index_daily(index_code)",
"tushare_get_financial_indicator(ts_code)",
"tushare_get_income_statement(ts_code)",
"tushare_get_balance_sheet(ts_code)",
"tushare_get_cash_flow(ts_code)",
"tushare_get_index_components(index_code)",
"tushare_get_industry_classification(ts_code)",
"tushare_get_valuation_multi(ts_code)",
"tushare_get_market_top_movers()",
"tushare_get_stock_pledge_status(ts_code)",
"tushare_convert_ticker(ticker)",
"tushare_check_token_status()"

完整工具列表见 src/mcp_server/tools/。

知识库

16 位投资大师：巴菲特、芒格、段永平、霍华德·马克斯、李录、格雷厄姆、达莫达兰、阿克曼、凯西·伍德、迈克尔·伯里、帕伯莱、塔勒布、林奇、费雪、德鲁肯米勒

5 个核心概念：护城河、安全边际、能力圈、第二层思维、非对称风险

行业知识： 28 个申万行业深度研究框架（向量库内检索，不公开原文，保护核心方法论 IP）

数据源

数据源	用途	状态
AKShare	实时行情	✅
Tushare	财务/历史数据	✅
Chroma	向量索引	✅
SQLite	本地记忆	✅

开发

bash

# 启动 REST API Server（用于 LLM 配置）
python src/mcp_server/api_server.py
# 访问 http://localhost:8000/api/llm/config

# 启动前端（Next.js 落地页 + 设置面板）
npm install
npm run dev
# 访问 http://localhost:3000

测试：

bash

pytest tests/

🛠️ 推荐工具链

以下工具推荐基于 awesome-finai-tools-zn 的 SKILL.md 场景→工具映射表生成，每类场景精选 1 个最佳工具。完整工具清单请访问仓库主页。

推荐工具	功能	安装方式
ashare-mcp	生产级 A 股 MCP Server，30 个 tool（实时行情/K线/涨停池/龙虎榜/财报/板块资金）	`git clone https://github.com/CharmYue/ashare-mcp && cd ashare-mcp && uv sync`
opencli-eastmoney-quote	零配置 CLI，A 股/港股/美股实时行情秒出结果	`npm install -g @jackwener/opencli`
opencli-xueqiu-search	雪球股票搜索 + 热门帖子舆情分析，中文/代码均可	`npm install -g @jackwener/opencli`
Qlib	微软 AI 量化框架，自动因子挖掘 + 模型训练 + 回测评估	`pip install pyqlib`
盈米基金 MCP	69 个标准化 MCP 工具 + 16 项技能组件，含组合回测/蒙特卡洛模拟	联系盈米 AI 开放平台获取 API Key

工具推荐逻辑基于 awesome-finai-tools-zn/data/institution-skills.json，每周自动更新。

🔗 工具链联动

本仓库是 FinAI 工具生态的一部分，与其他仓库协作：

仓库	定位	与本仓库的关系
awesome-finai-tools-zn	数据底座	提供工具清单+机构Skill数据
invest-brain	工具推荐引擎	基于场景自动推荐工具
investment-buddy-pet	人格化投顾	按投资人格匹配工具箱
SoloAdvisor-Toolkit	投顾流程工具包	KYC→配置→组合→报告
knowledge-workflow	知识管理	收集→打标→存储→产出

🗺️ Roadmap

改造需求详细文档：docs/改造需求-roadmap.md

P0 核心改造（个人知识库愿景）：

🔴 用户自定义 RAG 知识库（让用户自己的框架可被 RAG 引用）
🔴 新闻/事件触发 reminder（央行购金、地缘冲突、美债冻结等）
🔴 投资框架管理工具（结构化记录用户的框架规则与触发条件）

P1 数据源：

🟡 黄金现货 / 美元指数 / 美债收益率实时数据
🟡 黄金 ETF（518880 / GLD）数据修复

P2 体验优化：

🟢 思考卡 NLU 抽取 bug（数字/英文名误识别）

最近进展（2026-07-29）：

✅ 黄金投资框架核心已写入思考卡（thought_8）
✅ 基于真实数据的黄金推演已写入思考卡（thought_9）
✅ 改造需求文档已建（docs/改造需求-roadmap.md）

版本: v0.1.2 创建时间: 2026-06-24 许可: AGPL v3

项目	用途
invest-buddy-pet	入门陪伴产品（人格测试）
mangoview	超级系统站（专业分析）

com.mangofolio/investbrain

com.mangofolio/investbrain (Investment discipline MCP server)

🛠️ Key Features

🚀 Use Cases

⚡ Developer Benefits

⚠️ Limitations

Topics

InvestBrain — 投资第二大脑

5 分钟快速体验

方式 A：桌面客户端（Windows，推荐）

方式 B：MCP Server（任意 MCP 客户端）

你的 Key，自己填

你需要从下面这些官方后台自己申请 / rotate：

4 个 key 都写在哪里（都不会进 git）

安全规则

快速开始：推送配置

方式一：一键脚本（推荐，Windows）

方式二：对话内配置（MCP 客户端内）

PushPlus token 获取步骤

它解决什么问题

核心能力

示例对话

场景 1：RAG 问答 — 大师思想碰撞

场景 2：行为模式分析 — 找出反复犯的错

场景 3：智能提醒 — 纪律锚点

Claude Desktop 接入

开源协议与路线图

架构

MCP Tools（40 个）

知识库

数据源

开发

相关项目

🛠️ 推荐工具链

🔗 工具链联动

🗺️ Roadmap

Install

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