让金融数据成为 AI 能够理解的工作语言。

MCP 消费层的目标不是把原始接口直接暴露给模型，而是把目录、字段、筛选、码值和关联关系组织成可自我导航的工具链。

当前为接入预览：元数据与工具设计已有基础，正式 MCP Server 正在建设。

TOOL LOOP

工具返回的不只是数据，还有下一步的线索。

让 Agent 能根据返回结果继续理解字段、寻找关联或缩小查询，而不是靠提示词猜测。

search_catalog

按关键词发现报告、数据域与字段。

搜索“盈利能力”找到可用报告。

report_info

理解报告的字段、来源、筛选方式与关联线索。

确认财务指标的报告期与可筛选字段。

field_info

读取字段含义、单位、变换与枚举引用。

区分每股收益、同比与单季口径。

related_reports

寻找可关联的报告及其 join key。

把利润表与资产负债表放到同一语义链路。

fetch_report

在理解约束后获取受控规模的数据。

按公司与报告期拉取需要的字段。

DESIGNED FOR CONTEXT

从关键词开始找到报告、数据域与字段，而不是让模型猜接口名。

将字段含义、单位、筛选方式、码值与来源一并交给调用方。

明确哪些报告能以哪些键连接，避免隐式、不可复现的拼接。

在过滤、字段与规模边界已明确后，获取最小必要的数据。

先查看已经整理的数据目录与覆盖范围。