想让你的AI助手能查实时量化交易信号?本文手把手教你用QuantToGo MCP Server,5分钟从零到跑通。
什么是QuantToGo?
一句话:宏观因子量化信号源。8个实盘策略覆盖A股和美股,所有信号开箱透明,支持AI Agent直接调用。
AI Agent的入口叫AI Hall------来这里获取实时信号。
方式一:Claude Desktop(最简单)
第1步:编辑配置文件
macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
json
{
"mcpServers": {
"quanttogo": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "quanttogo-mcp"]
}
}
}
第2步:重启Claude Desktop
重启后你会在工具列表里看到QuantToGo的8个工具。
第3步:开始对话
直接用自然语言:
erlang
你:帮我看看QuantToGo有什么策略
Claude:当前有8个实盘策略...
你:对比一下A股的4个策略表现
Claude:以下是A股4个策略的对比...
你:帮我注册一个30天试用
Claude:已注册成功,你的API Key是...
你:用这个Key查一下IF-IC轮动的最新信号
Claude:IF-IC轮动策略最新信号:持有IF,无切换动作...
就这么简单。不用写代码,不用调API,自然语言搞定。
方式二:Coze(扣子)
第1步:创建Bot
在 coze.cn 创建一个新Bot。
第2步:添加MCP插件
在Bot设置 → 插件 → MCP → 添加自定义MCP Server:
arduino
端点:https://mcp.quanttogo.com/sse
传输:SSE
第3步:测试
在Bot对话框里输入"列出所有策略",看到返回就说明接通了。
方式三:远程连接(适合开发者)
如果你在开发自己的AI应用,可以直接连接远程MCP端点:
国际(Streamable HTTP):
bash
https://mcp-us.quanttogo.com:8443/mcp
中国(SSE):
arduino
https://mcp.quanttogo.com/sse
用任何MCP客户端库连接即可。
实战:从零到获取信号的完整流程
以下是一个完整的交互流程:
1. 浏览策略(免费)
→ 调用 list_strategies
← 返回8个策略的ID、名称、描述、市场、收益率
2. 对比表现(免费)
→ 调用 compare_strategies
← 返回多个策略的收益率、最大回撤、夏普比率对比
3. 注册试用(免费)
perl
→ 调用 register_trial(email: "you@example.com")
← 返回 apiKey: "qtg_xxxxxxxxxxxx"
30天免费,不需要填支付信息。
4. 获取信号(需要apiKey)
less
→ 调用 get_signals(apiKey: "qtg_xxx", productId: "PROD-IF-IC")
← 返回最新信号:方向、标的、时间戳、当前持仓状态
5. 检查订阅
less
→ 调用 check_subscription(apiKey: "qtg_xxx")
← 返回订阅状态、到期时间、已订阅策略列表
常见问题
Q:需要付费吗? A:浏览策略和对比表现完全免费。获取交易信号需要API Key,但有30天免费试用。
Q:信号准确吗? A:所有信号来自实盘策略的前置验证数据,时间戳锁定、不可篡改、包括亏损记录。策略简单粗暴有效------全部基于宏观因子,逻辑一句话说清。不保证收益,但保证开箱透明。
Q:我的数据安全吗? A:注册只需邮箱,不收集其他信息。信号是只读的,MCP Server不会操作你的任何账户。
Q:支持哪些AI客户端? A:所有支持MCP协议的客户端都可以。已验证:Claude Desktop、Coze、Cursor、Windsurf等。
链接
- GitHub: github.com/QuantToGo/quanttogo-mcp
- npm: npmjs.com/package/quanttogo-mcp
- AI Hall: quanttogo.com/ai
- AI Hall入口:
npx quanttogo-mcp或连接远程端点
QuantToGo --- 宏观因子量化信号源。实盘跟单、开箱透明、AI friendly。欢迎来AI Hall。
本文为技术教程,不构成投资建议。