MCP Server¶

若你的 AI 工具支援 MCP（Model Context Protocol），可改用 FinMind 官方 MCP server finmind-mcp，由工具自動呼叫並實際抓取資料，不需手動下載 skill 檔。適合多輪、agentic 的查詢與分析。

其他串接方式

網頁版 ChatGPT / Claude：用 llms.txt，免安裝。
CLI 工具想用指令檔：用 Agent Skill。

安裝¶

請先至 FinMind 註冊取得 Token，並安裝 uv。

Claude Code（一鍵安裝）： 先 export FINMIND_TOKEN=your_token_here，再於 Claude Code 內輸入：

/plugin marketplace add FinMind/FinMind-MCP
/plugin install finmind-mcp@finmind-official

裝好後 /reload-plugins 連線、/mcp 確認。（plugin 讀環境變數 ${FINMIND_TOKEN}，需在啟動 Claude Code 前先 export。）

其他工具（Claude Desktop / Cursor / Windsurf / Gemini CLI）： 在該工具的 MCP 設定檔加入：

{
  "mcpServers": {
    "finmind": {
      "command": "uvx",
      "args": ["finmind-mcp"],
      "env": { "FINMIND_TOKEN": "your_token_here" }
    }
  }
}

Codex CLI 的設定格式不同（用 ~/.codex/config.toml 的 [mcp_servers]），或一行 codex mcp add finmind --env FINMIND_TOKEN=... -- uvx finmind-mcp。

各 host 的設定檔位置、claude mcp add / gemini mcp add / codex mcp add 指令與驗證方式，詳見 FinMind-MCP 安裝指南。

範例¶

MCP 由工具自動呼叫，直接用自然語言提問即可，不需要加 /finmind。最適合連續追問、跨資料集的 agentic 分析。

直接提問¶

台積電最近一個月股價走勢如何？

預期結果：工具自動呼叫 taiwan_stock_daily，回傳台積電（2330）近一個月每日股價並摘要走勢。

多輪追問¶

2330 三大法人近一週買賣超是多少？外資是偏買還是偏賣？
再幫我跟 2317 做同期比較。

預期結果：先回傳台積電三大法人買賣超並判讀外資方向，接著在同一對話延續查詢鴻海並對照，不需重新輸入條件。

跨資料集分析¶

幫我分析台積電近一年的股價報酬率，並對照同期的月營收成長趨勢，給我結論。

預期結果：工具分別抓取股價與月營收資料，計算報酬率與營收年增率，並綜合成一段分析結論。

條件篩選¶

今天三大法人買超金額最高的前 5 檔股票是哪些？

預期結果：工具查詢當日三大法人買賣資料，排序後回傳買超金額前 5 名的個股清單。