mcp_query_table

mcp_query_table 是一个基于 playwright 的财经网页表格查询项目，支持把网页查询能力暴露为 MCP 服务。

当前统一项目目录要求如下：

hljs language-text

/root/project/mcp_query_table

当前版本：

hljs language-text

0.3.13

项目定位

直接查询财经网站表格数据，减少手工复制和网页操作
将查询能力封装为 Python 库，供脚本直接调用
将查询能力封装为 MCP 服务，供 Cline、Cherry Studio、MCP Inspector 等客户端调用
保留可选的 Streamlit 页面，便于把查询结果进一步交给大模型分析

当前支持

表格查询站点

同花顺问财
通达信问小达
东方财富条件选股

对话提供商

纳米搜索
腾讯元宝
百度 AI 搜索

项目结构

hljs language-text

mcp_query_table/
├── mcp_query_table/
│   ├── __main__.py
│   ├── enums.py
│   ├── playwright_helper.py
│   ├── providers/
│   ├── server.py
│   ├── sites/
│   └── tool.py
├── docs/
│   ├── ARCHITECTURE.md
│   ├── DEVELOPMENT.md
│   ├── DEPLOYMENT.md
│   ├── API.md
│   ├── FAQ.md
│   └── OPERATIONS.md
├── examples/
├── streamlit/
├── requirements.txt
└── pyproject.toml

环境要求

Python 3.10+
已安装 Chrome 或 Edge
首次运行前已安装 Playwright 浏览器依赖

当前机器建议 Python 环境：

hljs language-bash

/root/.venv/bin/python

快速开始

安装依赖

hljs language-bash

cd /root/project/mcp_query_table
python3 -m pip install -r requirements.txt
python3 -m playwright install chromium

作为 Python 库使用

hljs language-python

import asyncio

from mcp_query_table import AsyncBrowser, QueryType, Site, query


async def main():
    async with AsyncBrowser(
        endpoint="http://127.0.0.1:9222",
        executable_path="/usr/bin/google-chrome",
        user_data_dir="/root/.config/google-chrome",
    ) as browser:
        page = await browser.get_page()
        df = await query(
            page,
            query_input="收益最好的200只ETF",
            query_type=QueryType.ETF,
            max_page=1,
            site=Site.THS,
        )
        print(df.to_markdown())
        await browser.release_page(page)


asyncio.run(main())

启动 MCP 服务

标准输入输出模式：

hljs language-bash

cd /root/project/mcp_query_table
python3 -m mcp_query_table \
  --format markdown \
  --endpoint http://127.0.0.1:9222 \
  --executable_path /usr/bin/google-chrome \
  --user_data_dir /root/.config/google-chrome

SSE 模式：

hljs language-bash

cd /root/project/mcp_query_table
python3 -m mcp_query_table \
  --format markdown \
  --transport sse \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8000 \
  --endpoint http://127.0.0.1:9222 \
  --executable_path /usr/bin/google-chrome \
  --user_data_dir /root/.config/google-chrome

启动后：

SSE 地址：http://127.0.0.1:8000/sse
Streamable HTTP 地址：http://127.0.0.1:8000/mcp

常见使用场景

查询“2024年涨幅最大的100只股票按市值排名”
查询“年初至今收益率前50的基金”
查询“今日涨幅前5的概念板块”
将查询结果转成 Markdown 或 CSV 供大模型继续分析

运行注意事项

浏览器窗口宽度要足够，避免站点切到移动版页面
如果目标站点要求登录，建议提前在指定 user_data_dir 里完成登录
无头模式下建议显式指定 user_data_dir
各站点表结构不同，同一查询在不同站点得到的结果可能不同

单文件版 `i问财`

仓库根目录下提供了 iwencai_single.py，用于在不启动 MCP 服务的情况下，直接查询新版 i问财 选股页并导出结果。

安装依赖：

hljs language-commandline

pip install -r iwencai_single_requirements.txt
playwright install chromium

直接运行：

hljs language-commandline

python iwencai_single.py

脚本默认会：

打开 i问财 选股结果页
自动切换到 100条/页
按分页抓取数据
导出到当前目录下的 行业概念_single.xlsx

如需复用，可直接调用：

hljs language-python

from iwencai_single import QueryType, query_iwencai

参考

Streamlit 说明
示例脚本

mcp_query_table

mcp_query_table 是一个基于 playwright 的财经网页表格查询项目，支持把网页查询能力暴露为 MCP 服务。

当前统一项目目录要求如下：

hljs language-text

/root/project/mcp_query_table

当前版本：

hljs language-text

0.3.13

项目定位

直接查询财经网站表格数据，减少手工复制和网页操作
将查询能力封装为 Python 库，供脚本直接调用
将查询能力封装为 MCP 服务，供 Cline、Cherry Studio、MCP Inspector 等客户端调用
保留可选的 Streamlit 页面，便于把查询结果进一步交给大模型分析

当前支持

表格查询站点

同花顺问财
通达信问小达
东方财富条件选股

对话提供商

纳米搜索
腾讯元宝
百度 AI 搜索

项目结构

hljs language-text

mcp_query_table/
├── mcp_query_table/
│   ├── __main__.py
│   ├── enums.py
│   ├── playwright_helper.py
│   ├── providers/
│   ├── server.py
│   ├── sites/
│   └── tool.py
├── docs/
│   ├── ARCHITECTURE.md
│   ├── DEVELOPMENT.md
│   ├── DEPLOYMENT.md
│   ├── API.md
│   ├── FAQ.md
│   └── OPERATIONS.md
├── examples/
├── streamlit/
├── requirements.txt
└── pyproject.toml

环境要求

Python 3.10+
已安装 Chrome 或 Edge
首次运行前已安装 Playwright 浏览器依赖

当前机器建议 Python 环境：

hljs language-bash

/root/.venv/bin/python

快速开始

安装依赖

hljs language-bash

cd /root/project/mcp_query_table
python3 -m pip install -r requirements.txt
python3 -m playwright install chromium

作为 Python 库使用

hljs language-python

import asyncio

from mcp_query_table import AsyncBrowser, QueryType, Site, query


async def main():
    async with AsyncBrowser(
        endpoint="http://127.0.0.1:9222",
        executable_path="/usr/bin/google-chrome",
        user_data_dir="/root/.config/google-chrome",
    ) as browser:
        page = await browser.get_page()
        df = await query(
            page,
            query_input="收益最好的200只ETF",
            query_type=QueryType.ETF,
            max_page=1,
            site=Site.THS,
        )
        print(df.to_markdown())
        await browser.release_page(page)


asyncio.run(main())

启动 MCP 服务

标准输入输出模式：

hljs language-bash

cd /root/project/mcp_query_table
python3 -m mcp_query_table \
  --format markdown \
  --endpoint http://127.0.0.1:9222 \
  --executable_path /usr/bin/google-chrome \
  --user_data_dir /root/.config/google-chrome

SSE 模式：

hljs language-bash

cd /root/project/mcp_query_table
python3 -m mcp_query_table \
  --format markdown \
  --transport sse \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8000 \
  --endpoint http://127.0.0.1:9222 \
  --executable_path /usr/bin/google-chrome \
  --user_data_dir /root/.config/google-chrome

启动后：

SSE 地址：http://127.0.0.1:8000/sse
Streamable HTTP 地址：http://127.0.0.1:8000/mcp

常见使用场景

查询“2024年涨幅最大的100只股票按市值排名”
查询“年初至今收益率前50的基金”
查询“今日涨幅前5的概念板块”
将查询结果转成 Markdown 或 CSV 供大模型继续分析

运行注意事项

浏览器窗口宽度要足够，避免站点切到移动版页面
如果目标站点要求登录，建议提前在指定 user_data_dir 里完成登录
无头模式下建议显式指定 user_data_dir
各站点表结构不同，同一查询在不同站点得到的结果可能不同

文档

架构文档
开发文档
部署文档
接口文档
FAQ
运维手册

单文件版 `i问财`

仓库根目录下提供了 iwencai_single.py，用于在不启动 MCP 服务的情况下，直接查询新版 i问财 选股页并导出结果。

安装依赖：

hljs language-commandline

pip install -r iwencai_single_requirements.txt
playwright install chromium

直接运行：

hljs language-commandline

python iwencai_single.py

脚本默认会：

打开 i问财 选股结果页
自动切换到 100条/页
按分页抓取数据
导出到当前目录下的 行业概念_single.xlsx

如需复用，可直接调用：

hljs language-python

from iwencai_single import QueryType, query_iwencai

参考

Streamlit 说明
示例脚本

mcp_query_table

mcp_query_table

项目定位

当前支持

表格查询站点

对话提供商

项目结构

环境要求

快速开始

安装依赖

作为 Python 库使用

启动 MCP 服务

常见使用场景

运行注意事项

文档

单文件版 `i问财`

参考

Similar Packages

mcp_query_table

mcp_query_table

项目定位

当前支持

表格查询站点

对话提供商

项目结构

环境要求

快速开始

安装依赖

作为 Python 库使用

启动 MCP 服务

常见使用场景

运行注意事项

文档

单文件版 `i问财`

参考

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mcp_query_table

mcp_query_table

项目定位

当前支持

表格查询站点

对话提供商

项目结构

环境要求

快速开始

安装依赖

作为 Python 库使用

启动 MCP 服务

常见使用场景

运行注意事项

文档

单文件版 i问财

参考

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mcp_query_table

mcp_query_table

项目定位

当前支持

表格查询站点

对话提供商

项目结构

环境要求

快速开始

安装依赖

作为 Python 库使用

启动 MCP 服务

常见使用场景

运行注意事项

文档

单文件版 i问财

参考

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单文件版 `i问财`