
报告
摘要
CJPY升级:编程接口与MCP服务
CJPY基于天软TS-OPI构建统一的数据调用层,当前版本同时提供Python API和MCP Server。Python接口保持原有函数化、DataFrame化的使用方式,MCP则将同一批数据能力注册为智能体可发现、可调用的结构化工具。
更丰富的投研数据,更便捷的调用接口
结构化表格:CJPY支持近百张结构化数据表,覆盖上市公司、基金、债券与可转债、指数、期货、期权、汇率和宏观数据。各类数据配套日期字段、更新频率和业务说明,便于识别披露时点与适用场景。
宏观数据:CJPY提供40张宏观数据表,形成约2500项指标及字段定义,覆盖增长、生产、投资、消费、价格、收入、货币、信贷、储备和政策工具等主题。同时提供专门的宏观数据提取接口,提升数据提取效率。
MCP让智能体能够发现并调用专业投研数据:MCP将CJPY能力组织为17个只读工具,并提供表名、字段、因子和宏观指标的发现流程。结构化结果会标记完整、空数据、超限或预览状态,降低因结果截断导致的误判。
两种接口面向不同任务规模,可以组合使用:交互式查询、公司快照和宏观跟踪适合通过MCP完成;大规模因子提取、复杂计算和回测适合使用Python。研究流程可以先通过MCP确认数据口径,再转入Python批量处理。
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图表目录

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正文




图 1:CJPY投研数据服务总体架构

资料来源:长江证券研究所
表 1:CJPY 0.5.2的主要组成

资料来源:长江证券研究所
图 2:CJPY覆盖的主要数据与研究用途

资料来源:长江证券研究所
表 2:常用行情字段示例

资料来源:天软科技,长江证券研究所
表 3:CJPY结构化数据表的主要主题

资料来源:天软科技,长江证券研究所
图 3:同一数据底座下的两种使用方式

资料来源:长江证券研究所
表 4:CJPY MCP工具分组

资料来源:长江证券研究所
表 5:Python接口与MCP工具的适用场景

资料来源:长江证券研究所
图 4:使用MCP内置提示词模板获取公司基础研究快照

资料来源:长江证券研究所 备注:仅供演示,不作推荐。
图 5:公司基础研究快照示例


资料来源:天软科技,长江证券研究所 备注:仅供演示,不作推荐。
图 6:多因子研究案例的主要步骤

资料来源:长江证券研究所
图 7:多因子分组回测结果示例

资料来源:天软科技,长江证券研究所 备注:仅供演示,不作推荐。
图 8:使用MCP内置提示词模板跟踪宏观指标

资料来源:天软科技,长江证券研究所 备注:仅供演示,不作推荐。
图 9:宏观指标跟踪示例

资料来源:天软科技,长江证券研究所 备注:仅供演示,不作推荐。
风险提示 ·
1、数据接口稳定性风险:CJPY依赖天软TS-OPI服务,底层服务、网络连接、token或数据权限变化可能影响数据提取的稳定性和及时性。
2、数据口径与字段变化风险:行情、表格、因子和宏观数据可能因数据源口径调整、字段更新或版本迭代发生变化,使用时需核对定义、日期和单位。
3、自定义因子与回测风险:TSL公式、参数、报告期或历史可得性处理不当可能导致因子错误或引入未来数据;简易回测也未完整覆盖费用和成交约束。
4、智能体工具调用与结果解释风险:MCP调用由宿主客户端组织,可能出现工具选择、参数填写、字段理解或结果解释偏差,关键数据和结论需人工复核。
5、结果规模与完整性风险:MCP存在返回上限,preview仅用于查看样例,不能用于全量统计或排名;大规模数据应通过Python分批获取。
6、工具迭代与案例适用性风险:CJPY仍在持续开发,接口与数据覆盖可能调整;本文涉及证券、指标和案例仅用于工具演示,不构成投资建议。
投资评级说明 ·

研究报告信息 ·
报告标题:AI投研(一):面向投研智能体的CJPY数据服务
对外发布时间:2026-08-05
研究发布机构:长江证券研究所
参与人员信息:
鲍丰华 SAC编号:S0490521070001
邮箱:baofh@cjsc.com.cn
刘胜利 SAC编号:S0490517070006
SFC编号:BWH883
邮箱:liusl4@cjsc.com.cn
声明 ·
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