Giới thiệu Vnstock MCP (Local)
Mục lục
Dành cho nhà nghiên cứu dữ liệu, nhà đầu tư cá nhân và lập trình viên sử dụng các công cụ Trợ lý AI (như Claude Code, Antigravity, ChatGPT Codex, Claude Desktop, ChatGPT Desktop, Gemini Spark) để hỗ trợ quá trình phân tích kỹ thuật, phân tích cơ bản và kiểm thử quy trình nghiên cứu trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
Tổng quan
vnstock-mcp là một công cụ nghiên cứu đầu tư cá nhân chạy cục bộ (Local Harness) trên máy tính của bạn, kết nối các Trợ lý AI với hệ sinh thái công cụ của Vnstock thế hệ 5 (vnstock, vnstock_quant, vnstock_pipeline, vnstock_news) thông qua chuẩn giao thức Model Context Protocol (MCP).
Khác với các dịch vụ trực tuyến hoặc API lưu trữ trên đám mây, vnstock-mcp vận hành hoàn toàn trên máy trạm của người dùng (Local), không đóng vai trò là một dịch vụ web lưu trữ hay phát lại dữ liệu. Thư viện cung cấp môi trường làm việc cục bộ có ghi nhận nhật ký thao tác trong phiên, hỗ trợ đối chiếu dữ liệu giữa các nguồn và hỗ trợ xuất mã nguồn Python độc lập để bạn có thể xem lại hoặc chạy lại quy trình phân tích mà không cần mở lại phiên làm việc của AI.
Các công cụ, dữ liệu và mô hình phân tích trong vnstock-mcp được cung cấp cho mục đích nghiên cứu, học tập và kiểm thử trong môi trường cá nhân của người dùng. Mọi kết quả do Trợ lý AI xử lý từ công cụ không cấu thành tư vấn đầu tư tài chính hay khuyến nghị mua bán chứng khoán. Người dùng tự chịu trách nhiệm với các quyết định đầu tư thực tế.
Vnstock MCP (Local) là gì và không là gì
Để hiểu rõ phạm vi và cách vận hành của thư viện, bảng đối chiếu dưới đây làm rõ các đặc điểm chính:
| Tiêu chí | Vnstock MCP (Local) là | Vnstock MCP (Local) không phải là |
|---|---|---|
| Bản chất | Một thành phần trong Harness nghiên cứu cá nhân chạy hoàn toàn cục bộ (Local) trên máy tính người dùng | Dịch vụ máy chủ trực tuyến (online service), API đám mây công cộng hay chatbot tự động |
| Dữ liệu thị trường | Công cụ chạy trên máy người dùng để truy vấn; không lưu trữ, không phát lại và không bán lại dữ liệu | Đơn vị lưu trữ, tái phân phối hay kinh doanh dữ liệu thị trường |
| Quy trình phân tích | Ghi nhận các bước gọi hàm trong phiên cục bộ và hỗ trợ trích xuất mã nguồn Python độc lập | Nhật ký trò chuyện phân tán không có cấu trúc |
| Phân quyền công cụ | Lọc danh mục công cụ hiển thị theo đúng cấp tài khoản của người dùng, hạn chế gọi nhầm hàm | Danh mục mở tự do không kiểm soát quyền gọi |
| Lưu trữ dữ liệu | Lưu trữ nhật ký và bảng dữ liệu nghiên cứu trực tiếp trong thư mục cá nhân trên máy của bạn | Nền tảng đám mây tập trung lưu trữ dữ liệu cá nhân của người dùng |
Các đặc điểm kiến trúc và tính năng chính
1. Hỗ trợ tái lập quy trình phân tích
Trong quá trình tương tác, các bước truy vấn dữ liệu và tính toán được ghi nhận vào nhật ký phiên (journal/<session>.jsonl) kèm theo mã tham chiếu (call_id).
Khi cần lưu lại quy trình đã thử nghiệm thành công, bạn có thể yêu cầu Trợ lý AI gọi công cụ research_journal(method="script") để trích xuất một tệp mã nguồn Python độc lập. Tệp mã này sử dụng các thư viện chuẩn (vnstock, vnstock_quant, pandas), giúp bạn dễ dàng chạy lại hoặc đưa vào các lịch trình tự động hoá cá nhân.
2. Tiếp nhận và đối chiếu dữ liệu đa nguồn
Thư viện hỗ trợ làm việc linh hoạt với nhiều nguồn dữ liệu:
- Tiếp nhận bảng dữ liệu nến hoặc báo cáo tài chính từ nguồn khác bạn có quyền dùng (một MCP khác, tệp dữ liệu có sẵn trên máy) thông qua công cụ
research_save. - Đối chiếu độ lệch giữa hai bảng dữ liệu theo cột định danh thời gian thông qua công cụ
research_compare. - Áp dụng các phương pháp tính toán chỉ báo kỹ thuật của
vnstock_quanttrên dữ liệu ngoài thông qua công cụquant_ta_basicvàquant_compute.
3. Lọc danh mục công cụ theo cấp tài khoản
Để tránh trường hợp Trợ lý AI gọi các hàm vượt quá quyền hạn của gói tài khoản dẫn đến lỗi gián đoạn phiên làm việc, lõi Rust lọc danh mục công cụ ngay từ yêu cầu tools/list.
Những công cụ chưa thuộc phạm vi cấp tài khoản của bạn sẽ không xuất hiện trong danh sách công cụ mà Trợ lý AI nhìn thấy, giúp AI tập trung vào đúng các tính năng khả dụng.