基于Model Context Protocol的个人财务助手构建方法

本文探讨了如何利用Model Context Protocol（MCP）协议构建一个可靠的个人财务助手。尽管大型语言模型（LLMs）在撰写市场分析报告方面表现出色，但其在没有数据支持的情况下可能显得过于自信，这在需要精确数据的场景中并不适用。为此，文章提出了一种架构设计，将LLM的叙述功能与外部工具的数据获取和计算功能分离。通过Python实现数据处理和计算，确保结果的确定性和准确性，而LLM仅负责生成易于理解的文本输出。文章详细介绍了系统结构，包括客户端封装层、核心计算层、事实对象与叙述逻辑等模块，并提供了两个实际示例：单个股票的市场分析报告和观察列表快照。此外，文章还指出了系统的可交付性以及未来可优化的方向，如增加交易量信息、引入更多数据源和改进请求解析逻辑。附录列出了实现该系统所需的技术前提，包括Python版本、API密钥和相关库。