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AI-Native Quant Research MCP

GAS Quant MCP

讓 AI Agent 直接調用可追溯的市場資料、量化分數與研究工具,不再依賴模型記憶或人工查表。

Read-only結構化輸出 Structured output資料日期可追溯可審計 Auditable

GAS Quant MCP 是一套 read-only MCP Server,把量化研究需要的資料與計算封裝成標準化 MCP tools。支援 MCP 的 AI client 可以直接取得宏觀分數、資產輪動、VFM 與歷史價格、投組風險、跨資產預測、台股月營收、ICIR 因子研究與選股,以及概念族群、研究評論、歷史指標與風險預測訊號。數字與日期由工具即時提供,AI 負責解讀與整理,而不是憑記憶生成。

能做什麼

常見情境包括每日市場簡報、個股研究、投組風險檢查、跨資產預測、台股月營收追蹤與量化因子研究。

為什麼金融資料需要 MCP

金融研究需要可追溯的資料日期、穩定欄位、明確權限,以及能被審計的工具調用。GAS Quant MCP 放在 AI Agent 與資料 API 之間,讓 AI 不需要猜測數字、不需要手動查表,也不需要直接接觸內部 API key。

能力說明
AI 直接調用支援 MCP 的 client 可以透過工具列表發現能力,並在需要時呼叫資料與計算工具。
結果可追溯工具回傳包含 request_idtool_idsourcedata_date 與 warnings,方便研究、除錯與客服追蹤。
輸出格式一致核心工具使用相同 envelope,前端、agent workflow 或資料管線可以穩定處理結果。
權限可控可用 customer key、allowed tools、scope 與 raw mode 權限控管不同客戶可用的工具。
適合 Skill 編排Skill 可以把多個工具組合成 Macro Brief、ICIR 選股、Portfolio Risk Review 等研究流程。
降低幻覺數字、商品清單、因子與日期由工具即時取得,AI 負責解讀與整理,而不是憑記憶生成。

適合誰使用

對象使用方式
投資研究員用 AI 快速整理 macro、sector、個股、營收與因子資料,生成有資料日期的研究摘要。
量化研究員取得 factor list、ICIR statistics、return、IC 與 pool constituents,加速因子驗證流程。
PM / 風控團隊讓 AI 協助檢查 portfolio downside risk、macro regime 與跨資產風險線索。
AI / Data 工程師用 MCP endpoint、structured output、auth 與 audit hooks,把金融資料接進 agent platform。

Read-only by design

GAS Quant MCP 專注於資料與計算。它可以查資料、整理分數、計算風險、產生研究候選清單,但不下單、不修改投組紀錄、不保證投資報酬。

這讓它更適合放進企業研究流程與可審計的 AI agent 架構。

選擇接入方式

依照你正在使用的 AI 環境選擇接入方式,一般客戶不需要取得原始碼或自行部署 server。

開始使用

正式環境:

https://gas-quant.one10.com/
https://gas-quant.one10.com/mcp

如需開發或測試環境,請向 GAS Quant 團隊申請對應的 endpoint 與測試權限。