Vibe-Research 是一款自托管投研 Agent，把 a-stock-data 等三套开源数据源打包进仓库、开箱即用。A 股/美股/港股行情、每日复盘、资讯雷达、持仓管理全配齐，可接 Claude Code / Codex 订阅或自有 API，让 AI 帮你做个股研究。本地部署，数据不出门。

🎤 引言

盯盘这件事，过去靠券商 App、靠财经新闻、靠 Excel 表格，数据东一块西一块，想让 AI 帮你看个股，又得自己拼提示词、写工具调用。Vibe-Research 把这条链路整成了一个本地优先的开源 Agent：自带的三个数据源子仓库、FastAPI 后端、玻璃暖橙主题前端，再加三种 AI 接入方式，git clone 下来就能跑。

作者 Simon 在 README 里把定位说得很直白：「Vibe-Research 把数据和功能配齐，由你自己的 AI 驱动投资研究」。所以这不是一个替你做决策的黑盒产品，而是一个让 AI 有数据可用、有工具可调的工作台。

⭐ 核心功能

Vibe-Research 的架构走的是「一套数据层 + 两条 AI 出口」，从数据采集到 AI 推理分得很清楚：

自带三大数据源（git clone 下来就有）

  • a-stock-data/（v3.3）：10 层架构、40+ 端点，覆盖 A 股行情、K 线、研报、一致预期、估值、历史分位、三表财报、公告、龙虎榜、融资融券、大宗交易、股东户数、分红、资金流、解禁、概念板块、打板情绪、ETF 期权、互动易等。东财接口内置限流防封，自包含、零第三方数据封装依赖。
  • global-stock-data/（v1.0.1）：7 层架构、覆盖美股 / 港股行情、K 线、技术指标、三表财报、资金流、期权、SEC 申报。零鉴权、官方源直连。
  • investment-news/：12 大赛道一一对应 A 股板块（半导体 / AI / 机器人 / 新能源车…），覆盖 100+ 权威 RSS 源，已按合规词表过滤（剔除赌、预测市场、加密等）。纯标准库实现、零 key。

后端 backend/（FastAPI :8900）

  • astock.py / gstock.py：A 股 / 美港股行情与基本面
  • newsradar.py：资讯雷达（基于 12 赛道 108 RSS）
  • market.py：市场情绪 + 板块资金流 + 全球指数
  • portfolio.py：持仓 + 已清仓记录，存本地用户目录
  • chat.py：系统 AI（OpenAI 兼容 function-calling）
  • mcp_server.py：MCP server，可挂给 Claude Code 等 agent

前端 frontend/（Vite + React 19 + TS + Tailwind，玻璃暖橙主题，:5899）

提供每日复盘、资讯雷达、个股数据、板块中心、我的持仓、研究记录等模块，所有数据可视化都基于真实数据呈现，没有虚构榜单。

三种 AI 接入方式

  1. 订阅接入：调本机已登录的 CLI（Claude Code / Codex / Qwen Code / DeepSeek CLI），用你自己的订阅额度、不付 API 费。适合「复盘 / 今日要点 / 个股页问 AI」这类数据已备好的场景。
  2. API 接入：填自己的 key，baseURL 自动填好，支持 DeepSeek / 豆包 / MiniMax / OpenAI / OpenRouter / Groq / Together / MiMo / 任意 OpenAI 兼容端点。这条支持 function-calling——AI 会自己调数据工具（行情 / 估值 / 研报 / 新闻）再作答。
  3. MCP：把后端挂成 MCP server，agent 用自己的订阅额度调 Vibe-Research 的数据工具、做多步分析。

投研分析框架

让 AI 分析个股时，自动按 估值 / 资金面 / 财报质量 / 行业景气 / 事件催化与风险 五维组织结论——框架只规定「怎么读数据」、不规定买卖，方向仍由你自己的 AI 决定。

📥 安装与使用

Vibe-Research 设计成「秒装可用」，分级依赖：行情（腾讯）+ 研报 / 公告（东财）秒装可用；akshare / mootdx 惰性导入，缺失时对应端点返回 501 + 安装提示，不拖垮服务。

# 克隆仓库
git clone https://github.com/simonlin1212/Vibe-Research.git
cd Vibe-Research

# 后端（:8900）
cd backend
pip install -r requirements.txt
uvicorn main:app --reload --port 8900

# 前端（:5899）
cd ../frontend
npm install
npm run dev

# 浏览器打开
open http://localhost:5899

接入 AI：在「接入 AI」页配置一次，全站的「问 AI / 复盘 / 今日要点」就都用你自己的模型。所有 API key 只存本地浏览器、随请求发给你自己的后端，不上传、不进仓库。

数据存储路径：持仓 / 关注股 / 上传的研报默认存在用户目录 ~/.vibe-research/（可用环境变量 VR_DATA_DIR / VR_REPORTS_DIR 调整），跟项目文件夹隔离，重装 / 升级不会丢数据。

测试：

# 离线单测 + API 校验（无需联网）
cd backend && pytest -m "not live" -q

# 联网核对数据源 shape（升级 / 发布前跑）
pytest -q

仓库地址：https://github.com/simonlin1212/Vibe-Research

🎯 适用场景

  • A 股 / 港股 / 美股散户，想用 AI 辅助日常复盘和个股研究，但不想每家券商 App 切来切去
  • 用 Claude Code / Codex / Qwen Code 订阅党，希望把订阅额度用在正经投研上、不想再额外开 API
  • 喜欢本地部署、对「数据不上传」有强需求的用户
  • 想自己改造数据源（比如换数据源、加入新策略），又不想从零搭后端的开发者
  • 数据分析师 / 量化研究者，需要可复用的 A 股全栈数据 + 美港股数据 + AI 接口
  • 同时盯三个市场的用户：A股 + 美股 ADR + 港股，全在一处看板

⚠️ 注意事项

合规与免责

  • 仓库在 README 与 UI 上多次声明：只做客观数据整理与公开榜单呈现，不荐股、不预测涨跌、不给买卖时机、不承诺收益、不做主观评分。
  • 连板股 / 成交额榜均为东财 / 同花顺同款客观公开榜单数据，产品如实呈现、不附带任何推荐或预测。
  • 所有分析方向由你自己配置的 AI 给出，与本产品无关。UI 无买卖按钮；估值历史分位只标位置、不划买卖线。
  • 股市有风险，请独立决策、自行核实，风险自担。

已知限制

  • CLI 接入方式不做多轮工具调用，适合「复盘 / 今日要点 / 个股页问 AI」这类数据已备好的场景；要 AI 自己现场调数据工具的自由问答，需用 API 接入。
  • 韩股代码与 A 股同为 6 位数字，必须带 .KS 后缀（如三星 005930.KS）才能被识别；东财对韩股仅给行情、无财务。台股走美股 ADR（如台积电 TSM）。
  • Vibe-Research 主仓库 stars 数较新（49 ★ / 16 ⑂，截至 2026-07），但其底层数据子仓 a-stock-data 已 7.7k ★、global-stock-data 1.2k ★、investment-news 341 ★，经过较长时间实战检验。
  • 后端 FastAPI 默认端口 8900，前端 Vite 默认端口 5899，云端部署需注意防火墙与本地 CLI 调用的可达性。

部署前提

  • 订阅接入方式必须把后端跑在本机，云端读不到你本机的 CLI 登录态。
  • API key 配置仅存在本地浏览器，不上传服务端，但浏览器清理缓存会丢失，需重新配置。

✅ 总结

Vibe-Research 走的是「数据层 + AI 出口」分层路线：自带 a-stock-data、global-stock-data、investment-news 三个已成熟的数据源子仓，避免重复造轮子；后端做数据 API + MCP server，前端做看板；AI 部分则完全交给用户自己的模型（订阅 / API / MCP 三选一）。

对散户而言，最大价值是把「数据在哪、怎么取、怎么给 AI 用」这一长串链路封装好了；对开发者而言，FastAPI 后端 + 标准化数据端点 + MCP 接口，意味着可以很方便地接入自己的策略或自动化工作流。生态作者 Simon 的几个数据子仓（a-stock-data 7.7k ★、global-stock-data 1.2k ★）已经过较长时间实战检验，是项目能稳定运行的基础。

如果你是 Claude Code / Codex 订阅用户、且有跨市场投研需求，Vibe-Research 是目前少有的「把数据 + Agent 框架 + AI 接入」三件事一起做好的开源方案。本地部署、订阅即可驱动、数据不上传，正好戳中散户最关心的「用 AI 但数据自主」痛点。

适合需要 AI 辅助投研 + 跨市场数据 + 本地优先 的用户；不适合追求「AI 替我决策」或需要 SaaS 化云端服务的用户。

🔍 同类工具横向对比

工具数据来源AI 接入本地部署跨市场Stars
Vibe-Research自带三大数据源子仓（a-stock-data / global-stock-data / investment-news），git clone 即用订阅 / API / MCP 三种✅A 股 + 美股 + 港股49 ★（主仓）
TradingAgents-astock适配 A 股的多 Agent 辩论框架OpenAI 兼容 API部分主要 A 股2.6k ★
HKUDS/Vibe-Trading港大开源，港股为主API部分港股为主—
券商 App + ChatGPT 网页各家券商 + 手动复制网页对话❌视券商而定—

几个关键差异：

  • Vibe-Research：把数据层、子仓化、AI 接入解耦；用户可只用数据层（克隆子仓）、只用 AI 接口（MCP）、或全栈跑；自包含零外部封装依赖
  • TradingAgents-astock：偏多 Agent 辩论与决策，AI 扮演多个分析师角色；适合研究「AI 怎么思考」，但默认依赖外部数据源、自己接
  • 券商 App：数据稳定、官方合规，但 AI 协作能力弱，所有跨市场 / 跨工具调用都得手动
  • 通用 ChatGPT / Claude 网页对话：没有数据工具调用能力，全靠用户复制粘贴，容易出错且效率低

Vibe-Research 的定位介于「自建数据栈」和「AI 直接对话」之间：数据自己采集、AI 自己驱动、UI 自己做，三件事在一个仓库里串起来。