dsh-industry-graph-mcp

零依赖 · 本地优先的 A股 产业链 / 申万行业 / 概念板块 知识图谱 MCP server。 无需 API key、无需联网，纯 Node.js（ESM）读取内置精选种子数据，供 DeepSeek Harness (dsh) 在对话中直接调用。

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为什么做这个（定位）

在 dsh 插件生态里，办公文档生成（docx / pdf / pptx / excel）已是红海（竞品 30–215 个不等）； 而 中文 HR / 合规本地化（薪酬 / 个税 / 社保 / 劳动合同，全 GitHub 检索 0 竞品）是真正经得起复核的蓝海。

⚠️ 诚实声明（2026-08-28 晚修正）：本插件所属的「A股 产业链 / 行业 / 概念图谱」方向并非蓝海——全 GitHub 已有 40–61 个 A股 数据 MCP，且存在与本插件近乎同构的 jinjunnn/tide-plugin（产业链/概念/题材图谱）等竞品。本插件的价值在于 local-first / 零依赖 / 无 API key / 随仓精选种子，作为领域知识资产与 portfolio 拼图成立，但不是首发占位。不建议在该方向继续扩面。

本插件不比拼"再生成一个文档"，而是把A股 实体关系的领域知识做成可被大模型实时查询的本地图谱： 当策略研究 / 投研对话中需要"这只票属于什么行业、和谁同业、处在产业链哪一环、沾哪些题材"时， agent 不再靠记忆硬猜，而是调用本 server 拿到结构化、可追溯的答案。

数据规模（v0.1.0 种子）

维度	数量
申万一级行业	31（完整一级）
概念板块	52
产业链	14（含上/中/下游节点）
覆盖个股	181（去重）

数据为人工精选种子，刻意小而准，覆盖主流赛道；设计为可扩展（见下文"扩展数据"）。

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工具清单（7 个）

工具	说明	关键参数
industry_of_stock	查个股所属申万一级行业 + 关联概念 + 所在产业链	stock（代码或名称）
peers	同行业竞品（同业可比标的），可剔除自身	stock, exclude_self
chain_view	查看产业链上下游结构，可高亮某股票所在环节与上下游	chain（id/名称）, stock
concept_members	查询某概念板块成分股	concept
concept_intersect	两个概念的交集成分股（概念交叉选股）	a, b
stock_search	按代码/名称子串模糊搜索覆盖标的	query
graph_stats	数据集规模概览	—

所有工具返回 UTF-8 JSON 文本，便于 agent 二次推理或直接呈现。

调用示例（dsh 对话）

• "宁德时代在哪个产业链、处在哪一环？上下游都有谁？" → chain_view({chain:"锂电池产业链", stock:"300750"})
• "白酒板块有哪些票？" → concept_members({concept:"白酒"})
• "同时沾半导体和 CPO 的票有哪些？" → concept_intersect({a:"半导体", b:"CPO"})
• "隆基绿能的同业竞品是谁？" → peers({stock:"601012"})

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安装 / 接入 dsh

本仓库是一个 dsh bundle。把 cordis.patch.yml 合并进你的 dsh profile 即可注册为一个 mcp server。

cordis.patch.yml 中的关键路径（部署时改成你本机实际路径）：

- insert:
    - path: plugins.mcp-servers
      items:
        - id: mcp-industry-graph
          name: A股产业链知识图谱
          transport: stdio
          command: !!js process.env.QUANT_MCP_NODE || process.execPath
          args:
            - "C:\\Users\\helib\\dsh-industry-graph-mcp\\industry-graph-mcp-server.mjs"
          cwd: "C:\\Users\\helib\\dsh-industry-graph-mcp"
          enabled: true

command 使用 !!js process.env.QUANT_MCP_NODE || process.execPath 的硬核写法， 可免疫本机 Node 版本目录漂移（如 22.22.2 → 22.22.2-2）。

本地独立验证（不依赖 dsh）

# 1) 生成数据（已生成可跳过）
python gen_graph.py

# 2) 自测 MCP 握手与各工具
python _selftest.py

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扩展数据

种子数据集中在 gen_graph.py，三个列表即可扩展：

• industries：申万一级行业 → 代表性成分 (code, name, [(code,name), ...])
• concepts：概念板块 → 成分 [(name, [(code,name), ...])]
• chains：产业链 → 上/中/下游节点 {id, name, nodes:[{stage, desc, members}]}

改完运行 python gen_graph.py 重新生成 data/industry-graph.json，server 自动加载，无需改任何代码。

后续可导入用户自有清单（如自建题材池、自定义产业链），做到"本地优先 + 个人知识沉淀"。

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架构要点

• 零依赖：纯 Node ESM + fs，无 npm install，免疫 managed-node 漂移。
• 本地优先：数据来自内置 data/industry-graph.json，不触网、不依赖第三方 API。
• 标准 MCP stdio：initialize → notifications/initialized → tools/list → tools/call，协议版本 2024-11-05，NDJSON 行协议。

License

MIT © helibeiqi