如何利用 AI 龙虾与 MCP 工具挖掘投资机会实战分享

摘要： 本次直播为金门投研 AI 实战系列分享，重点探讨如何通过“龙虾” AI 结合 MCP（Model Context Protocol）工具链高效挖掘投资信号，演示了从海量资讯检索到结构化报告生成的自动化投研工作流。

核心观点：
AI 可以通过标准化的 MCP 工具（涵盖研究资讯、宏观数据、行情数据、公司基本面等）打通投研资源的检索与分析，将传统的资料搜集、初级筛查和汇总工作自动化，从而极大提升研究员挖掘机会的效率。

论据支撑：

1. MCP 工具能力：介绍了 research_query（全文检索）、research_hot_data_query（热点数据查询）等工具，能够快速召回会议纪要、内外资研报及公告点评。
2. 核心应用场景（Skill）演示：
   • 外资研报分析：自动化检索单日所有外资研报，提取宏观、行业及个股观点并生成总结报告。
   • 热门研究分析：基于平台阅读量 Top 榜单提取热门内容，通过自定义逻辑提炼市场主线及代表标的。
   • 金股分析：对券商月度金股会议进行拆分，逐篇提取金股及逻辑，生成大规模结构化汇总报告。
3. 实战优化技巧：分享了通过创建“工作目录”实现任务隔离、利用“任务清单”约束 AI 避免调用疲劳等工程化实践。

局限性/风险：

1. 时效性差异：部分外资研报数据可能存在轻微延迟。
2. 数据完整性：AI 在执行大规模检索时可能出现检索页数不足导致的信息缺失，需通过数据校验步骤进行补齐。