4 月 8 日，盈米基金发布业内头个财富管理MCP Server，旨在将基金等相关数据和服务通过标准化的MCP协议进行全新封装，以此打通AI大模型获取金融领域数据与服务的桥梁，为后续在DeepSeek、豆包、通义千问等AI大模型的基础上构建专业、可靠的金融领域垂直AI应用奠定基础。可以说，盈米基金本次行业首发，标志着财富管理行业垂直领域与AI大模型的深度融合进入了全新阶段。
一、盈米MCP Server的技术特点：
1、采用多层架构设计。通过对基金投顾核心能力进行“再资产化”处理，将专业的金融能力转化为可被AI大模型有效调用的标准化“资产”，实现了数据、内容、投研投顾能力和AI的有效整合。
2、具备企业级加密通信协议，以及严格的权限认证和授权管理机制。**以确保敏感财务数据的安全传输与存储。该系统支持多层级访问，不同用户只能访问被授权的特定数据和功能，全方位保障财富管理数据的保密性和完整性。
二、财富管理领域AI应用核心痛点
1、传统金融AI应用、Agent开发效率低
MCP全称：模型上下文协议，是由Anthropic公司开发的开源协议，它标准化了大模型与应用和数据源的交互方式，使得大模型能够有效调用数据库、工具和网络搜索等多种资源，从而实现大模型与外部系统的有效联动。
就技术实施而言，MCP能显著优化系统的集成流程和提升开发效率。过去，传统开发需要处理繁琐的代码编写和API调用，就单个协议适配通常需要数十分钟至数小时的时间，且需为不同平台反复适配。而MCP则采用标准化配置方式，将系统的对接耗时缩短至5- 10 分钟，开发效率足足提升了80%-90%。
2、信源良莠不齐，经验无法沉淀
盈米基金副总裁、且慢业务负责人林杰才举例，我们可以设想一位投资顾问需要评估某基金产品时，若缺乏比较新及历史数据，且未掌握专业的分析方法，是很难提供准确建议的。同理，AI大模型在缺乏专业数据支持的情况下，只能依赖互联网搜索获取信息，且互联网上的信息良莠不齐，这往往导致分析结果的准确性和一致性存在显著偏差。甚至可能同一个需求，得到每次的数据和结果都不一样。这是当前AI大模型在处理专业领域问题时面临的主要瓶颈。
在MCP协议框架下，盈米基金的MCP Server通过标准化通信机制，为AI大模型提供专业的数据支持和标准范式。MCP Server作为AI大模型和系统服务能力的中间层，当AI需要分析基金产品时，可直接向MCP Server请求相关数据和专业分析框架，从而获取准确、专业的投研支持。通过这种协同模式使AI大模型能够为用户提供更加准确和专业的服务。
此前，用户通过DeepSeek等大模型咨询金融服务时，常常获得质量参差不齐的回答。采用盈米基金面向财富管理领域的MCP Server，这一问题将得到有效解决。针对大模型在实时数据获取和专业工具调用方面的局限性，特别是在对数据时效性和信息比较准确度要求很高的金融投资领域，MCP可谓提供了理想的解决方案。
基于此，盈米基金开创性地推出投顾AI开放平台（简称：OAP）。该平台通过统一网关，整合了MCP和OpenAPI等协议，实现与Cursor、Dify等主流平台的无缝对接。使AI大模型具备了专业的财经资讯获取、投研分析能力、投顾服务能力和组合策略构建能力。通过盈米OAP上的MCP Server，能让大模型与AI应用、Agent有效协同，为客户提供更专业、更个性化的投资咨询服务。
三、盈米MCP Server首发版本，五大能力赋能大模型投顾服务和提升交互体验：
1、基金数据Server
整合了盈米自身丰富的财富管理数据体系，为金融大模型提供准确、及时的数据基础。
2、投顾内容Server
系统性地整合了盈米研究院的专业市场分析以及盈米且慢平台的优质投教资源。
3、投研能力Server
提供各类资产研究、产品对比分析与测算等能力。
4、投顾能力Server
配备了资金规划与资产配置引擎、持仓诊断与优化模型等。
5、通用能力Server
还将提供专业的数据可视化展示与事件的智能提醒等核心功能支持。
四、盈米MCP Server的应用方向：
1、目前盈米MCP Server已成为盈米基金内部AI应用的核心基础设施。
2、与豆包等主流大模型平台实现了技术对接。
3、陆续面向业内伙伴开放服务能力，后续还将对个人用户开放。
盈米MCP Server 这项创新成果标志着财富管理行业与AI大模型的深度融合进入了全新的阶段。先已全面开放内测，欢迎大家申请试用体验。
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