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🔌 你的 AI 也能调用的 DCF 估值引擎

MCP（Model Context Protocol）可以理解为 AI 世界里的通用接口标准。通过 MCP，Claude、ChatGPT 等 AI 助手可以安全地调用外部工具。接入 ValueScope 后，你的 AI 就多了一项能力：使用一套标准化的 DCF 引擎对股票进行估值—— 不再是网页上的一个 AI 按钮，而是直接成为 AI 的能力。

Endpoint: https://mcp.valuescope.app/mcp

为什么需要专门的工具 — AI 不是本来就能算吗？

问题在于，AI 很擅长推理，但不擅长保持一致。今天让 AI 给腾讯做一次 DCF，下个月再做一次，两次使用的数据来源、财务口径、模型框架甚至参数定义都可能不同。最后你看到估值结果变了，却不知道：到底是公司基本面变了，还是 AI 自己变了。对于长期跟踪几十家公司的人来说，这会是个问题。

ValueScope MCP 的分工是这样的：

AI 负责前瞻判断：搜索最新业绩指引、分析师预期，结合行业逻辑推理未来增长率、利润率和资本效率；

ValueScope 负责数据和计算：标准化财务数据、DCF 模型、敏感性分析、反向 DCF，以及所有具体计算过程。

同样的输入永远得到同样的结果。换句话说：AI 提供智能，ValueScope 提供框架和纪律。

这个分工还有一个很现实的好处：快。以前让 AI 从零做一次 DCF，它需要自己搜财务数据、理解报表结构、搭建模型框架，本质上是在临时搭建一张财务模型，不仅慢，而且 token 成本高。而在 ValueScope MCP 中，数据管道、模型框架和计算逻辑都已经准备好，一次估值通常一两秒完成，调整假设重新计算几乎是秒级响应。AI 的时间用在真正有价值的地方——分析和判断。

MCP 是开放协议，支持 MCP 的客户端都可以接入：Claude Code、Claude Desktop、Claude 网页版、ChatGPT、Cherry Studio 等。估值质量最终取决于底层模型的推理能力和联网搜索能力——实际体验下来，目前效果最好的仍然是 Claude。

实际用起来是什么样

接入之后，你只需要像平时一样和 AI 对话。例如：“给腾讯控股做个 DCF 估值”。

AI 会自动调用引擎完成整个流程：先获取过去五年的历史财务数据、计算各项估值参数的历史区间（收入增速、利润率、资本效率的变化趋势）；然后按模型内置的分析框架联网搜索最新业绩指引、分析师一致预期和行业信息；接下来对每一个关键假设独立推理并说明理由；最后调用估值引擎生成结果。

输出包括估值结论、关键假设表、历史趋势分析、价值构成、敏感性分析以及反向 DCF。相比“目标价是多少”，更有价值的问题是：当前市场价格隐含了什么假设？这些假设你是否认同？

你还可以进一步要求按乐观、中性、悲观三种情景分别估值，或者直接查看利润率和收入增速的历史趋势图。支持 MCP 提示词的客户端还有 /mcp__valuescope__dcf 一键估值工作流。

怎么接入（两分钟）

Claude Code

claude mcp add valuescope --transport http https://mcp.valuescope.app/mcp

Claude 网页版 / 手机 App

设置 → Connectors → 添加自定义连接器，填写 https://mcp.valuescope.app/mcp。

Cherry Studio

在 MCP 服务器配置中选择 HTTP 类型，填写上述地址即可。

接入后直接用自然语言提问。代码格式：A股 600519.SS / 000333.SZ、港股 0700.HK、美股 AAPL、日股 7203.T。

支持的市场与数据源

A股与港股完全免费，无需注册 API，接入即可使用。

美股与日股的数据来自 FMP（Financial Modeling Prep），需要提供 API Key（服务器提供每日少量免费体验额度，先试再配）。如果你前面已经接入过（没带 key），补上 key 只需删掉旧的再重新加一遍：

claude mcp remove valuescope
claude mcp add valuescope --transport http https://mcp.valuescope.app/mcp \
  --header "X-FMP-Key: 你的key"

网页版 / 手机 App 的 Connectors 里，则是在添加连接器时的高级选项里填一个自定义请求头：名称 X-FMP-Key、值是你的 key。配好之后所有对话自动带上，不用再手动提。

临时快速试一下也行——直接在对话里说 “我的 FMP key 是 xxx，给英伟达估值”，但这只在当前对话有效，长期用还是建议按上面配置。

FMP 的财务数据质量不错，订阅价格也相对便宜。通过下面这个推荐链接注册并订阅（已含 valuescope 优惠码），会比官网便宜一些：

site.financialmodelingprep.com/pricing-plans?couponCode=valuescope

关于网页版

网页版 valuescope.app 会持续维护，它的定位：一个用于手动调参数、做敏感性分析和快速验证想法的 DCF 工作台—— 两种入口跑的是同一套引擎。

自托管

引擎开源（AGPL-3.0）。运行后端后 MCP 服务在 http://localhost:8000/mcp，详见 GitHub README。

ValueScope 的所有输出均为模型计算结果，仅供研究参考，不构成任何投资建议。All valuations are deterministic model outputs for research reference only — not investment advice.