FinSight 提供股市数据智能分析、图表识别分析、图片生成、视频生成，4大核心能力
0费用使用满血版大模型+A股数据，让用户通过自然语言即可获取专业金融数据分析与图像理解服务。
- 金融对话 — 基于智谱大模型 + 券商 MCP 实时行情工具，支持龙虎榜分析、财务分析、热门 ETF 榜单、指数估值等多维度金融数据查询与专业解读。
- 图表分析 — 上传 K 线图、财报截图等金融图片，AI 通过 GLM 视觉模型智能识别并给出专业分析
- 图片生成 — 基于智谱免费图像生成模型，实现"文生图"模式，用户输入文字描述即可生成图片。能够显著提升 PPT 制作的效率。
- 视频生成 — 基于智谱免费视频生成模型，实现"文生视频"、"图生视频"、"首尾帧视频生成"，3种模式。
- 0费用成本 — 使用免费的 GLM 模型 + 免费的广发证券 token，用户无需付费。
- 对话管理 — 多会话管理，历史记录自动保存至浏览器本地，而非像模型官方对话网页储存在它们的服务器。
- 轻量 — 新手都可以完成二次开发，毕竟项目没有太多代码，更没有复杂的东西；
- 开箱即用 — 纯前端无框架依赖，响应式设计，桌面与移动端均可流畅使用。
- MCP 自动检测 — 自动检测 Token 无效时，智能启用/禁用，优雅降级，不会报错。
- 文档完善 — help.html、models.html、doc/ 目录提供了从使用到二次开发的完整指南；不藏着掖着，完全公开。
- SSE 流式体验 — 思考过程可折叠查看，token 用量实时显示。
- 流式响应 — 基于 SSE 的流式传输，实时展示思考过程与回答内容。
- 深度思考 — 支持开启深度思考模式，模型在回答前进行多步推理与逻辑分析，思考过程可折叠查看。
- 暗色模式 — 明暗双主题切换，支持 View Transitions API 动画过渡。
- 社区支持 — 在我们的官方社区可以进行学习，交流，提问。
1 功能大类介绍
| 核心能力 | data-mode | 功能说明 | 快捷方式 |
|---|---|---|---|
| 金融分析 | finance | 基于券商实时行情，支持当前和历史的龙虎榜分析、当前和历史的深度财务分析、热门 ETF 榜单、指数估值与ETF联动等多维度查询与专业解读 | 支持自定义 |
| 图表识别分析 | vision | 上传 K 线图、财报截图、经济数据走势等金融图片，AI 智能识别并给出专业分析建议 | / |
| 图片生成 | image | 输入文字描述即可生成图片，支持 7 种尺寸选择，能够显著提升 PPT 制作效率 | 支持自定义 |
| 视频生成 | video | "文生视频"、"图生视频"、"首尾帧视频生成"，3种模式，可调节分辨率（8种，最高支持4K）、帧率（30/60 FPS）、AI 音效开关 | 支持自定义 |
2 金融分析功能介绍
| 工具 | 功能 |
|---|---|
| 财务分析 | 单个分析、对比分析。覆盖：上市日期、估值、盈利、现金流量表、利润表、资产负债表、资本结构、行业信息、行业均值、行业龙头、行业内市值相近的股票、行业内PE相近的股票、行业前二、申万行业名称等 |
| 龙虎榜 | 沪深两市龙虎榜数据，包括上榜统计、营业部排名、资金流向等;可以查询当日和历史数据 |
| 热门 ETF | 涨跌榜、搜索榜、关注榜、换手榜、主力资金榜、净申购榜、溢价率榜、特色榜等多维度统计 |
| 指数估值 | 宽基/行业/主题指数 PE/PB 百分位估值，ETF 联动分析 |
项目采用经典的 三层架构，代码量极其精简，适合二次开发+量化选股集成：
app/main.py → 入口层：FastAPI 应用、路由挂载、静态文件
app/core/config.py → 配置层：环境变量管理
app/core/glm_client.py → 核心层：LLM 调用 + 工具 + 错误处理（最关键模块）
app/api/chat.py → API 层：参数校验与分发（薄层）
app/static/ → 前端层：纯原生实现
数据流：
用户输入 → chat.py (校验) → glm_client.py (构建请求)
→ Zhipu SDK → 智谱 API → MCP 工具调用
→ 流式 chunk → yield SSE 事件 → StreamingResponse → 前端渲染
FinSight/
├── requirements.txt # Python 依赖
├── .env.example # 环境变量模板
├── .env # 环境变量（不提交到 git）
├── app/
│ ├── main.py # FastAPI 入口，挂载路由与静态文件
│ ├── core/
│ │ ├── config.py # 环境变量配置管理
│ │ └── glm_client.py # GLM 客户端封装
│ ├── api/
│ │ └── chat.py # SSE 流式 API 端点
│ └── static/
│ ├── index.html # 主前端页面
│ ├── help.html # 帮助文档页面
│ ├── tools.html # skill,mcp,models,Datasets,tools,agent
│ ├── models.html # 智谱模型介绍页面
│ ├── assets/
│ │ ├── style.css # 全局样式
│ │ ├── theme.js # 主题切换
│ │ ├── scroll-nav.js# 文档页面导航滚动自动检测
│ │ ├── marked.min.js# Markdown 解析渲染
│ │ ├── purify.min.js# XSS 防护
│ │ └── unicorn.svg # Logo 图标（可替换）
├── doc/ # 开发参考文档
│ ├── thinking.md # 深度思考功能说明
│ ├── thinking-mode.md # GLM 思考模式详解
│ ├── model-overview.md # 智谱全系模型概览
│ ├── api-code.md # API 错误码参考
│ ├── zai-sdk.md # zai-sdk 使用手册
│ └── tavilyMCP.md # Tavily MCP 配置指南
└── readme.md # 本文档
1.必要条件
-
Python 3.10+
-
智谱 AI API Key（免费申请）默认为免费模型，均不会产生任何费用；如果你需要付费模型，对话功能推荐使用 GLM-5.1 是智谱最新旗舰模型，代码能力目前国内最强(截至2026年5月)，完成从规划、执行到迭代优化的完整闭环，交付工程级成果。图表解析功能推荐 GLM-5V-Turbo 是智谱首个多模态 Coding 基座模型。深度适配 Agent 工作流，能够与Agent 深度协同，完成"看懂环境→规划动作→执行任务"的完整闭环。
2.建议可选条件
-
券商 MCP Token（免费申请）
-
Tavily API Key（可选，用于联网搜索）Tavily 是一个专为 AI Agent 和 LLM 优化的搜索引擎 API。Tavily 是一个专为 AI 智能体（AI Agents）和大型语言模型（LLM）优化的实时搜索 API，旨在提供准确、最新且无幻觉的高质量搜索结果。直接把最相关的结构化内容喂给你的模型。
git clone https://github.com/qhxn009/FinSight.git
cd FinSightpip install -r requirements.txtcp .env.example .env编辑 .env 文件，填入你的 API Key：
GLM_API_KEY=your-glm-api-key-here
GFZQ_TOKEN=your-gfzq-token-here
TAVILY_API_KEY=your-tavily-api-key-here说明： 自动检测
GFZQ_TOKEN和TAVILY_API_KEYToken 未设置或为占位值时，智能启用/禁用，优雅降级，不会报错
python -m uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000或使用 python3 命令，如果均无效或报错，检查自己的 python 环境
打开浏览器访问 http://localhost:8000
⚠️ ： 如果端口8000已经被占用，则可以修改源码，更改为其他端口
SSE 流式对话接口。
请求体：
{
"messages": [
{"role": "user", "content": "分析今日龙虎榜数据"}
],
"mode": "finance",
"image_url": null,
"thinking": false
}| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
messages |
array |
— | 对话消息列表 |
mode |
string |
"finance" |
"finance" 金融对话 / "vision" 图表分析 |
image_url |
string |
null |
图片 base64 或 URL（vision 模式） |
thinking |
boolean |
false |
是否启用深度思考 |
SSE 事件格式：
data: {"type": "thinking", "content": "思考过程..."}
data: {"type": "content", "content": "回答内容..."}
data: {"type": "error", "content": "错误信息"}
data: [DONE]
这是整个项目最核心的文件，承担了以下职责：
- MCP 工具管理：自动检测
GFZQ_TOKEN有效性，智能启用/禁用 4 类金融数据工具（龙虎榜gf_lhb、财务分析gf_quant、ETF 榜单gf_etfrank、指数估值gf_windmill） - Tavily 联网搜索：可选的联网搜索工具，同样自动检测 Token 有效性
- 双模式对话：
stream_finance_chat()金融对话 +stream_vision_chat()图表分析 - 图片生成：
generate_image(prompt, size)调用 CogView-3-Flash 模型生成图片，支持 7 种尺寸，复用GLM_API_KEY - 深度思考：通过
thinking参数启用 GLM 的多步推理模式 - 错误处理：完整的
ERROR_CODE_MAP（30+ 业务错误码）+HTTP_STATUS_MAP，将技术错误码转为用户友好的中文提示 - SSE 格式化：统一的事件格式（
thinking/content/error/usage/[DONE]）
两个端点：
POST /api/chat/stream — SSE 流式对话，支持 5 个参数：
messages：对话消息列表mode：finance（金融对话）或vision（图表分析）image_url：图片 base64 或 URLthinking：是否启用深度思考web_search：是否启用联网搜索
POST /api/chat/image/generate — 图片生成（同步 JSON 响应），支持 2 个参数：
prompt：图片描述文本（必填）size：图片尺寸，默认1024x1024
纯原生实现，约 590 行，包含：
- 左侧边栏：Logo、4 种模式切换（金融对话/图表分析/图片生成/视频生成）、对话列表管理
- 中间对话区：消息流、SSE 流式渲染、Markdown 渲染（marked + DOMPurify）
- 右侧边栏：功能介绍卡片 + 快捷操作按钮
- 对话持久化：localStorage 存储，最多 50 个会话
- 主题切换：明暗双主题，支持 View Transitions API 动画
项目 doc/ 目录收录了以下参考资料：
- 深度思考 — GLM 深度思考功能与代码示例
- 思考模式 — 交错式思考、保留式思考、轮级思考
- 模型概览 — 智谱全系模型规格一览
- API 错误码 — HTTP 状态码与业务错误码全集
- zai-sdk — 智谱 Python SDK 安装与使用
- Tavily MCP — Tavily 联网搜索 MCP 配置
常见的错误提示：
| 场景 | 提示 |
|---|---|
| API Key 无效 | 身份验证失败，请检查 API Key 是否正确配置 |
| MCP Token 无效 | MCP 服务配置无效（GFZQ_TOKEN 未设置或为占位值） |
| 账户欠费 | 账户已欠费，请充值后重试 |
| 频率限制 | 请求频率过高，请稍后再试 |
| 内容安全 | 输入或生成内容可能包含不安全或敏感内容 |
完整错误码列表见 doc/api-code.md。
- 项目自带的
help.html文件，可在线查看帮助文档,覆盖：功能说明、操作指南、常见问题。 - 项目自带的
models.html文件— 智谱全系模型概览（文本/视觉/图像/视频/音视频/向量） - 部署 FinSight 到云服务器 — 如果你，学习云端部署，可以参考本教材
- 通过宝塔面板部署 FinSight 到云服务器 — 本教程将指导你通过宝塔面板将 FinSight 部署到云服务器上，实现公网访问。
- 上传 FinSight 到 GitHub — 如果你，学习Git与Github，可以参考本教材
- Git版本控制介绍 — 如果你，学习Git与Github，可以参考本教材
- 智谱 AI — GLM 大模型与 zai-sdk
- 广发证券 — MCP 金融数据服务
- npmmirror — npm 包加速镜像源
- 24KRMB.COM — 技术支持与社区