記者 洪小棠 人工智能（AI）+投顧又有新動作。
4月8日，盈米基金發佈業內首個財富管理「MCP Server」，將基金等相關數據和服務通過標準化的MCP協議進行全新封裝，打通AI大模型獲取金融領域數據與服務的橋樑，為後續在DeepSeek、豆包、通義千問等AI大模型的基礎上構建專業、可靠的金融領域垂直AI應用奠定基礎。
盈米基金這一動作，標誌着財富管理行業與AI大模型的深度融合進入了新階段。
什麼是MCP Server？
MCP全稱為模型上下文協議，是Anthropic公司開發的開源協議，將大型語言模型與應用和數據源的交互方式標準化，能讓AI大模型以標準化方式訪問各種數據源和工具，實現AI與各種數據與功能之間的聯通。
就技術實施而言，MCP能顯著優化系統的集成流程和提升開發效率。此前的傳統開發需要處理繁瑣的代碼編寫和API（應用程序接口）調用，就單個協議適配通常需要數十分鐘至數小時的時間，且需為不同平台反覆適配。MCP則採用標準化配置方式，將系統的對接耗時縮短至5～10分鐘，開發效率提升達80%至90%。
盈米基金副總裁、且慢業務負責人林傑才解釋稱，要更好地理解財富管理領域的MCP，可以把自己想像成為一個AI，突然接到任務，需要幫人類分析一隻基金產品，這時候並沒有關於該基金產品最新的和歷史的數據，也並不知道用什麼方式做基金分析最專業。這種情況下AI只能通過過往的歷史訓練數據或者聯網搜索相關信息，但因為互聯網信息來源非常複雜，並不能確保數據的時效與準確性，所以最後只能綜合各種來源給客戶拼湊一個分析結果，並且下次再次接到該任務的時候，又通過拼湊其他不同來源的數據和方法給出另外一個結論，甚至兩次結論的數據可能都不一樣。這是當前AI大模型在解決各種垂直領域問題面臨的最大挑戰。
藉助盈米基金提供的MCP Server，可以實現Server與大模型之間的標準通信，當再次接到這個任務的時候，就可以通過這套協議發送請求：「我需要基金產品的數據，以及分析一個基金的專業框架，誰能幫我？」擅長該領域的盈米MCP Server用同樣的協議回復：「我這裡有XX數據和一份專業的基金分析工具，已發送給你」。如此一來，通過通用大模型與專業領域的MCP之間的協同合作，就可以為用戶提供各個專業領域的高質量AI服務。
不過，當記者問及數據準確度能夠提升的比例時，盈米基金一位相關人士表示，因為還在內測，目前還沒有做量化。其表示，MCP Server賦能各種大模型，靠大模型調用工具的能力，在成功調用了插件工具的情況下，相關金融數據、基金產品信息是可以做到準確的。
「五大能力」
據記者了解，盈米MCP Server採用多層架構設計，通過對基金投顧核心能力進行「再資產化」處理，將專業金融能力轉化為可被AI高效調用的標準化資產，從而實現數據、內容、投研投顧能力與AI的整合。
談及安全性方面，盈米基金透露，MCP Server採用企業級加密通信協議，建立了嚴格的權限認證和授權管理機制，保證敏感財務數據的安全傳輸與存儲。此外，該系統支持多層級訪問控制，不同用戶只能訪問被授權的特定數據和功能，可保障財富管理數據的保密性和完整性。
除了架構能力和安全性能，盈米MCP Server還整合了包括基金數據Server、投顧內容Server、投研能力Server、投顧能力Server、通用能力Server等五類能力。
據介紹，基金數據Server整合了多元化財富管理數據資源，為金融模型提供底層數據支撐；投顧內容Server則涵蓋盈米研究院的市場分析觀點，及盈米且慢平台的客戶陪伴和投教內容；工具整合方面，盈米MCP Server提供了包括各類資產研究、產品對比分析與測算等投研內容，以及資金規劃與資產配置引擎、持倉診斷與優化模型等投顧功能；此外，通用能力Server則能提供諸如可視化的圖表製作能力以及事件提醒功能。
盈米基金透露，目前盈米MCP Server已成為盈米基金內部AI應用的核心基礎設施，且與豆包等大模型平台進行了技術對接，後續還將整合基於基金銷售和基金投顧牌照相關的基金交易和組合管理等功能。
現階段，盈米MCP Server僅對機構客戶和投資顧問開放試用申請。未來，隨着支持MCP協議的專業AI應用不斷豐富，該平台將進一步向個人用戶開放。
