用 WorkBuddy 做 A股自动复盘时，真正的难点不是提示词，而是稳定、可验证的数据工具层。本文以悟道 A股 MCP 为例，讲清远程接入、工具发现、日期校验、完整复盘，以及如何把同一套能力复用给 Codex、Claude、Cursor、OpenClaw 等 Agent。

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本文以 WorkBuddy 自动生成 A股复盘为例，给出 MCP 数据层接入、实际交易日、空数据状态、权限、工具白名单和边界测试清单，并用悟道 A股股票数据 MCP 展示可长期运行的验收方法。

用 2026 年 8 月 6 日同一份 A股盘后复盘任务，实测 Tushare、AkShare 与悟道 A股股票数据 MCP 的接入过程：记录鉴权条件、79 行涨停池、市场宽度与连板梯队结果，并比较三种方案交给 AI Agent 时还需补哪些工程层。

用 2026 年 8 月 6 日同一份 A股盘后复盘任务，实测 Tushare、AkShare 与悟道 A股股票数据 MCP 的接入过程：记录鉴权条件、79 行涨停池、市场宽度与连板梯队结果，并比较三种方案交给 AI Agent 时还需补哪些工程层。

很多人开始尝试用 AI Agent 做股票复盘、数据整理和研究辅助。真正落地时会发现，难点不在于提示词写得多漂亮，而在于 Agent 能不能稳定拿到结构化、可复用、口径一致的数据。本文从工程角度讨论：为什么 A股数据更适合通过 MCP Server 暴露给 AI Agent，以及一个面向自动复盘场景的数据工具层应该如何设计。

WorkBuddy、Codex、豆包、扣子这类 Agent 或智能体平台，都可以参与股票研究、日报生成、自动复盘和自选股跟踪。但接 A股数据源时，真正关键的不是“把一个接口塞给模型”，而是设计一层稳定的工具层。本文用平台无关的方式说明：不同 Agent 平台如何接 A股数据源，什么时候用 MCP，什么时候用 HTTP 工具，以及如何避免数据口径漂移。