方舟数据AGENT DATA测试 Key

REAL DATA · SEMANTIC CONTRACTS · AGENT READY

让 Agent 读懂数据,
不再猜测字段。

把真实数据变成带单位、语义、边界和来源的机器契约。 Agent 不接触任意 SQL,也能准确、高效地完成研究任务。

275,218,259全量验证真实记录
729 个源精确真实数据表
7 个结构化 MCP 工具
检测中qry_7ad2…
研究问题

平安银行 2025 年每月复合收益是多少?

01实体解析000001
02语义校验12 metrics
03受控执行≤ 30 s

不是又一个文件下载站

01

先理解,再调用

字段、指标、实体与时间口径都写进语义契约。

02

每次结果可解释

类型、单位、扫描量和真实源校验和随结果返回。

03

为自动化设边界

白名单查询、签名游标和资源预算阻止失控扫描。

DATA CATALOG / 1,310

全量源表可查,重点数据集进一步语义化

CN / EQUITY / DAILY

中国股票日行情与日回报

按证券与交易日组织价格、成交、规模、收益率、复权价格和涨跌停状态。

记录数20,683,885
时间范围1990-12-19 — 2026-07-03
状态 QUERY READY
版本2026-07-29.1
收盘价 · CNY成交量 · 股收益率 · 比率总市值 · CNY交易状态 · 代码
RAW / TABULAR / ALL

729 个源精确真实数据表

覆盖全部有效且唯一的 CSV 条目,保留原始字段名、空值、行号、文件校验和与来源路径。

源 ZIP573
全量记录275,218,259
真实字段14,166
字段语义覆盖98.44%
非标准宽度行2.67% · 完整保留
状态 QUERY READY
访问模式无任意 SQL
源字段原样返回AGENT SAFE签名分页游标AGENT SAFE逐文件 SHA-256AGENT SAFE精确行号AGENT SAFE查询资源预算AGENT SAFE

GUIDED QUERY / NO SQL

用研究语言组合一次安全查询

这里只展示首批封闭测试能力。单次同步返回最多 10,000 行。

1访问凭证仅保存在当前浏览器会话
2查询范围证券 + 日期形成明确边界
3选择指标单位随结果一起返回

载入数据字典后即可开始。

STRUCTURED RESULT等待查询

结果会保留数据含义

每一列都带类型、语义与单位;每次查询都带耗时、扫描量和来源信息。

{
  "dataset_id": "cn_equity_daily",
  "version": "latest",
  "metrics": [
    "close_price_cny",
    "volume_shares"
  ],
  "dimensions": [
    "security_id",
    "trade_date"
  ],
  "filters": [
    {
      "field": "security_id",
      "op": "eq",
      "value": "000001"
    },
    {
      "field": "trade_date",
      "op": "between",
      "value": [
        "2025-01-01",
        "2025-12-31"
      ]
    }
  ],
  "order_by": [
    {
      "field": "trade_date",
      "direction": "asc"
    }
  ],
  "limit": 100
}

CONNECT YOUR AGENT

复制一段配置,
让 Agent 自己发现数据。

接入后,Agent 会先搜索目录、读取语义,再规划和执行查询。遇到歧义时明确停止,不编造代码、字段或口径。

  1. 01获取封闭测试 API Key
  2. 02复制 MCP 配置到 Agent 客户端
  3. 03用自然语言提出研究问题
mcp-config.json
{
  "mcpServers": {
    "agentData": {
      "type": "http",
      "url": "https://your-host/mcp",
      "headers": {
        "X-API-Key": "在这里粘贴测试 Key"
      }
    }
  }
}

七个工具均提供严格的输入与输出 Schema