进门投研MCP接入多家头部Agent应用，开放专业金融数据与工具能力

2026年，大模型技术迭代速度肉眼可见，Agent应用进入混战阶段。但在电商、日常生活、软件操作、金融投研等非编程复杂现实任务中，许多大模型普遍不及格。

作为垂类投研Agent应用，进门将模型、Harness架构、专业金融数据三者深度融合，打造了金融投研圈首个能交付高质量投研成果的AI工作台。

进门AI 投研工作台集成以 OpenClaw（俗称 “龙虾”）为核心的Agent智能调度能力，同时搭载云端Office、Excel在线编辑与研究资料沉淀等能力。平台具备数据查询、文件归档、研究产出等投研全流程能力，帮助研究员、基金经理、分析师等金融从业者压缩事务性工作，将精力聚焦核心深度研判。

人机协同的原生AI投研工作台

在进门AI投研工作台中，投研人员可以完成深度研究、长期跟踪、底稿产出的全链路工作。用户可以在独立的研究工作区中，对个股、行业开展长期跟踪，设置边际变化监控任务，系统自动抓取公告、舆情、产业催化信号，在原有底稿上持续迭代更新，实现研究资产沉淀。

以行业研究为例，用户仅需替换目标赛道名称，即可一键生成输出包含产业链拆解、竞争格局、核心企业清单等的深度报告。这类过去需3—5天才能完成的工作，现在仅需3分钟。以量化回测场景为例，用户只需替换策略参数与标的池，即可一键输出包含信号逻辑、收益表现、风险指标、归因分析的完整回测报告。

针对分析师观点梳理这类高度依赖人工整理的投研任务，用户可配置定时跟踪任务，由AI自动抓取观点，识别政策解读、行业判断、盈利预测、目标价调整等关键观点变动，将梳理结果持续沉淀更新至HTML文件，完整留存各时间节点机构观点的演变脉络，形成动态迭代的观点跟踪底稿。

作为一款AI原生架构的产品，进门AI投研工作台围绕投研完整工作流搭建，将MCP网关、金融Skill智能体、投研数据库、研究工作空间做一体化设计，数据、工具、智能调度、文档沉淀深度打通，并非简单的功能拼接。

任务调度原生，依靠 MCP 统一编排各类投研原子能力，AI可以自主调用数据、文档、解析工具完成链式任务，不局限一问一答。

工作流原生，内置研究模式、任务模式、会话模式，匹配真实投研场景，研究过程可存档迭代，解决普通 AI 聊完即消失的痛点。

资产原生，把人机交互产生的底稿、素材、修改痕迹全部作为机构可复用研究资产，而不是一次性对话记录，真正把AI嵌入投研生产流程，而非只是一个问答助手。

金融知识库是投研Agent最大的护城河

投研Agent的核心竞争壁垒，根植于对行业的深度理解，而独家高质量投研数据则是其最重要的护城河。数据侧，进门专业投研数据库沉淀了独家路演会议资源，并基于会议信息衍生出路演热度、行业景气度、上市公司热度等量化策略因子；在全球金融标准化数据领域，覆盖股票、指数、基金、期货、海内外研报等品类，股票与指数行情支持秒级刷新。

进门成立于2013年，以金融沟通场景为核心，构建了券商研究所、上市公司、专业投资者的金融信息闭环生态。依托自身路演业务，进门形成了独特的金融数据飞轮。这是进门相比于其他垂类Agent的重要优势之一。进门拥有国内95%券商公开路演会议资源，覆盖7000余家A股、港美股上市公司业绩发布会。此外，平台累计沉淀600余万份内外资研报。

在数据治理层面，进门对结构化与非结构化数据执行分层湖仓治理，财务、行情等结构化指标完成标准化语义处理；纪要、录音、研报文本完成解析向量化，从源头降低大模型幻觉风险，AI每一份输出，都可以回溯至原始信源。

进门投研MCP已接入多家头部Agent应用

用户可以通过MCP网关调用进门专业投研数据库，既可以登录进门AI投研工作台使用，也可以通过其他Agent调用。截至目前，进门MCP能力，已经上架至腾讯WorkBuddy、豆包工作、Kimi、通义点金等多个Agent应用，与行业领先的应用共创Agentic新生态。

进门MCP既有品类齐全的数据，又有场景丰富的工具。进门MCP还提供公众号舆情、自选股管理、会议管理、云文档管理、量化回测等工具能力。针对私域投研知识调用，云文档管理工具是业内为数不多的成熟方案。一方面，在进门投研Buddy生成的各类研究文档，可自动同步写入进门云文档，完成研究成果系统化归档；另一方面，AI可直接读取用户在进门平台沉淀的私有知识库，让个人研究经验成为AI投研的数据支撑。