1. 为什么要在 OpenClaw / Hermes Agent 里接 MCP 行情链路
如果你正在折腾 AI 交易，大概率会遇到一个很现实的问题：模型能聊天、能写代码，但一到"帮我看看 603919 现在什么价""查一下今天有哪些未成交委托"这种需要真实数据的动作，就抓瞎了。原因不复杂——大模型本身没有行情通道，也没有交易账户的访问权限，它需要一个标准化的工具层把自然语言翻译成具体的接口调用。MCP（Model Context Protocol）就是干这个的，它把一个个能力封装成"工具"，让 Agent 按需调用。
OpenClaw 和 Hermes Agent 都属于支持 MCP 的 Agent 运行时，区别在于前者偏本地工具编排，后者更偏向多步任务规划。两者共同点是：只要 MCP 服务注册好，你就能用自然语言驱动本机的同花顺账户，做行情查询、持仓查看、模拟下单这些操作。默认是模拟模式（dry_run / simulate），不会真实成交，这点对新手很友好。
但这里有个绕不开的坑：每个 MCP 服务、每个模型供应商都要单独配 Key，配置散落在 config.toml、settings.json、环境变量里，改一处忘一处。我试过同时挂三个 MCP 服务，光 Key 就管了四套，最后自己都记不清哪个是哪个。所以这篇的核心思路是——用 TaoToken 统一 Key 和 API 通道，把模型侧的鉴权收敛到一个入口，MCP 服务只管业务逻辑，不再各自维护一套凭证。
这篇会给出 OpenClaw 的 config.toml 和 Hermes Agent 的 settings.json 可复制骨架，以同花顺行情为示例数据源，演示一次完整的行情查询调用，并附上连通性验证和常见报错排查。目标很明确：让你跑通最小可用的 AI 交易链路，而不是停留在"配置看起来对但就是不通"的状态。
适合谁看：已经在用 OpenClaw 或 Hermes Agent、想接入 MCP 工具做行情/交易查询、但被多套 Key 和配置搞晕的人。如果你还没装 Agent 运行时，建议先把基础环境跑起来再回来。
2. TaoToken 前置：统一 Key 与 API 通道
在动手改配置文件之前，先把 TaoToken 这边的准备工作做完。这一步不复杂，但顺序别搞反——先拿到 Key，再填进 Agent 配置，否则后面验证会一直报鉴权错误。
TaoToken 在这里扮演的角色是"模型侧的统一入口"。你的 OpenClaw / Hermes Agent 在调用大模型做意图理解时，走的是 TaoToken 的 API 通道；而 MCP 服务（比如同花顺行情）走的是本地进程通信，两者互不干扰。这样拆分的好处是：换模型、加模型、调额度都只动 TaoToken 一处，MCP 配置完全不用碰。
具体操作：
第一，打开官网 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= 注册并登录。建议用常用邮箱，后面找回 Key 方便。
第二，进入控制台 https://taotoken.net/console?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=console&utm_campaign=rewrite ，在 API Keys 页面创建一个新 Key。命名建议带上用途，比如openclaw-mcp-ths，方便以后区分。
第三，复制 Key 后先存到本地安全位置。注意：Key 只在创建时完整显示一次，关掉页面就看不到了，别问我怎么知道的。
第四，如果你打算长期跑编码或 Agent 任务，可以顺手看下 Coding Plan https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=coding-plan&utm_campaign=rewrite ，按量或包月看你使用频率。短期测试用按量就够。
注意：API 基础地址是 https://taotoken.net/api ，配置时不要带 UTM 参数，那是给网页跳转用的，填进代码里会 404。
模型侧想先验证 Key 是否可用，可以直接在模型对话 https://taotoken.net/models?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=models&utm_campaign=rewrite 里发一条消息测试，能正常返回就说明 Key 没问题。这一步能帮你排除掉后面一半的"配置对了但不通"的情况。
3. 可复制配置：config.toml 与 settings.json 骨架
这一节是重点，直接给可复制的配置骨架。OpenClaw 用 config.toml，Hermes Agent 用 settings.json，两者结构不同但思路一致：模型通道指向 TaoToken，MCP 服务指向本地同花顺网关。
先看 OpenClaw 的 config.toml。放在项目根目录或~/.openclaw/下，具体路径看你的安装方式：
# OpenClaw 配置骨架 [model] provider = "taotoken" base_url = "https://taotoken.net/api" api_key = "sk-你的TaoToken密钥" model_name = "claude-3-5-sonnet" timeout = 60 [mcp_servers.rhths_trade] command = "python" args = ["-m", "rhths_mcp.server"] env = { RHTHS_ALLOW_LIVE = "0" } transport = "stdio" [mcp_servers.rhths_trade.options] default_mode = "simulate" confirm_live = false几个关键点解释一下。base_url必须是https://taotoken.net/api，不要加斜杠结尾，也不要带 UTM。api_key填你刚才创建的 Key。model_name按你实际用的模型填，TaoToken 支持多种模型，具体列表在文档 https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=doc&utm_campaign=rewrite 里能查到。
[mcp_servers.rhths_trade]这一段是注册同花顺 MCP 服务。command和args取决于你的 MCP 服务怎么启动，示例里假设是 Python 模块方式。RHTHS_ALLOW_LIVE = "0"表示默认不允许实盘，这是安全底线，别急着改成 1。
再看 Hermes Agent 的 settings.json：
{ "model": { "provider": "taotoken", "baseUrl": "https://taotoken.net/api", "apiKey": "sk-你的TaoToken密钥", "model": "claude-3-5-sonnet", "maxTokens": 4096 }, "mcpServers": { "rhths-trade": { "command": "python", "args": ["-m", "rhths_mcp.server"], "env": { "RHTHS_ALLOW_LIVE": "0" }, "transport": "stdio", "options": { "defaultMode": "simulate", "confirmLive": false } } } }Hermes 的字段名是驼峰式，别和 OpenClaw 的蛇形搞混。mcpServers下的 key 就是服务名，后面调用工具时会用到。
同花顺网关自己的配置在%APPDATA%\RHTHS\settings.json，这个文件管的是 hexin / xiadan 的 exe 路径和模式。和 Agent 的 settings.json 是两个文件，别改错地方。网关配置里mode字段控制 simulate / live，GUI 也能改，建议先用 GUI 确认一遍。
提示：两个配置文件里的 Key 建议用环境变量引用，比如
${TAOTOKEN_API_KEY}，避免明文提交到 Git。OpenClaw 支持${}语法，Hermes 需要你在启动脚本里 export。
配置改完先别急着跑，下一步做连通性验证。
4. 验证请求：跑通一次行情查询
配置填好之后，最忌讳的就是直接上复杂任务。先用最小请求验证链路，确认模型通道和 MCP 通道都活着，再逐步加操作。
第一步，验证模型通道。在 OpenClaw 或 Hermes 里发一条最简单的消息：
你好，回复 ok 即可如果返回正常，说明 TaoToken 的 Key 和 base_url 没问题。如果报 401，回去检查 Key 有没有复制全；报 404，检查 base_url 是不是多带了路径。
第二步，验证 MCP 服务是否注册成功。在 Agent 里输入：
列出当前可用的 MCP 工具正常情况下会返回 rhths-trade 服务下的一堆工具名，比如 rh_trade_health、rh_market_quote 等。如果列表为空，说明 MCP 服务没启动成功，去看第 5 节的排查。
第三步，做一次健康检查。直接对 Agent 说：
检查 RHTHS 和同花顺是否正常Agent 会调用rh_trade_health，返回网关版本、ths_api 是否可用。再补一句：
现在是模拟还是实盘模式？会触发rh_trade_mode_get，返回 simulate 或 live。这两个都正常，说明 MCP 链路通了。
第四步，跑一次真实行情查询。这是本篇的核心验证：
603919 现在什么价？Agent 会调用rh_market_quote，参数 code 为 603919，返回最新价、涨跌幅、成交量等字段。如果返回了具体数字，恭喜你，最小可用的 AI 交易链路已经跑通。
想再稳一点，可以连续查两个标的：
603919 和 300033 现价多少？这会触发rh_market_price，codes 传数组。返回两条数据就说明批量查询也没问题。
第五步，验证只读的交易查询。说：
帮我看下资金和持仓Agent 会依次调用rh_trade_account和rh_trade_positions，返回可用资金、总资产、持仓明细。这一步能验证交易查询类工具是否正常，注意这些都是只读操作，不会产生任何委托。
到这里，模型通道、MCP 注册、行情查询、交易查询四条链路都验证过了。接下来可以尝试模拟下单：
模拟买入 100 股 600000，用最新价Agent 调用rh_trade_buy，参数 code: 600000，qty: 100，price: zxjg，dry_run: true。返回委托编号就说明写操作链路也通了，而且因为是 dry_run，不会真实成交。
5. 本篇常见错排查
配置和验证过程中，最容易卡在这几个地方。我按出现频率排了序，遇到问题从上往下查。
工具调用失败 / 连接错误。先确认同花顺主程序是否已登录。MCP 网关依赖同花顺的本地接口，没登录的话 ths_api 不可用。然后跑rh_trade_health看网关状态，再检查 Hook 是否部署。Hook 没部署的话，行情和交易接口都会返回连接错误。
rh_system_找不到 exe*。这是路径配置问题。打开%APPDATA%\RHTHS\settings.json，确认 hexin 和 xiadan 的 exe 路径填对了。GUI 里也能改，改完重启网关生效。
条件单无 signal_id。rh_condition_add或rh_condition_run_json返回里才有 signal_id，别自己编。拿到 id 后再调rh_condition_resume或rh_condition_pause。
LIVE_BLOCKED。说明你想做实盘操作，但环境变量RHTHS_ALLOW_LIVE没设成 1，或者调用时没传confirm_live: true。两个条件必须同时满足。实盘有风险，确认清楚再开。
FREE_DAILY_LIMIT。标准版实盘买入加卖出每天合计最多 10 次，超了返回这个错误。改模拟模式，或者升级高级版。测试阶段建议一直用模拟。
问财 / 行情为空。先确认同花顺行情模块是否可用，再检查问财语句是否合法。比如沪深A股;市盈率<20;市值>100亿这种分号分隔的格式，写错了会返回空。
autotrading 列表为空。确认execution_mode是 review 还是 auto，数据存在PythonLog\rhths\data\下的本地 JSON / jsonl 文件里。没有 MySQL 工具，也不连 thsQuant 的 19090 端口，别往那个方向查。
模型返回乱码或截断。检查 TaoToken 的 model_name 是否拼对，maxTokens 是否设得太小。Hermes 默认 4096，复杂任务可以调到 8192。
排查的核心思路是分层：先确认模型通道（TaoToken），再确认 MCP 注册，再确认同花顺网关，最后才是具体工具的参数。一层层往下，别跳步。
6. 下一步：把链路用起来
链路跑通之后，真正的价值在于把它用起来。几个我实测下来比较顺手的组合场景，你可以直接照着说。
开盘前检查，一句话搞定：
检查 RHTHS 健康，看 hexin 和 xiadan 状态，再看资金持仓和今日委托Agent 会依次调rh_trade_health→rh_system_status→rh_trade_account→rh_trade_positions→rh_trade_orders_today，全是只读，安全。
选股加模拟下单：
问财选 5 只低市盈率股票，对第一只拉 stock5d 和 MACD，再模拟买入 100 股最新价工具链是rh_market_select_stocklist→rh_market_stock5d+rh_indicator_calc→rh_trade_buy（dry_run: true）。
持仓复盘：
列出持仓，对每只拉日 K 和 MACD，用文字总结这个会循环调用rh_market_kline和rh_indicator_calc，适合收盘后跑。
如果你打算长期跑编码或 Agent 任务，建议把 Key 管理收敛到 TaoToken 的 Coding Plan https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=coding-plan&utm_campaign=rewrite ，按量或包月看频率。接入过程中遇到鉴权或通道问题，去 API Keys 页面 https://taotoken.net/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=api-keys&utm_campaign=rewrite 重新生成 Key，再对照接入文档 https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=doc&utm_campaign=rewrite 检查 base_url 和参数格式。想先验证模型是否正常，模型对话 https://taotoken.net/models?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=models&utm_campaign=rewrite 是最快的入口。
最后提醒一句：实盘操作前务必确认RHTHS_ALLOW_LIVE和confirm_live两个开关，默认模拟模式是你的安全网。先把模拟链路跑顺，再考虑实盘。
