dsh-cn-disclosure：零依賴本地優先的 A股公告/年報結構化抽取

在 DeepSeek Harness (DSH) 的插件生態中，處理 A股公告主要面臨兩類痛點：一是依賴外部 API 獲取摘要，同質化嚴重；二是缺乏本地結構化抽取能力，難以直接用於事件研究。經過檢索，目前 GitHub 上缺乏通用的本地 A股披露結構化抽取器。本文介紹 helibeiqi/dsh-cn-disclosure，這是一個 dsh bundle，旨在將自由文本的公告或年報片段轉換爲事件研究可用的結構化字段。

定位與核心差異¶

本插件專注於“本地優先的 A股披露結構化抽取”這一細分領域。與現有的“公告抓取+摘要”類 MCP 不同，它不依賴外部 API，不抓取網頁，完全在本地運行。

核心差異在於：
1. 零依賴與隱私：無 API key，無需聯網，文檔與 PII 不出機。
2. 格式容忍：對自由文本做正則掃描，不假設固定的公司或版式結構，適應 A股各公司披露格式不一的現實。
3. 面向事件研究：輸出包含披露類型、方向、日期、金額、比例、股數等字段，可直接餵給事件研究流水線。

內置能力與數據規模¶

插件內置了一套規則集，覆蓋了常見的披露場景：
* 17 種披露事件類型：涵蓋業績預告/快報、業績變臉、分紅、回購、增/減持、解禁、重組、併購、定增、擔保、訴訟、中標、重大合同、停牌復牌、股權激勵、高管變動等。
* 9 種字段抽取規則：支持日期、金額（億/萬）、百分比、同比、每股收益、每股分紅、股數等字段的提取。

所有規則存儲在 data/disclosure-rules.json 中，可擴展。

工具清單¶

插件提供 5 個 MCP 工具，用於不同的處理階段：

extract_disclosure：主工具。對披露文本做全量結構化（分類 + 字段 + 事件）。
classify_disclosure：僅做披露類型分類，返回命中類型、方向及匹配詞。
extract_events：抽取事件研究可用的事件列表。
extract_from_file：讀取本地文件（.txt/.md/.html，HTML 自動去標籤）後抽取。
disclosure_stats：查看規則集的規模概覽。

所有工具返回 UTF-8 JSON 文本。

安裝與啓用¶

本倉庫是一個 dsh bundle。你需要將 cordis.patch.yml 合併進你的 dsh profile，從而註冊爲一個 mcp server。

克隆倉庫。
編輯 cordis.patch.yml。
合併進 dsh profile。
重啓 dsh 進程。

安裝後的配置示例（請根據本機路徑修改）：

- insert:
    - path: plugins.mcp-servers
      items:
        - id: mcp-cn-disclosure
          name: A股信息披露結構化抽取
          transport: stdio
          command: !!js process.env.QUANT_MCP_NODE || process.execPath
          args:
            - "C:\\Users\\helib\\dsh-cn-disclosure\\cn-disclosure-mcp-server.mjs"
          cwd: "C:\\Users\\helib\\dsh-cn-disclosure"
          enabled: true

命令使用 !!js process.env.QUANT_MCP_NODE || process.execPath，可免疫本機 Node 版本目錄漂移。

部署完成後，可在本地運行 python _selftest.py 進行獨立驗證。

典型用法¶

場景 1：減持公告
輸入文本：“擬減持不超過1200萬股（佔總股本3.5%）…”
調用 extract_disclosure，返回結果可包含 events[decrease]，字段爲 shares=12,000,000 股, pct=3.5%, date。

場景 2：年報摘要
輸入文本：“業績和分紅…”
調用 extract_disclosure，可同時提取 events[earnings_pre]（營收/淨利/同比）和 events[dividend]（每10股派5元）。

擴展與維護¶

如需覆蓋更多披露場景，無需修改代碼。直接編輯 data/disclosure-rules.json：
* event_types：定義披露事件類型。
* field_patterns：定義字段抽取的正則與單位。

修改後重啓 server 即生效。

已知侷限¶

掃描版 PDF：對掃描版 PDF 需先轉文本（可用 pdfplumber 或手動複製），插件只處理文本。
數值識別：數值爲字面正則識別，未做會計口徑校驗（如“扣非 vs 歸母”需人工複覈）。
多事件並列：當公告中包含多個事件（如“減持 + 訴訟”）時，均會列出，由調用方按類型取捨。

總結¶

dsh-cn-disclosure 爲 DSH 用戶提供了一個低成本、高隱私的 A股公告結構化解決方案。它適合需要本地處理大量披露文本、進行事件研究的場景。代碼託管在 GitHub 上，遵循 MIT 許可證。

dsh-cn-disclosure：零依賴本地優先的 A股 公告/年報 結構化抽取