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「美国 CPI 超预期了吗？EUR/USD 在公布之后怎么走？」这句话看起来像是在查一条新闻，实际要对齐三份数据：官方公布值、发布前的市场预期，以及以发布时间为起点的汇率行情。核心 CPI 和整体 CPI 可以给出不同的答案，发布后 5 分钟和 1 小时的走势也可能相反。 我做了 FX Context MCP，把这些查询做成 AI 客户端可以调用的工具。MCP（Model Context Protocol）负责把工具接到客户端，服务端负责查找事件、校验预期快照、计算价格变化，再把来源和数据覆盖情况一并返回。 架构设计 这张图展示工具接口和数据之间的关系。 AI 客户端通过 Streamable HTTP 连接 /mcp，按用户的问题选择工具。以 CPI 为例，get_event_context 返回各项指标的公布值、预期和预期差，get_market_reaction 返回指定货币对在各个窗口的收益率和区间高低点。客户端可以单独查其中一项，也可以把两份结果组合成一段回答。 同一场发布有一个事件 ID。 数据所属月份用来定位发布，实际发布时间用来对齐预期截点和行情窗口。以本文查询为例，事件工具返回的 eventId 与行情工具返回的 targetId 一致，客户端可以据此确认两份结果指向同一次发布。分开保存所属月份与发布时间，也让「8 月 CPI 在 9 月发布」这类情况在接口里表达得很清楚。 每个行情窗口有自己的覆盖状态。 工具固定提供 5 分钟、15 分钟、1 小时、4 小时和 24 小时的窗口定义，并返回已经计算的窗口和不可用窗口的原因。客户端可以展示已取得的价格变化，同时解释休市或数据缺失的窗口。 从一次 CPI 发布说起 以 2026 年 8 月美国 CPI 为例。这期数据在 9 月 11 日 12:30 UTC 发布，所以调用 get_event_context 时，referencePeriod 要传数据所属月份 2026-08。 ...