Lava News Heat

# 熔岩 · 消息面热度监测

## 给人看：3 步装好

1. **拿 API Key**：登录熔岩 → 左侧点「AI数据服务」→ 上方点「API Key」：首次登录已自动送代金券并生成「默认」Key（`lvk_` 开头，默认脱敏，点眼睛显示、点复制），接入文档里的 MCP JSON 已自动填好。入口：https://lava.ai-dolphin.com/lava#/ai-data-service
2. **添加 MCP**（MCP＝让 AI 办公软件直接调数据的接口）：在豆包办公 / WorkBuddy / 千问办公的「连接器」里新建自定义连接器，
   - 连接方式：Streamable HTTP（豆包里叫「HTTP」）
   - 地址：`https://lava.ai-dolphin.com/subscribe/v1/mcp`
   - 请求头：`Authorization` = `Bearer lvk_你的Key`（Bearer 后有一个空格）
3. **新建对话提问**：例如「宁德时代最近一周消息面热不热？」

分软件的详细步骤：https://lava.ai-dolphin.com/subscribe#ai-office
费用：先送 100 元代金券，之后按请求次数扣费，约 1000 次 5 元；失败的请求不扣钱。

## 给 AI 看：数据说明

数据源：熔岩远程 MCP `https://lava.ai-dolphin.com/subscribe/v1/mcp`（Streamable HTTP，请求头 `Authorization: Bearer <API Key>`）。
所有工具只读；返回结构化文字与机构/大V ID（agency_id）。适合量化交易工具与 AI Agent 股市研究接入。每次工具调用计 1 次请求（get_account 查余额不计费）。

## 流程

1. **个股热度**：`get_stock_news_heat(stock_name 或 ts_code, days=7)`
   - 看 `data.heat.mentions`（提及数）、`data.heat.agencies`（参与机构/大V数），再读 `list[].summary` 归纳要点。
2. **个股关联概念**：`get_stock_concept_heat(stock_name, days=30)` → 取 `list[]` 前 5 个概念及其 `mentions`。
3. **概念内个股排行**：`get_concept_stock_heat(concept, days=7)` → 列出提及最多的个股。
4. **关键词追踪**：`search_news_flow(keyword, since)`。
   - **全市场热榜**：`get_market_hot_stocks(window=24h)` / `get_market_hot_concepts(window=24h)`；问“靠谱的人在提什么”用 `get_weighted_hot_stocks(days=3)`。
   - **新冒头**：`get_first_mention_stocks(hours=24)` → 此前 7 天没人提、刚被第一次提到的股票。
   - **新闻点名**：`get_news_stock_hits(hours=24)` 看全市场；`get_news_stock_hits(stock_name)` 看某股被哪些媒体点名。