本文详细记录了个人股市分析项目 StockNova 的开发全过程。作者采用“组装式”开发策略，整合了 stock-mcp 的 FastAPI 架构、stock-scanner-mcp 的技术指标计算引擎，以及 StockAgent 的新闻聚合逻辑。系统后端基于 Python 3.11，集成 Tushare 和 AKShare 数据源，并利用 Redis 与 SQLite 实现多级缓存；前端采用 React 18 + Vite 构建，支持 K 线图与市场趋势可视化。该项目展示了在开源生态日益成熟的背景下，个人开发者如何高效构建包含数据采集、量化评分及实时监控的复杂金融应用，并通过 Docker 实现便捷部署。
