MCPトレーダーサーバー

株式トレーダー向けのモデル コンテキスト プロトコル (MCP) サーバー。

特徴

ツール

サーバーは、株式分析および取引用の次のツールを提供します。

• analyze-stock : 指定された銘柄コードに対してテクニカル分析を実行します。
  • 必須引数: symbol （文字列、例："NVDA"）
  • 以下を含む包括的なテクニカル分析を返します:
    • 移動平均トレンド（20、50、200 SMA）
    • モメンタム指標（RSI、MACD）
    • ボラティリティ指標（ATR、ADRP）
    • ボリューム分析
• 相対的な強さ: ベンチマークと比較した株式の相対的な強さを計算します
  • 必須引数: symbol （文字列、例: "AAPL")
  • オプション引数: benchmark (文字列、デフォルト: "SPY")
  • 複数の期間（21、63、126、252日）にわたる相対的な強さの指標を返します。
  • 株価とベンチマークのパフォーマンス比較を含む
• volume-profile : 価格別の出来高分布を分析する
  • 必須引数: symbol (文字列、例: "MSFT")
  • オプション引数: lookback_days (整数、デフォルト: 60)
  • 以下を含むボリューム プロファイル分析を返します。
    • コントロールポイント（POC） - 取引量が最も多い価格レベル
    • バリューエリア（ボリューム範囲の70%）
    • 最高取引量価格レベル
• 検出パターン: 価格データのチャートパターンを識別する
  • 必須引数: symbol （文字列、例: "AMZN")
  • 信頼レベルと価格目標とともに検出されたチャートパターンを返します
• ポジションサイズ:リスクパラメータに基づいて最適なポジションサイズを計算します
  • 必要な引数:
    • symbol （文字列、例："TSLA"）
    • stop_price （数値）
    • risk_amount （数値）
    • account_size （数値）
  • オプション引数: price （数値、デフォルト: 現在の価格）
  • 推奨ポジションサイズ、ドルリスク、潜在的な利益目標を返します
• ストップ提案: テクニカル分析に基づいてストップロスレベルを提案します
  • 必須引数: symbol (文字列、例: "META")
  • 以下に基づいて複数のストップロス提案を返します:
    • ATRベースのストップ（1倍、2倍、3倍ATR）
    • パーセンテージベースの停止（2％、5％、8％）
    • テクニカルレベル（移動平均、直近のスイング安値）

テクニカル分析機能

サーバーはいくつかの特殊な分析モジュールを活用します。

• テクニカル分析：コアテクニカル指標とトレンド分析
  • 移動平均線（SMA 20、50、200）
  • モメンタム指標（RSI、MACD）
  • ボラティリティ指標（ATR、平均日次レンジパーセンテージ）
  • 取引量分析（20日間平均取引量）
• RelativeStrength : 比較パフォーマンス分析
  • 複数期間の相対的な強さのスコアリング（21、63、126、252日）
  • ベンチマーク指標とのパフォーマンス比較
  • アウトパフォーマンス/アンダーパフォーマンスの分類
• VolumeProfile : 高度なボリューム分析
  • 価格水準と数量の分布
  • 制御点（POC）の識別
  • 価値面積計算（体積の70％）
• パターン認識：チャートパターン検出
  • サポート/レジスタンスレベル
  • 一般的なチャートパターン（ヘッドアンドショルダー、ダブルトップ/ダブルボトムなど）
  • 検出されたパターンの信頼度スコア
• リスク分析：ポジションサイジングとリスク管理
  • リスクベースのポジションサイジング
  • 複数のストップロス戦略
  • R倍利益目標計算

データソース

サーバーは市場データにTiingo APIを使用します。

• 過去の日次OHLCVデータ
• 正確なバックテストのための調整された価格
• デフォルトで最大1年間の履歴データ

設定

前提条件

• Python 3.11以上
• 紫外線
• タリブ
• Tiingo APIキー

環境変数

.envファイルを作成します。

Smithery経由でインストール

Smithery経由で Trader for Claude Desktop を自動的にインストールするには:

これにより、次のようになります。

1. MCP Traderサーバーをインストールする
2. Tiingo APIキーで設定する
3. Claudeデスクトップ統合を設定する

鍛冶屋の構成

サーバーには、以下を定義するsmithery.yaml構成ファイルが含まれています。

• 必要な構成パラメータ（Tiingo APIキー）
• MCPサーバーを起動するコマンド関数
• Claude Desktopとの統合

smithery.yamlファイルを編集して、Smithery の構成をカスタマイズできます。

インストール

Docker デプロイメント

このプロジェクトには、コンテナ化されたデプロイメント用の Dockerfile が含まれています。

コンテナを HTTP サーバー モードで実行するには:

構成

クロードデスクトップアプリ

MacOSの場合: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

Windows の場合: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

開発構成:

発達

ビルドと実行

HTTPサーバーモード

サーバーは、テストや他のアプリケーションとの統合のためにスタンドアロン HTTP サーバーとして実行することもできます。

これにより、次のエンドポイントを持つhttp://localhost:8000上の HTTP サーバーが起動します。

• GET /list-tools : 利用可能なツールとそのスキーマのリストを返します。
• POST /call-tool : 指定された引数でツールを実行します
  • リクエスト本文の形式:
    { "name": "analyze-stock", "arguments": { "symbol": "AAPL" } }
  • コンテンツ項目（テキスト、画像など）の配列を返します。

デバッグ

デバッグには MCP インスペクタを使用します。

使用例

Claude Desktopの場合:

サーバーは、トレンドステータス、モメンタム指標、主要なメトリックを含むテクニカル分析の概要を返します。

依存関係

完全な依存関係リストについては、pyproject.toml を参照してください。

貢献

MCP Traderへの貢献を歓迎します！貢献できる方法は次のとおりです。

• 新しいツールの追加:追加のテクニカル分析ツールや取引戦略を実装する
• 既存のツールの改善：現在のツールの精度やパフォーマンスを向上させる
• データソースの追加: 追加の市場データプロバイダーを統合する
• ドキュメント: ドキュメントを改善したり、例を追加したりします
• バグ修正: 問題を修正したり、エラー処理を改善したりします

開発ワークフロー

1. リポジトリをフォークする
2. 機能ブランチを作成する ( git checkout -b feature/amazing-feature )
3. 変更をコミットします ( git commit -m 'Add some amazing feature' )
4. ブランチにプッシュする ( git push origin feature/amazing-feature )
5. プルリクエストを開く

今後の計画

MCP Trader プロジェクトでは、いくつかの機能強化が計画されています。

• ポートフォリオ分析：ポートフォリオを分析および最適化するためのツール
• バックテスト：過去のデータに基づいて取引戦略をテストする機能
• 感情分析：ニュースやソーシャルメディアの感情データとの統合
• オプション分析：オプション戦略と価格設定を分析するためのツール
• リアルタイムデータ: リアルタイム市場データフィードのサポート
• カスタム戦略: カスタム取引戦略を実装およびテストするためのフレームワーク
• アラート: 価格とテクニカル指標のアラートを通知するシステム

さらに読む

以下の詳細なブログ投稿を通じて、このプロジェクトの詳細を学んでください。

• MCP を使用した株式分析サーバーの構築、パート 1 - 初期設定、アーキテクチャ、コアテクニカル分析機能
• MCPを使った株式分析サーバーの構築、パート2 - 相対強度、出来高、パターン認識、リスク分析