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
Related MCP server: Trading Simulator MCP Server
設定
前提条件
Python 3.11以上
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。
MCP Traderサーバーをインストールする
Tiingo APIキーで設定する
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
リポジトリをフォークする
機能ブランチを作成する (
git checkout -b feature/amazing-feature)変更をコミットします (
git commit -m 'Add some amazing feature')ブランチにプッシュする (
git push origin feature/amazing-feature)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