MCP 트레이더 서버
주식 거래자를 위한 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버.
특징
도구
이 서버는 주식 분석 및 거래를 위한 다음과 같은 도구를 제공합니다.
analyze-stock : 주어진 주식 기호에 대한 기술적 분석을 수행합니다.
필수 인수:
symbol(문자열, 예: "NVDA")다음을 포함한 포괄적인 기술 분석을 제공합니다.
이동 평균 추세(20, 50, 200 SMA)
모멘텀 지표(RSI, MACD)
변동성 지표(ATR, ADRP)
볼륨 분석
상대 강도 : 벤치마크와 비교한 주식의 상대 강도를 계산합니다.
필수 인수:
symbol(문자열, 예: "AAPL")선택 인수:
benchmark(문자열, 기본값: "SPY")여러 기간(21, 63, 126, 252일)에 걸쳐 상대적 강도 측정 항목을 반환합니다.
주식과 벤치마크 간의 성과 비교 포함
volume-profile : 가격별 볼륨 분포를 분석합니다.
필수 인수:
symbol(문자열, 예: "MSFT")선택 인수:
lookback_days(정수, 기본값: 60)다음을 포함한 볼륨 프로필 분석 반환:
제어 지점(POC) - 거래량이 가장 많은 가격 수준
가치 영역(볼륨 범위의 70%)
최고 거래량 가격 수준
detect-patterns : 가격 데이터의 차트 패턴을 식별합니다.
필수 인수:
symbol(문자열, 예: "AMZN")신뢰 수준과 가격 목표를 포함하는 감지된 차트 패턴을 반환합니다.
position-size : 위험 매개변수를 기반으로 최적의 포지션 크기를 계산합니다.
필수 인수:
symbol(문자열, 예: "TSLA")stop_price(숫자)risk_amount(숫자)account_size(숫자)
선택 인수:
price(숫자, 기본값: 현재 가격)추천 포지션 크기, 달러 위험 및 잠재적 수익 목표를 반환합니다.
suggest-stops : 기술적 분석을 기반으로 손절매 수준을 제안합니다.
필수 인수:
symbol(문자열, 예: "META")다음을 기준으로 여러 가지 손절매 제안을 반환합니다.
ATR 기반 정지(1x, 2x, 3x ATR)
백분율 기반 정지(2%, 5%, 8%)
기술적 수준(이동 평균, 최근 스윙 최저점)
기술 분석 기능
서버는 여러 가지 특수 분석 모듈을 활용합니다.
기술 분석 : 핵심 기술 지표 및 추세 분석
이동 평균(SMA 20, 50, 200)
모멘텀 지표(RSI, MACD)
변동성 지표(ATR, 평균 일일 범위 백분율)
볼륨 분석(20일 평균 볼륨)
RelativeStrength : 비교 성능 분석
다중 시간대 상대 강도 점수(21, 63, 126, 252일)
벤치마크 지수 대비 성과 비교
성과 초과/성과 미달 분류
VolumeProfile : 고급 볼륨 분석
가격 수준 볼륨 분포
제어 지점(POC) 식별
가치 영역 계산(볼륨의 70%)
PatternRecognition : 차트 패턴 감지
지지/저항 수준
일반적인 차트 패턴(머리와 어깨, 이중 상단/하단 등)
감지된 패턴에 대한 신뢰도 평가
위험 분석 : 포지션 크기 조정 및 위험 관리
위험 기반 포지션 크기
다양한 손절매 전략
R-배수 이익 목표 계산
데이터 소스
서버는 시장 데이터를 위해 Tiingo API를 사용합니다.
과거 일일 OHLCV 데이터
정확한 백테스팅을 위한 조정된 가격
기본적으로 최대 1년 분의 과거 데이터
Related MCP server: Trading Simulator MCP Server
설정
필수 조건
파이썬 3.11+
환경 변수
.env 파일을 만듭니다.
지엑스피1
Smithery를 통해 설치
Smithery를 통해 Trader for Claude Desktop을 자동으로 설치하려면:
이렇게 하면:
MCP Trader 서버 설치
Tiingo API 키로 구성하세요
Claude Desktop 통합 설정
대장간 구성
서버에는 다음을 정의하는 smithery.yaml 구성 파일이 포함되어 있습니다.
필수 구성 매개변수(Tiingo API 키)
MCP 서버를 시작하기 위한 명령 함수
Claude Desktop과 통합
smithery.yaml 파일을 편집하여 Smithery 구성을 사용자 정의할 수 있습니다.
설치
도커 배포
이 프로젝트에는 컨테이너화된 배포를 위한 Dockerfile이 포함되어 있습니다.
HTTP 서버 모드에서 컨테이너를 실행하려면:
구성
클로드 데스크톱 앱
MacOS의 경우: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows의 경우: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
개발 구성:
개발
빌드하고 실행
HTTP 서버 모드
서버는 테스트나 다른 애플리케이션과의 통합을 위해 독립형 HTTP 서버로도 실행될 수 있습니다.
이렇게 하면 다음 엔드포인트가 있는 http://localhost:8000 에서 HTTP 서버가 시작됩니다.
GET /list-tools : 사용 가능한 도구와 해당 스키마 목록을 반환합니다.
POST /call-tool : 제공된 인수로 도구를 실행합니다.
요청 본문 형식:
{ "name": "analyze-stock", "arguments": { "symbol": "AAPL" } }콘텐츠 항목(텍스트, 이미지 등)의 배열을 반환합니다.
디버깅
디버깅을 위해 MCP Inspector를 사용하세요.
사용 예
Claude Desktop에서:
서버는 추세 상태, 모멘텀 지표, 주요 지표를 포함한 기술적 분석 요약을 반환합니다.
종속성
전체 종속성 목록은 pyproject.toml을 참조하세요.
기여하다
MCP Trader에 기여해 주세요! 다음과 같은 방법으로 기여하실 수 있습니다.
새로운 도구 추가 : 추가적인 기술 분석 도구 또는 거래 전략 구현
기존 도구 개선 : 현재 도구의 정확도나 성능을 향상시킵니다.
데이터 소스 추가 : 추가 시장 데이터 공급자 통합
문서화 : 문서를 개선하거나 예를 추가하세요
버그 수정 : 문제를 해결하거나 오류 처리를 개선합니다.
개발 워크플로
저장소를 포크하세요
기능 브랜치를 생성합니다(
git checkout -b feature/amazing-feature)변경 사항을 커밋하세요(
git commit -m 'Add some amazing feature')브랜치에 푸시(
git push origin feature/amazing-feature)풀 리퀘스트 열기
미래 계획
MCP Trader 프로젝트에는 여러 가지 개선 사항이 계획되어 있습니다.
포트폴리오 분석 : 포트폴리오 분석 및 최적화 도구
백테스팅 : 과거 데이터를 기반으로 거래 전략을 테스트하는 기능
감정 분석 : 뉴스 및 소셜 미디어 감정 데이터와의 통합
옵션 분석 : 옵션 전략 및 가격 분석을 위한 도구
실시간 데이터 : 실시간 시장 데이터 피드 지원
맞춤형 전략 : 맞춤형 거래 전략을 구현하고 테스트하기 위한 프레임워크
알림 : 가격 및 기술 지표 알림을 위한 알림 시스템
추가 자료
다음의 자세한 블로그 게시물을 통해 이 프로젝트에 대해 자세히 알아보세요.
MCP를 사용한 주식 분석 서버 구축, 1부 - 초기 설정, 아키텍처 및 핵심 기술 분석 기능
MCP를 이용한 주식 분석 서버 구축, 2부 - 상대 강도, 거래량, 패턴 인식, 위험 분석