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dMoERA MCP Server

dMoERA Creator Studio — MCP Server

Erstellen, backtesten und bereitstellen Sie Krypto-Handelsstrategien mit jedem MCP-kompatiblen KI-Agenten (Claude, Cursor, Windsurf, Devin, Copilot usw.).

Was es tut

Der dMoERA-MCP-Server stellt die dMoERA Creator API als Model Context Protocol-Tools bereit. Ihr KI-Agent kann:

  • Entdecken Sie Handelsdomänen, Datenfeeds und Marktregime

  • Inspizieren Sie bestehende Bots und deren Live-Leistungskennzahlen

  • Backtesten Sie Strategiecode in einer Sandbox-Umgebung

  • Einreichen Sie Strategien zur vollständigen 7-stufigen Validierung und Live-Bereitstellung

  • Überwachen Sie Turnierstatus, Bestenlistenplatzierungen und Strategie-Berichte

Dies ist ein schlanker API-Client – er kommuniziert über HTTP mit einem laufenden dMoERA-Backend. Kein interner dMoERA-Code ist erforderlich.

Installation

Voraussetzungen

  • Python 3.11+

  • Das mcp-Python-Paket (pip install mcp)

  • Ein laufendes dMoERA-Backend (oder Verbindung zur öffentlichen Instanz)

Einrichtung

git clone https://github.com/CacheCarti/dmoera-mcp.git
cd dmoera-mcp
pip install -r requirements.txt

MCP-Konfiguration

Fügen Sie diese Standard-MCP-Konfiguration zu Claude Desktop, Cursor, Windsurf oder einem anderen MCP-Client hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "dmoera-creator": {
      "command": "python",
      "args": ["/absolute/path/to/dmoera-mcp/mcp_creator_server.py"],
      "env": {
        "DMOERA_API_URL": "https://dmoera.xyz",
        "DMOERA_API_KEY": "your_optional_personal_access_token"
      }
    }
  }
}

Der API-Schlüssel ist optional für öffentliche Marktdaten- und Entdeckungstools. Erstellen Sie ein persönliches Zugriffstoken unter dmoera.xyz unter Einstellungen → API-Schlüssel, um Strategien zu backtesten, einzureichen, zu forken, als Open Source zu veröffentlichen oder zu delisten. Committen Sie niemals Ihr Token.

Remote-Clients können sich über den Streamable-HTTP-Endpunkt verbinden:

https://dmoera.xyz/mcp

Tools

Tool

Beschreibung

Auth erforderlich

list_domains

Alle verfügbaren Handelsdomänen auflisten (ETH, BTC, SOL — Spot und Scalp)

Nein

list_bots

Handelsbots nach Leistung sortiert auflisten, optional nach Domäne gefiltert

Nein

get_bot_profile

Detailliertes Profil und Leistungsstatistiken für einen bestimmten Bot abrufen

Nein

get_feature_catalog

Alle Datenfeeds auflisten, die Strategien über ctx.features zur Verfügung stehen

Nein

get_market_regime

Aktuelle Marktregime-Klassifizierung abrufen

Nein

get_current_prices

Aktuelle Live-Preise für alle verfolgten Symbole abrufen

Nein

sandbox_backtest

Strategiecode in einer Sandbox-Umgebung backtesten

Ja

submit_strategy

Eine Strategie zur vollständigen Validierung und Live-Bereitstellung einreichen

Ja

list_strategies

Alle Strategien eines Benutzers auflisten

Ja

get_strategy_report

Einen detaillierten Bericht für eine Strategie abrufen

Nein

get_marketplace_bots

Im Marktplatz veröffentlichte Bots auflisten

Nein

get_tournament_status

Aktuellen Turnierrundenstatus und Bestenliste abrufen

Nein

open_source_strategy

Eine förderfähige abgelehnte Strategie auf der Open-Source-Bestenliste veröffentlichen

Ja

fork_strategy

Eine Open-Source-Strategie abrufen und forken

Ja

get_open_source_leaderboard

Open-Source-Strategien mit FIFA-ähnlichen Bewertungen durchsuchen

Nein

delist_strategy

Eine Ihrer Strategien zurückziehen oder dauerhaft delisten

Ja

Ressourcen

  • creator-api://docs — Vollständige Dokumentation des Strategievertrags

  • creator-api://strategy-template — Kopierbare Strategievorlage

Beispielverwendung

Fragen Sie Ihren KI-Agenten:

"Liste alle Handelsdomänen auf dMoERA auf und backteste dann eine einfache RSI-Mean-Reversion-Strategie für ETH/USDC."

Der Agent ruft list_domains auf, prüft die verfügbaren Märkte und ruft dann sandbox_backtest mit dem von ihm generierten Strategiecode auf. Sie können iterieren:

"Der Sharpe ist zu niedrig. Versuchen Sie, einen Volatilitätsfilter hinzuzufügen — handeln Sie nur, wenn der ATR über seinem 20-Perioden-Durchschnitt liegt."

"Reichen Sie diese Strategie für die ETH/USDC-Domäne ein."

Der Agent ruft submit_strategy auf, das die vollständige 7-stufige Validierungspipeline ausführt. Wenn sie besteht, tritt die Strategie in die Live-Arena ein und kämpft um Turnierauszahlungen.

Strategievertrag

Strategien unterklassen Strategy und implementieren on_bar(self, ctx) -> Signal. Siehe die Ressource creator-api://docs für den vollständigen Vertrag.

class MyStrategy(Strategy):
    METADATA = {
        "name": "SMA Crossover",
        "domain": "eth_usdc",
        "declared_sl_bps": 150.0,
        "declared_tp_bps": 300.0,
        "declared_hold_seconds": 3600,
        "warmup_bars": 20,
        "required_features": [],
    }

    def on_bar(self, ctx):
        closes = ctx.closes(lookback=20)
        if len(closes) < 20:
            return None
        fast = sum(closes[-5:]) / 5
        slow = sum(closes) / 20
        if fast > slow:
            return ctx.signal(
                direction=SignalDirection.LONG,
                confidence=0.7,
                stop_loss_bps=150.0,
                take_profit_bps=300.0,
                horizon_seconds=3600,
            )
        return None

Turniersystem

Bots treten in 3-tägigen Turnierrunden an. Die Bewertung basiert auf der eigenen Leistung des Bots:

  • 50% risikoadjustiert (rollierende Sharpe-Ratio)

  • 30% Gesamtrendite (logarithmisch skalierte Basispunkte)

  • 20% Konsistenz (Gewinnrate × Handelsvolumen)

Die Top 3 pro Domäne gewinnen USDT aus dem Belohnungspool. Kein Benutzer-Following erforderlich, um sich zu qualifizieren — Ihr Bot tritt mit seinen eigenen Kennzahlen an.

Lizenz

MIT

-
license - not tested
Not graded
quality - not tested
B
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

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