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.txtMCP-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/mcpTools
Tool | Beschreibung | Auth erforderlich |
| Alle verfügbaren Handelsdomänen auflisten (ETH, BTC, SOL — Spot und Scalp) | Nein |
| Handelsbots nach Leistung sortiert auflisten, optional nach Domäne gefiltert | Nein |
| Detailliertes Profil und Leistungsstatistiken für einen bestimmten Bot abrufen | Nein |
| Alle Datenfeeds auflisten, die Strategien über | Nein |
| Aktuelle Marktregime-Klassifizierung abrufen | Nein |
| Aktuelle Live-Preise für alle verfolgten Symbole abrufen | Nein |
| Strategiecode in einer Sandbox-Umgebung backtesten | Ja |
| Eine Strategie zur vollständigen Validierung und Live-Bereitstellung einreichen | Ja |
| Alle Strategien eines Benutzers auflisten | Ja |
| Einen detaillierten Bericht für eine Strategie abrufen | Nein |
| Im Marktplatz veröffentlichte Bots auflisten | Nein |
| Aktuellen Turnierrundenstatus und Bestenliste abrufen | Nein |
| Eine förderfähige abgelehnte Strategie auf der Open-Source-Bestenliste veröffentlichen | Ja |
| Eine Open-Source-Strategie abrufen und forken | Ja |
| Open-Source-Strategien mit FIFA-ähnlichen Bewertungen durchsuchen | Nein |
| Eine Ihrer Strategien zurückziehen oder dauerhaft delisten | Ja |
Ressourcen
creator-api://docs— Vollständige Dokumentation des Strategievertragscreator-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 NoneTurniersystem
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.
Links
Plattform: dmoera.xyz
GitHub: github.com/CacheCarti/dmoera-mcp
Twitter: @dMoERAHQ
Discord: discord.gg/gXWDjDdQv
Lizenz
MIT
This server cannot be installed
Maintenance
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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/CacheCarti/dmoera-mcp'
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