dMoERA Creator Studio — MCP 서버

MCP 호환 AI 에이전트(Claude, Cursor, Windsurf, Devin, Copilot 등)를 사용하여 암호화폐 트레이딩 전략을 구축, 백테스트, 배포하세요.

기능

dMoERA MCP 서버는 dMoERA Creator API를 Model Context Protocol 도구로 노출합니다. AI 에이전트는 다음을 수행할 수 있습니다:

• 탐색 — 트레이딩 도메인, 데이터 피드 및 시장 국면

• 조회 — 기존 봇 및 라이브 성과 지표

• 백테스트 — 샌드박스 환경에서 전략 코드

• 제출 — 전체 7단계 검증 및 라이브 배포를 위한 전략

• 모니터링 — 토너먼트 상태, 리더보드 순위, 전략 성적표

이것은 경량 API 클라이언트입니다 — 실행 중인 dMoERA 백엔드와 HTTP로 통신합니다. dMoERA 내부 코드는 필요하지 않습니다.

설치

사전 요구 사항

• Python 3.11+

• mcp Python 패키지 (pip install mcp)

• 실행 중인 dMoERA 백엔드(또는 공개 인스턴스에 연결)

설정

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

MCP 구성

이 표준 MCP 구성을 Claude Desktop, Cursor, Windsurf 또는 다른 MCP 클라이언트에 추가하세요:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

API 키는 공개 시장 데이터 및 탐색 도구에는 선택 사항입니다. 전략을 백테스트, 제출, 포크, 오픈소스로 공개 또는 상장 폐지하려면 dmoera.xyz의 Settings → API Keys에서 Personal Access Token을 생성하세요. 토큰을 커밋하지 마세요.

원격 클라이언트는 Streamable HTTP 엔드포인트를 통해 연결할 수 있습니다:

https://dmoera.xyz/mcp

도구

리소스

• creator-api://docs — 전체 전략 계약 문서

• creator-api://strategy-template — 복사해서 붙여넣을 수 있는 전략 템플릿

사용 예시

AI 에이전트에게 요청하세요:

"dMoERA의 모든 트레이딩 도메인을 나열한 다음, ETH/USDC용 간단한 RSI 평균 회귀 전략을 백테스트해 줘."

에이전트는 list_domains를 호출하고 사용 가능한 시장을 확인한 다음, 생성한 전략 코드로 sandbox_backtest를 호출합니다. 다음과 같이 반복할 수 있습니다:

"Sharpe 비율이 너무 낮아. 변동성 필터를 추가해 봐 — ATR이 20기간 평균보다 높을 때만 거래하도록."

"이 전략을 ETH/USDC 도메인에 제출해 줘."

에이전트는 submit_strategy를 호출하여 전체 7단계 검증 파이프라인을 실행합니다. 통과하면 전략은 라이브 Arena에 진입하여 토너먼트 상금을 놓고 경쟁합니다.

전략 계약

전략은 Strategy를 상속하고 on_bar(self, ctx) -> Signal을 구현합니다. 전체 계약은 creator-api://docs 리소스를 참조하세요.

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

토너먼트 시스템

봇은 3일 단위 토너먼트 라운드에서 경쟁합니다. 점수는 봇 자체의 성과를 기준으로 산정됩니다:

• 50% 위험 조정 수익(롤링 Sharpe 비율)

• 30% 총 수익(로그 스케일 bps)

• 20% 일관성(승률 × 거래량)

도메인별 상위 3개 봇은 보상 풀에서 USDT를 받습니다. 자격을 갖추는 데 사용자 팔로우가 필요하지 않습니다 — 봇은 자체 성과 지표로 경쟁합니다.

링크

• 플랫폼: dmoera.xyz

• GitHub: github.com/CacheCarti/dmoera-mcp

• Twitter: @dMoERAHQ

• Discord: discord.gg/gXWDjDdQv

라이선스

MIT