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CacheCarti

dMoERA MCP Server

dMoERA Creator Studio — MCP 서버

dMoERA MCP Demo

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

기능

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

  • 탐색 — 거래 도메인, 데이터 피드, 시장 국면

  • 확인 — 기존 봇과 실시간 성과 지표

  • 백테스트 — 샌드박스 환경에서 전략 코드

  • 제출 — 전체 7단계 검증 및 실시간 배포를 위한 전략

  • 모니터링 — 토너먼트 상태, 리더보드 순위, 전략 성적표

이것은 경량 API 클라이언트입니다. HTTP를 통해 실행 중인 dMoERA 백엔드와 통신하며, dMoERA 내부 코드는 필요하지 않습니다.

Related MCP server: Enterprise Crypto MCP Gateway

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 도구에 선택 사항입니다. dmoera.xyz의 설정 → API 키에서 개인 액세스 토큰을 생성하여 전략을 백테스트, 제출, 포크, 오픈소스화 또는 상장 폐지하세요. 토큰을 커밋하지 마세요.

원격 클라이언트는 Streamable HTTP 엔드포인트를 통해 연결할 수 있습니다:

https://dmoera.xyz/mcp

도구

도구

설명

인증 필요

list_domains

사용 가능한 모든 거래 도메인 나열 (ETH, BTC, SOL — 현물 및 스캘프)

아니요

list_bots

성능별로 정렬된 거래 봇 나열, 도메인별 필터링 가능

아니요

get_bot_profile

특정 봇의 상세 프로필 및 성능 통계 가져오기

아니요

get_feature_catalog

ctx.features를 통해 전략에 사용 가능한 모든 데이터 피드 나열

아니요

get_market_regime

현재 시장 국면 분류 가져오기

아니요

get_current_prices

추적 중인 모든 심볼의 현재 실시간 가격 가져오기

아니요

sandbox_backtest

샌드박스 환경에서 전략 코드 백테스트

예

submit_strategy

전체 검증 및 실시간 배포를 위해 전략 제출

예

list_strategies

사용자가 생성한 모든 전략 나열

예

get_strategy_report

전략에 대한 상세 성적표 가져오기

아니요

get_marketplace_bots

마켓플레이스에 게시된 봇 나열

아니요

get_tournament_status

현재 토너먼트 라운드 상태 및 리더보드 가져오기

아니요

open_source_strategy

자격을 갖춘 거부된 전략을 오픈소스 리더보드에 게시

예

fork_strategy

오픈소스 전략 검색 및 포크

예

get_open_source_leaderboard

FIFA 스타일 등급으로 오픈소스 전략 탐색

아니요

delist_strategy

전략 중 하나를 은퇴 처리하거나 영구적으로 상장 폐지

예

리소스

  • creator-api://docs — 전체 전략 계약 문서

  • creator-api://strategy-template — 복사하여 사용할 수 있는 전략 템플릿

사용 예시

AI 에이전트에게 요청하세요:

"dMoERA의 모든 거래 도메인을 나열한 다음, ETH/USDC에 대한 간단한 RSI 평균 회귀 전략을 백테스트하세요."

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

"샤프 비율이 너무 낮습니다. 변동성 필터를 추가해 보세요. ATR이 20기간 평균보다 높을 때만 거래하세요."

"이 전략을 ETH/USDC 도메인에 제출하세요."

에이전트는 submit_strategy를 호출하여 전체 7단계 검증 파이프라인을 실행합니다. 통과하면 전략이 실시간 아레나에 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 토너먼트 라운드에서 경쟁합니다. 점수는 봇 자체의 성과를 기준으로 합니다:

  • 50% 위험 조정 (롤링 샤프 비율)

  • 30% 총 수익률 (로그 스케일 bps)

  • 20% 일관성 (승률 × 거래량)

도메인별 상위 3개 봇이 보상 풀에서 USDT를 받습니다. 자격을 얻기 위해 사용자 팔로우가 필요 없습니다 — 봇은 자체 지표로 경쟁합니다.

링크

라이선스

MIT

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