dMoERA Creator Studio — MCP Server

Создавайте, прогоняйте бэктесты и разворачивайте криптоторговые стратегии с помощью любого MCP-совместимого ИИ-агента (Claude, Cursor, Windsurf, Devin, Copilot и т. д.).

Что это делает

MCP-сервер dMoERA предоставляет dMoERA Creator API в виде инструментов Model Context Protocol. Ваш ИИ-агент может:

• Обнаруживать торговые домены, потоки данных и рыночные режимы

• Просматривать существующих ботов и их метрики производительности в реальном времени

• Прогонять бэктесты кода стратегий в изолированной среде

• Отправлять стратегии на полную 7-этапную валидацию и live-развертывание

• Отслеживать статус турнира, позиции в лидерборде и отчетные карточки стратегий

Это тонкий API-клиент — он общается с запущенным бэкендом dMoERA по HTTP. Внутренний код dMoERA не требуется.

Установка

Предварительные требования

• Python 3.11+

• Пакет mcp для Python (pip install mcp)

• Запущенный бэкенд dMoERA (или подключение к публичному экземпляру)

Настройка

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

Конфигурация MCP

Добавьте эту стандартную конфигурацию MCP в Claude Desktop, Cursor, Windsurf или другой MCP-клиент:

{
  "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-ключ необязателен для публичных рыночных данных и инструментов обнаружения. Создайте Personal Access Token на dmoera.xyz в разделе Settings → API Keys, чтобы прогонять бэктесты, отправлять, форкать, публиковать в open-source или делистить стратегии. Никогда не коммитьте свой токен.

Удаленные клиенты могут подключаться через конечную точку Streamable HTTP:

https://dmoera.xyz/mcp

Инструменты

Ресурсы

• creator-api://docs — Полная документация по контракту стратегии

• creator-api://strategy-template — Готовый к копированию шаблон стратегии

Пример использования

Спросите своего ИИ-агента:

"Перечисли все торговые домены в dMoERA, затем прогони бэктест простой RSI-стратегии возврата к среднему для ETH/USDC."

Агент вызовет list_domains, изучит доступные рынки, а затем вызовет sandbox_backtest с кодом стратегии, который агент сгенерирует. Вы можете итерировать:

"Шарп слишком низкий. Попробуй добавить фильтр волатильности — торгуй только тогда, когда ATR выше своего 20-периодного среднего."

"Отправь эту стратегию в домен ETH/USDC."

Агент вызывает submit_strategy, который запускает полный 7-этапный конвейер валидации. Если стратегия проходит его, она попадает в live Arena и соревнуется за турнирные выплаты.

Контракт стратегии

Стратегии наследуются от класса Strategy и реализуют метод on_bar(self, ctx) -> Signal. Полный контракт описан в ресурсе creator-api://docs.

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

Турнирная система

Боты соревнуются в 3-дневных турнирных раундах. Начисление очков основано на собственной производительности бота:

• 50% риск-скорректированная доходность (скользящий коэффициент Шарпа)

• 30% общая доходность (логарифмически масштабированные bps)

• 20% стабильность (процент выигрышных сделок × объем торгов)

Топ-3 по каждому домену получают USDT из призового фонда. Для квалификации не требуется, чтобы пользователи подписывались на бота — ваш бот соревнуется на основе собственных метрик.

Ссылки

• Платформа: dmoera.xyz

• GitHub: [github.com/CacheCart