nautilus-trader MCP 服务器

这是什么

一个 MCP（模型上下文协议）服务器，为 LLM（Claude Code、Codex CLI 等）提供两种方式，在编写针对 nautilus_trader 的策略代码时进行查找：

• 代码搜索（index.py）——对实际源代码（Python + Rust）进行结构化搜索，按符号名查找。不是模糊文本/嵌入搜索：它找到真实的类/函数/结构体，并返回其文档字符串或完整源码。

• 文档搜索（rags/）——对项目的 Markdown 文档（概念、指南、教程）进行语义（基于嵌入的）搜索，用于回答“如何……”这类无法映射到单个符号名的问题。

Related MCP server: MCPyDoc

工作原理

• index.py 启动两个真实的语言服务器作为子进程，并直接通过 LSP（基于 stdio 的 JSON-RPC）与它们通信——pylsp 用于 nautilus_trader/python/nautilus_trader 下的 Python 源码，rust-analyzer 用于 nautilus_trader/crates 下的 Rust 源码。documentSymbol 查找顶层类/函数/结构体/实现；hover 获取文档字符串（仅限 Python——参见已知限制）。结果缓存到 .code_index_cache.json，因为构建它大约需要 25 秒（主要是 rust-analyzer 处理约 2600 个文件）。

• rags/rag_build.py 将 docs/ 下的每个文件分块，并构建一个 dspy.retrievers.Embeddings 索引（Gemini 嵌入），保存到 rags/（config.json + corpus_embeddings.npy），外加一个 shape.json，记录原始文件夹结构，以便 rags/search.py 可以过滤到子文件夹。

• mcp_server.py 将两者整合为 5 个 MCP 工具：search_code、get_code_doc、get_code_source、search_docs、show_doc_keys。

设置

git clone https://github.com/GwangPyo/NautilusTraderMCP.git
cd NautilusTraderMCP
cp .env.example .env   # fill in GEMINI_API_KEY (and OPENAI/ANTHROPIC if you use load_model)
./install.sh           # conda env "mcp" + deps, nautilus_trader clone, code index, doc index

install.sh 是幂等的：重新运行它会跳过 nautilus_trader 克隆、docs/ 复制以及（付费的）文档嵌入构建（如果它们已存在）。设置 ENV_NAME=<name> 以使用不同的 conda 环境名称（用于测试，这样不会影响真正的 mcp 环境）。

环境管理器不是必需的——uv venv && uv pip install -e . 也可以；install.sh 只是统一使用 conda，以实现可复现的一键设置。

注册到客户端

./add_claude.sh   # claude mcp add
./add_codex.sh    # codex mcp add

两者都只是让客户端通过 stdio 指向 <conda mcp env>/bin/python3 mcp_server.py。

已知限制 / 待办事项

• .code_index_cache.json 和 rags/{config.json,corpus_embeddings.npy,shape.json} 没有失效机制——如果 nautilus_trader/ 或 docs/ 发生变化，你必须手动删除缓存文件并重新运行才能生效。

• 没有自动化测试——到目前为止所有内容都是手动验证的（全新的 conda 环境、全新的 uv 环境、通过 stdio 的真实 MCP 客户端）。

• nautilus_trader/ 是从 main（未固定版本）克隆的——可能会随时间漂移；目前没有任何机制将其与已知良好的提交/标签进行核对。