MCPネイティブな対話型ペーパートレーディングエージェント。FinBERTによるセンチメント分析を搭載しています。
"Buy 10 AAPL if it drops below $200 today"— と入力するだけで、エージェントが残りをすべて処理します。
Related MCP server: Alpaca API MCP Server
┌──────────────────────┐ ┌──────────────────────────────────────┐
│ CLI Agent (REPL) │ │ Web UI (FastAPI) │
│ claude-sonnet-4-6 │ │ Dark chat · WebSocket · marked.js │
│ agentic loop │ │ ngrok → shareable demo URL │
└──────────┬───────────┘ └──────────────────┬───────────────────┘
│ MCP (stdio) │ MCP (stdio, per session)
└──────────────────┬──────────────────┘
│
┌──────────────────▼──────────────────┐
│ FastMCP Server │
│ 20 tools · 4 modules │
└────┬──────────┬──────────┬──────────┘
│ │ │ │
trading market-data sentiment watchlist
8 tools 5 tools FinBERT 4 tools
│ │ │ │
└──────────┴──────────┴──────────┘
│
┌─────────────▼──────────────┐
│ 5-Layer Guardrail │
│ input·llm·tool·exec·output │
└─────────────┬──────────────┘
│
┌─────────────▼──────────────┐
│ Alpaca Paper API │
│ real quotes · fake money │
└─────────────┬──────────────┘
│
┌─────────────▼──────────────┐
│ Alert Daemon │
│ polls prices every 30s │
│ fires conditional orders │
└────────────────────────────┘モックモードではAlpacaアカウントは不要です。
# Clone and enter project
git clone https://github.com/cactus001/TRADE-AGENT.git
cd TRADE-AGENT
# Install dependencies (Apple Silicon — use Homebrew Python)
uv sync --python /opt/homebrew/bin/python3.12
# Install dev dependencies for tests
uv sync --extra devcp .env.example .env.envを開いて、以下を入力してください:
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... # required — get from console.anthropic.com
ALPACA_API_KEY= # optional — paper trading keys from alpaca.markets
ALPACA_SECRET_KEY= # optional — leave blank to use --mock mode注: モックモードはAlpacaキーなしで動作し、実際のフェイクニュース見出しに対してFinBERTを実行します。
# Mock mode (no Alpaca keys needed)
uv run python -m agent.cli_agent --mock
# Live paper trading (requires Alpaca keys in .env)
uv run python -m agent.cli_agent自然言語のコマンドを入力します。終了するにはCtrl+Cを押します — セッションのトランスクリプトは自動的にtranscripts/に保存されます。
# Mock mode
uv run python -m src.webapp --mock
# Live paper trading
uv run python -m src.webappブラウザで http://localhost:8000 を開きます — ダークテーマのチャットUIが表示され、以下の機能があります:
実行中のMCPツールを表示するライブなツール呼び出しチップ
推論中に表示されるアニメーション思考インジケーター
ポートフォリオ/注文データを表すMarkdownテーブル
すべての注文確認画面に表示されるPAPER TRADING — NO REAL MONEYウォーターマーク
インタビューやデモ、またはインターネットを通じて誰とでも共有する場合に使用します。
ステップ1 — ngrokをインストール
brew install ngrokステップ2 — 認証する
自分のauthtokenをコピーします
以下を実行します:
ngrok config add-authtoken YOUR_REAL_TOKEN_HEREステップ3 — Webサーバーを起動する
uv run python -m src.webapp --mockステップ4 — トンネルを開く（別のターミナルで）
ngrok http 8000ngrokは次のようなパブリックURLを表示します:
Forwarding https://oboe-routing-difficult.ngrok-free.app → http://localhost:8000そのURLを共有してください — リンクがあれば誰でも、セットアップ不要で、任意のブラウザからTradingAgentのチャットインターフェースを開いてリアルタイムに操作できます。
Docker Composeは2つのサービスを起動します:
redis — redis:7-alpine、名前付きボリュームに永続化し、エージェント起動前にヘルスチェックされます
trading-agent — Dockerfileからビルドし、ポート8000でWeb UIを起動し、Redisに自動接続します
# Copy env file and add your Anthropic key
cp .env.example .env
# edit .env — add ANTHROPIC_API_KEY (REDIS_URL is set automatically by compose)
# Build and start both services
docker-compose up --build
# Or run detached
docker-compose up --build -dhttp://localhost:8000 を開きます — チャットUIが起動しています。
# Tail logs
docker-compose logs -f trading-agent
# Stop everything
docker-compose down
# Stop and wipe all volumes (resets state + Redis cache)
docker-compose down -vWeb UIの代わりにCLIエージェントを実行する:
docker-compose run --rm trading-agent uv run python -m agent.cli_agent --mockYou: what's my portfolio looking like
Agent: Portfolio — $101,432.20 total (+1.4% today)
TSLA 15 shares $248.20 +$190.50 (+5.4%)
NVDA 5 shares $134.50 -$43.00 (-6.0%)
Cash $94,890.50 available
You: what's the sentiment on NVDA right now
Agent: NVDA Sentiment (last 4h): BEARISH — score -0.41
Top drivers:
• "Analyst cuts NVDA target to $125" (negative, -0.81)
• "Nvidia faces rising competition" (negative, -0.62)
Recommendation: Consider waiting for stabilisation before adding.
You: buy 10 AAPL if it drops below $200 today
Agent: Day Limit Buy Preview [PAPER TRADING — NO REAL MONEY]
10 shares AAPL · Limit @ $200.00
AAPL currently: $212.95
Expires: 4:00 PM ET today · Max cost: $2,000.00
Confirm? (yes/no)
You: yes
Agent: ✅ Order placed (ID: abc-12345)
Limit buy active — AAPL will be purchased automatically if price hits $200.
[PAPER TRADING — NO REAL MONEY]
You: alert me when TSLA drops below 240
Agent: ✅ Alert set — will notify when TSLA < $240.00
Current price: $248.20 (monitoring every 30s)4つのモジュールにわたる20個のツール:
モジュール | ツール |
trading |
|
market-data |
|
sentiment |
|
watchlist |
|
すべての注文に対して5層のガードレールパイプラインが実行されます:
レイヤー | 検出内容 |
入力ガード | ユーザーメッセージ内のプロンプトインジェクションパターン |
LLMガード | ニュース見出しに隠されたインジェクション指示。システムプロンプトを強化 |
ツールガード | 無効なティッカー形式、負の数量、必須価格の欠落、妥当性の上限 |
実行ガード | 単一注文がポートフォリオの20%超、日次損失5%超、10件/時間超の注文、ウォッシュトレード（5分未満）、サーキットブレーカー（SPYが5%以上下落） |
出力ガード | ブローカーによる拒否、約定後の集中リスク警告 |
place_orderは必須の2段階フローを強制します: confirm=False（プレビュー）を先に呼び、その後でconfirm=True（執行）を呼ぶ必要があります。会話内でユーザーが明示的に確認しない限り、注文がブローカーに送信されることはありません。
src/models/finbert.pyは、FinBERT（ProsusAI/finbert）を単独スクリプトから、本番で呼び出し可能なMCPサービスとして利用できるようにします:
パターン | 実装 |
シングルトン | モジュールレベルの |
レイジーローディング | 最初の |
チェック付きダブルロック |
|
デバイス自動検出 | CUDA → Apple MPS → CPU、環境設定不要 |
バッチ推論 | ニュースリストを |
正規化スコア |
|
Redisキャッシュ |
|
部分ヒットパターン | バッチごとにキャッシュをチェック。ミスのみFinBERTを実行し、ヒット1件以下で応答 |
グレースフルな縮退 | Redisが使えない → キャッシュはnoop、推論は通常どおり実行 |
Apple Siliconでは、推論はMPS GPUで実行されます（実測ではdevice: mps）。Redisがウォーム状態であれば、同じニュースサイクルに対する反復get_sentiment呼び出しは即座に返ります。
TRADE-AGENT/
├── agent/
│ └── cli_agent.py # REPL — manual agentic loop, auto-saves transcripts
├── src/
│ ├── server.py # FastMCP entry point — registers all 4 tool modules
│ ├── webapp.py # FastAPI + WebSocket web interface
│ ├── config.py # Pydantic settings — env vars with defaults
│ ├── state_manager.py # Persistent state (~/.trading-agent/state.json)
│ ├── alert_daemon.py # Background thread — polls prices every 30s
│ ├── models/
│ │ └── finbert.py # FinBERT singleton service (production ML pattern)
│ ├── cache/
│ │ └── redis_cache.py # Redis sentiment cache — partial-hit, 1h TTL, graceful degradation
│ ├── clients/
│ │ └── alpaca_client.py # Thin wrapper around alpaca-py SDK
│ ├── guardrails/
│ │ ├── input_guard.py # Regex injection pattern detection
│ │ ├── llm_guard.py # News sanitisation + system prompt hardening
│ │ ├── tool_guard.py # Symbol/qty/price validation
│ │ ├── execution_guard.py # Size, loss, velocity, wash-trade, circuit-breaker
│ │ ├── output_guard.py # Broker rejection + concentration check
│ │ └── guard_registry.py # Wires all 5 layers into one object
│ ├── tools/
│ │ ├── trading.py # 8 trading tools (place_order confirm gate)
│ │ ├── market_data.py # 5 market data tools
│ │ ├── sentiment.py # 3 FinBERT sentiment tools
│ │ └── watchlist.py # 4 alert/history tools
│ └── static/
│ └── index.html # Dark chat UI (WebSocket, marked.js, tool chips)
├── mock/
│ └── mock_provider.py # MockAlpacaClient — full demo without API keys
├── tests/
│ ├── test_guardrails.py # 15 tests across all 5 guardrail layers
│ └── test_sentiment.py # 7 tests — singleton, batch, device detection
├── transcripts/ # Auto-saved session logs (git-ignored)
├── pyproject.toml
├── docker-compose.yml
├── Dockerfile
└── .env.exampleuv run pytest tests/ -v
# 22 passed変数 | Required | Default | 説明 |
| Yes | — | Claude APIキー — console.anthropic.com |
| No | — | Alpaca ペーパートレーディングキー — alpaca.markets |
| No | — | Alpaca ペーパートレーディングのシークレット |
| No |
| Redis接続文字列 — docker-composeにより自動設定されます |
| No |
| ポートフォリオに対する単一注文の最大割合 |
| No |
| 日次P&Lがこの値を下回った場合に買いを停止 |
| No |
| 1時間あたりの最大注文数 |
エージェントは、アラート、売買履歴、および速度制限/ウォッシュトレード・カウンタを次の場所に保存します:
~/.trading-agent/state.jsonこのファイルはプロジェクトディレクトリ外にあり、コミットされることはありません。削除するとすべての状態がリセットされます。
Component | Technology |
Agent SDK | Anthropic Python SDK (claude-sonnet-4-6) |
Tool protocol | MCP (Model Context Protocol) via FastMCP |
Broker API | Alpaca Paper Trading (alpaca-py) |
Sentiment model | ProsusAI/FinBERT (HuggingFace Transformers) |
ML runtime | PyTorch 2.x — MPS / CUDA / CPU auto |
Inference cache | Redis 7 — sha256-keyed, 1h TTL, graceful degradation |
Web server | FastAPI + Uvicorn + WebSocket |
Frontend | Vanilla JS、marked.js、CSSカスタムプロパティ |
Containers | Docker + docker-compose (2サービス: redis + trading-agent) |
Tunnel | ngrok (free tier) |
Package manager | uv |
Tests | pytest + pytest-asyncio |
This server cannot be installed
Unclaimed servers have limited discoverability.
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Real-time news with bias scoring, live market data, and AI-powered options pricing
Build, backtest, and deploy quantitative trading strategies from your AI agent.
Real-time financial news for AI agents: search by ticker and source, with sentiment and entities.
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/cactus001/TRADE-AGENT'
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