MCP 네이티브 대화형 페이퍼 트레이딩 에이전트 — FinBERT 감정 분석 포함.
"Buy 10 AAPL if it drops below $200 today" — 입력하기만 하면, 에이전트가 나머지를 처리합니다.
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 │
└────────────────────────────┘모의 모드에는 Alpaca 계정이 필요 없습니다.
# 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 파일을 열고 다음 항목을 입력하세요:
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 mode참고: 모의 모드는 Alpaca 키 없이도 작동하며, 실제 가짜 뉴스 헤드라인에 대해 FinBERT를 실행합니다.
# 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_agent자연어 명령을 입력하세요. Ctrl+C를 누르면 종료되며, 세션 대화록(transcript)은 자동으로 transcripts/에 저장됩니다.
# Mock mode
uv run python -m src.webapp --mock
# Live paper trading
uv run python -m src.webapp브라우저에서 http://localhost:8000 을 여세요 — 다음과 같은 다크 테마 채팅 UI가 표시됩니다:
실행 중인 MCP 도구를 보여주는 라이브 도구 호출 칩
추론 중 표시되는 애니메이션 thinking 인디케이터
포트폴리오/주문 데이터를 위한 Markdown 테이블
모든 주문 확인 창에 표시되는 PAPER TRADING — NO REAL MONEY 워터마크
인터뷰, 데모, 또는 인터넷으로 누구와든 공유할 때 사용하세요.
1단계 — ngrok 설치
brew install ngrok2단계 — 인증
dashboard.ngrok.com/get-started/your-authtoken 페이지로 이동하세요.
본인의 개인 authtoken을 복사하세요.
실행하세요:
ngrok config add-authtoken YOUR_REAL_TOKEN_HERE3단계 — 웹 서버 시작
uv run python -m src.webapp --mock4단계 — 터널 열기 (두 번째 터미널에서)
ngrok http 8000ngrok이 다음과 같은 공개 URL을 출력합니다:
Forwarding https://oboe-routing-difficult.ngrok-free.app → http://localhost:8000그 URL을 공유하세요 — 링크가 있는 사람은 누구든 별도 설정 없이 어떤 브라우저로든 채팅 인터페이스를 열리고 TradingAgent와 실시간으로 상호작용할 수 있습니다.
Docker Compose가 두 개의 서비스를 시작합니다:
redis — redis:7-alpine, 명명된 볼륨에 지속 저장하며 에이전트 시작 전에 health check를 수행
trading-agent — Dockerfile에서 빌드하고 포트 8000에서 웹 UI를 실행하며 Redis에 자동으로 연결
# 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 을 열세요 — 채팅 UI가 실행 중입니다.
# 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 -v웹 UI 대신 CLI 에이전트를 실행하려면:
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)4개 모듈에 걸친 20개 도구:
모듈 | 도구 |
trading |
|
market-data |
|
sentiment |
|
watchlist |
|
모든 주문에는 5계층 가드레일 파이프라인이 적용됩니다:
계층 | 탐지 대상 |
입력 가드 | 사용자 메시지의 프롬프트 주입(prompt injection) 패턴 |
LLM 가드 | 뉴스 헤드라인에 숨겨진 주입된 지시문, 시스템 프롬프트 강화 |
도구 가드 | 잘못된 티커 형식, 음수 수량, 누락된 필수 가격, 타당성 한계(sanity limit) |
실행 가드 | 단일 주문이 포트폴리오의 20% 초과, 일일 손실 5% 초과, 시간당 10건 이상 워시 트레이드(< 5분), 서킷 브레이커(SPY 5% 이상 하락) |
출력 가드 | 브로커 주문 거부, 거래 후 포트폴리오 집중도 경고 |
place_order은 반드시 2단계 흐름을 따릅니다. confirm=False(미리보기)가 confirm=True(실행)보다 먼저 호출되어야 합니다. 대화에서 사용자의 명시적 확인 없이 어떤 주문도 브로커에 전달되지 않습니다.
src/models/finbert.py는 FinBERT(ProsusAI/finbert)를 단독 스크립트에서 프로덕션 수준의 호출 가능한 MCP 서비스로 승격시켜줍니다:
패턴 | 구현 |
싱글턴 | 모듈 레벨 |
지연 로딩 | 모델이 첫 번째 |
이중 검사 잠금 |
|
장치 자동 감지 | CUDA → Apple MPS → CPU, 환경 설정 불필요 |
배치 추론 | 뉴스 목록을 |
정규화 점수 |
|
Redis 캐시 |
|
부분 적중 패턴 | 배치별 캐시 조회, 해 올의 아니요. FinBERT에는 빈 요청만, 적중은 <1ms로 응답 |
우아한 성능 저하 | Redis를 사용할 수 없으면 캐시는 no-op, 추론은 정상 작동 |
Apple Silicon에서는 추론이 MPS GPU에서 실행됩니다(device: mps로 확인됨). Redis 캐시가 warm 상태이면 동일한 뉴스 흐름에서 반복 get_sentiment를 호출해도 즉시 응답합니다.
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 passedVariable | Required | Default | Description |
| 예 | — | Claude API 키 — console.anthropic.com |
| 아니요 | — | Alpaca 페이퍼 트레이딩 키 — alpaca.markets |
| 아니요 | — | Alpaca 페이퍼 트레이딩 시크릿 |
| 아니요 |
| Redis 연결 문자열 — docker-compose가 자동 설정 |
| 아니요 |
| 포트폴리오 대비 단일 주문 최대 비율 |
| 아니요 |
| 일일 P&L이 이 값 아래로 떨어지면 매수 중단 |
| 아니요 |
| 시간당 최대 주문 수 |
에이전트는 알림, 거래 내역, 그리고 속도/워시 트레이드 카운터를 다음 위치에 저장합니다:
~/.trading-agent/state.json이 파일은 프로젝트 디렉터리 밖에 있어 커밋되지 않습니다. 이 파일을 삭제하면 모든 상태가 재설정됩니다.
컴포넌트 | 기술 |
에이전트 SDK | Anthropic Python SDK (claude-sonnet-4-6) |
도구 프로토콜 | MCP (Model Context Protocol) via FastMCP |
브로커 API | Alpaca Paper Trading (alpaca-py) |
감정 분석 모델 | ProsusAI/FinBERT (HuggingFace Transformers) |
ML 런타임 | PyTorch 2.x — MPS / CUDA / CPU 자동 감지 |
추론 캐시 | Redis 7 — sha256 키, 1시간 TTL, 우아한 성능 저하 |
웹 서버 | FastAPI + Uvicorn + WebSocket |
프론트엔드 | Vanilla JS, marked.js, CSS custom properties |
컨테이너 | Docker + docker-compose (두 서비스: redis + trading-agent) |
터널 | ngrok (free tier) |
패키지 관리자 | uv |
테스트 | 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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